Automated image analysis for mouse brain lesions assessment

Παρά την ύπαρξη πληθώρας τεχνικών επεξεργασίας και ανάλυσης βιοϊατρικών δεδομένων, δεν έχει αναπτυχθεί ακόμη ένα αμερόληπτο, γρήγορο και αυτόματο πλαίσιο για ανάλυση εγκεφαλικών βλαβών σε τρωκτικά μετα απο την πραγματοποιήση ισχαιμικών εγκεφαλικών. Συγκεκριμένα, η ογκομετρική μέτρηση εγκεφαλικών...

Πλήρης περιγραφή

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριος συγγραφέας: Δαμίγος, Γεράσιμος
Άλλοι συγγραφείς: Damigos, Gerasimos
Γλώσσα:Greek
Έκδοση: 2021
Θέματα:
Διαθέσιμο Online:http://hdl.handle.net/10889/14575
Περιγραφή
Περίληψη:Παρά την ύπαρξη πληθώρας τεχνικών επεξεργασίας και ανάλυσης βιοϊατρικών δεδομένων, δεν έχει αναπτυχθεί ακόμη ένα αμερόληπτο, γρήγορο και αυτόματο πλαίσιο για ανάλυση εγκεφαλικών βλαβών σε τρωκτικά μετα απο την πραγματοποιήση ισχαιμικών εγκεφαλικών. Συγκεκριμένα, η ογκομετρική μέτρηση εγκεφαλικών πραγματοποιείται είτε χειροκίνητα (με οπτική εκτίμηση) από ειδικούς, μια μέθοδος η οποία είναι χρονοβόρα και ευαίσθητη στο ανθρώπινο λάθος, είτε χρησιμοποιώντας ημι-αυτοματοποιημενες προσεγγίσεις. Σε αυτή την εργασία αναπτύξαμε μια καινούργια μέθοδο ("Stroke Analyst") για εξ ολοκλήρου αυτοματοποιημένη ανάλυση του οιδήματος του εμφράκτου σε τομές εγκεφάλου βαμμένες σε 2% Triphenyltetrazolium chloride (2% TTC), βασισμένη σε τεχνικές εντοπισμού ακραίων τιμών (outlier detection) και μηχανικής μάθησης. Η μεθοδολογία μας είναι βασισμένη στον υπολογισμό ενός στατιστικού μοντέλου (Άτλαντα) όσον αφορά τη φωτεινότητα του εκάστοτε εικονοστοιχείο (pixel) σε κάθε τομή του εγκεφάλου. Το στατιστικό αυτό μοντέλο έχει δημιουργηθεί έπειτα από ελαστική ευθυγράμμιση υγιών τομών εγκεφάλου. Για τον εντοπισμό της περιοχής της βλάβης σε νέες εικόνες με ισχαιμικό εγκεφαλικό πραγματοποιείται πρώτα αυτόματη αναγνώριση ιστού και υποβάθρου και ευθυγράμμιση των τομών εγκεφάλου με τις αντίστοιχες του Άτλαντα. Από τη διαδικασία αυτή παράγεται ενας πιθανοτικός χάρτης ανωμαλιών, δηλαδή αποκλίνουσων (ακραίων) τιμών από τη φυσιολογική/υγιή βάση (Άτλαντα). Στη συνέχεια ακολουθεί επεξεργασία και φιλτράρισμα του χάρτη με μεθόδους μηχανικής μάθησης με στόχο τη μείωση των ψευδώς θετικών σημείων βελτιστοποιώντας τη μεθοδολογία αυτόματου εντοπισμού, αναγνώρισης και μέτρησης των περιοχών οι οποίες έχουν πληγεί από το εγκεφαλικό. Το παραγόμενο λογισμικό επικυρώθηκε σε 80 εργαστηριακά δεδομένα από διαφορετικούς χρήστες. Τέλος, η υλοποίηση όλων των βημάτων της μεθοδολογίας σε γραφικό περιβάλλον με δυνατότητα ρύθμισης παραμέτρων παρέχει τη δυνατότητα επέμβασης και βελτίωσης των επιμέρους βημάτων, ενώ η δημιουργία κατάλληλης διεπαφής χρήστη (user interface) ευελπιστούμε ότι θα διευκολύνει τη χρήση ακόμα και από τεχνικώς μη-εξειδικευμένους κλινικούς οδηγώντας στην ευρεία διάδοση της προτεινόμενης μεθοδολογίας.