Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11067/5979
Title: Análise de imagens médicas com recurso a metodologias de deep learning
Author: Cunha, Simão Pedro Pereira
Advisor: Silva, Rui Gabriel Araújo de Azevedo
Keywords: Engenharia
Diagnóstico assistido por computador
Deep learning
Issue Date: 2021
Abstract: A imagiologia médica refere-se a um conjunto de processos ou técnicas que permitem criar representações visuais das partes interiores do corpo. A avaliação de uma imagem médica requer uma análise cuidadosa bem como a compreensão das propriedades e dos detalhes das imagens, que incluem as condições de aquisição, as condições experimentais e as características do sistema biológico. O recurso à imagiologia médica permite a investigação e o diagnóstico precoce de diferentes patologias. Portanto, uma abordagem baseada no conhecimento para a análise e interpretação de tais imagens é imperativa. Há cada vez mais inovações no que concerne ao diagnóstico através de imagens médicas. Como tal, os avanços técnicos que permitam a produção de imagens de maior resolução, aliados a métodos de análise de imagens médicas que permitam extrair novas informações, têm sido investigados por parte da comunidade científica. Uma das áreas de investigação em destaque consiste na aplicação da inteligência artificial na imagem médica emulando a racionalidade do diagnóstico realizada pelo médico e oferecendo uma oportunidade para novos desenvolvimentos no que concerne à utilização da imagem médica como ponto de partida para o diagnóstico. Este trabalho visa investigar e implementar metodologias de machine learning, um ramo da inteligência artificial, para classificar e segmentar imagens médicas. Para tal, foi realizada uma extensa pesquisa bibliográfica sobre o estado da arte em revistas da especialidade indexadas. No sentido de testar diferentes abordagens foram selecionados para teste dois dataset para classificação, MedMNIST e MedNIST compostos por 454591 e 58954 imagens médicas respetivamente, e dois dataset para segmentação, BBBC038 composto por 735 imagens médicas e o ICPR2012 com 50 imagens H&E. Assim, o trabalho foi dividido em duas vertentes principais. Uma primeira parte onde se foca na classificação de imagens médicas, onde foi implementada e comparada a performance de várias arquiteturas utilizando as métricas adequadas. Para a realização desta primeira tarefa, foi necessário um pré-processamento dos dados (das imagens médicas). Em segundo lugar, foram investigadas formas de segmentação de imagens com o intuito de identificar núcleo celulares. Uma vez mais, foram construídas e comparadas as performances de diferentes arquiteturas, utilizando as métricas mais pertinentes. Adicionalmente, foi investigada a segmentação e a deteção com a particularidade de identificar núcleos que se encontrassem em mitose. Para ambas as tarefas foram obtidos resultados mais promissores do que os previamente reportados para os dataset’s estudados. No final, foi ainda desenvolvida uma aplicação web que permite testar os modelos e visualizar os resultados. Em resumo, os resultados deste estudo demonstraram o potencial das metodologias de machine learning como uma ferramenta importante para automatização de tarefas na área de imagem médica apresentando importantes contributos que permitem uma melhoria na classificação de determinadas patologias.
Medical imaging encompasses a set of processes or techniques which allow the creation of visual representations of the inner parts of the body. The evaluation of a medical image requires a careful analysis, as well as the understanding of the properties and details of the images, that include the acquisition and experimental conditions, and the features of the biological system. The use of medical imaging allows the investigation and the early diagnosis of different pathologies. Therefore, a knowledge-based approach for the analysis and interpretation of such images is imperative. There is an increasing innovation concerning diagnosis through medical imaging. As such, the technical advances that allow the production of higher resolution images, allied to methods of medical images analysis that uncover new information, have been investigated by the scientific community. A research field that must be highlighted within medical imaging is artificial intelligence, which emulates the rationality of the diagnosis performed by the medical doctor and offers an opportunity for new developments regarding the use of medical imaging as a starting point for diagnosis. This work aims to investigate and implement machine learning methodologies, a field of artificial intelligence, to classify and segment medical images. For that goal, an intensive literature search in indexed specialty journals was conducted. As a way to test different approaches, two datasets were selected for classification, MedMNIST and MedNIST, composed by 454591 and 58954 medical images, respectively, and two datasets for segmentation, BBBC038, composed by 735 medical images and ICPR2012 with 50 H&E images. Therefore, this work was divided into two main components. A first part, where the focus is on the classification of medical images, where the performance of several architectures was implemented and characterized, using the adequate metrics. To accomplish this first task, a pre-processing of the data (medical images) was needed. Secondly, the segmentation of images with the goal of identifying cell nuclei were investigated. Once again, the performances of several architectures were built and compared, using the most relevant metrics. Additionally, research was conducted concerning segmentation and detection, with the singularity of identifying nuclei undergoing mitosis. The results obtained were more promising for both tasks than what had previously been reported for the studied datasets. In the end, a web application capable of testing the models and visualize the results was developed. In brief, the results obtained herein demonstrate the potential of machine learning methodologies as an important tool for the automatization of tasks in the medical imaging field, providing important contributions that lead to a better classification of certain pathologies.
Description: Mestrado em Engenharia Eletrónica e Informática
Exame público realizado em 26 de Julho de 2021
Peer reviewed: no
URI: http://hdl.handle.net/11067/5979
Document Type: Master Thesis
Appears in Collections:[ULF-FET] Dissertações

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