Fusion of perfusion and diffusion maps with 4D PWI sequences in ischemic stroke lesion outcome prediction

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Amorim, Joana Mourão de
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/69941
Resumo: Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (área de especialização em Eletrónica Médica)
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spelling Fusion of perfusion and diffusion maps with 4D PWI sequences in ischemic stroke lesion outcome predictionFusão de mapas de perfusão e difusão com sequências 4D PWI na predição do derrame cerebral isquémicoDiffusion4D PWIMRIPredictionStrokeAVCDifusãoPrediçãoEngenharia e Tecnologia::Engenharia MédicaDissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (área de especialização em Eletrónica Médica)Ischemic stroke is one of the cardiovascular diseases most responsible for taking lives, usually leaving the affected permanently disabled. This health problem is usually due to risk factors like obesity and high blood pressure. In order to diagnose and treat the patients, nowadays, clinicians acquire and analyze MRI or CT scans. However, being a manual procedure, it is very time consuming and prone to errors. Therefore, the development of robust automated algorithms for segmentation and prediction of the lesion outcome is crucial. Recently, many methodologies to predict the evolution of the lesions were developed, but none has been capable of producing accurate results. The aim of this dissertation consisted of developing an automated method to enhance the prediction of the lesion evolution at a 90-day follow-up, given different DWI and PWI sequences acquired on the first day. To that extent, several studies were conducted based on a U-Net architecture, where a combination of 4D PWI data with standard diffusion and perfusion maps, or just the latter set, were fed to the network. In this work, we explored the best number of channels along the network, the inclusion of data augmentation mechanisms, the effect of enlarging the context, the impact of adding attention models, of including the temporal data from the 4D PWI, and of combining supervised and unsupervised learning methods. All the conducted studies were evaluated on the publicly available ISLES 2017 database, whose data were preprocessed according to the state of the art. Among all the implemented models, the best approach consisted of a fully convolutional network with an extra set of rotation operations over the already existent data augmentation mechanism of the baseline. This method achieved a top Dice score of 0.35, a Precision of 0.40 and a Recall value of 0.51. Nevertheless, other variants, with different network structures, achieved favorable performances, which were capable of surpassing the most recently published state of the art methodologies. With this work, it was possible to verify that the best proportion of filters for this problem was 40/80/160 and that data augmentation mechanisms are crucial since the database is very small. In addition, the enlargement of the context may, or may not, benefit the network, depending on the used training subjects. Moreover, the advantages of attention models were verified, but should be further explored in this context. The inclusion of temporally processed PWI proved to be useful in enhancing the predictions, as well as joining different learning methods, which should be to be tuned to the clinical context.O acidente vascular cerebral isquémico é uma das doenças cardiovasculares que mais causa mortes, deixando geralmente os pacientes permanentemente desabilitados. Este problema de saúde deve-se a fatores de risco como obesidade e hipertensão. De modo a diagnosticar e tratar os pacientes atualmente os especialistas adquirem e analisam sequências de MRI ou CT. No entanto, sendo um processo manual, é moroso e suscestível a erros. Desta forma, o desenvolvimento de algoritmos automáticos robustos para segmentação e predição da evolução da lesão é crucial. Recentemente, vários métodos para predição do derrame cerebral foram desenvovidos, mas nenhum foi capaz de produzir resultados precisos. O objetivo desta dissertação consistiu no desenvolvimento de um método automático para melhorar a predição da evolução da lesão ao fim de 90 dias, tendo em conta diferentes sequências de DWI e PWI adquiridas no primeiro dia. Para tal, realizaram-se vários estudos, com base numa U-Net, alimentando a rede com uma combinação de informação de 4D PWI com mapas de difusão e perfusão, ou apenas com o último conjunto. Neste trabalho, explorou-se a melhor proporção de canais ao longo da rede, a inclusão de métodos de data augmentation, o efeito de aumentar o contexto, o impacto de adicionar modelos de atenção, de incluir informação temporal da PWI não processada, e de combinar métodos de aprendizagem supervisionados e não supervisionados. Todos estes estudos foram avaliados na base de dados publicamente acessível ISLES 2017, cujos dados foram pré-processados de acordo com o estado da arte. De todos os modelos implementados, o melhor consistiu numa rede totalmente convolucional com um conjunto extra de rotações além das já existentes do modelo base. Este método atingiu um Dice máximo de 0.35, uma Precisão de 0.40 e Recall de 0.51. Não obstante, outras variantes, com estruturas de rede diferentes, alcançaram desempenhos favoráveis, sendo capazes de superar o estado da arte. Neste trabalho, verificou-se que o melhor número de canais para este problema era 40/80/160 e que métodos de data augmentation são cruciais, pois a base de dados é pequena. Ademais, o aumento do contexto pode, ou não, beneficiar a rede, dependendo dos casos de treino utilizados. Verificaram-se ainda os benefícios dos modelos de atenção, sendo necessário um estudo mais aprofundado neste contexto. Incluir a PWI processada temporalmente provou ser útil para melhorar as predições, tal como a junção de métodos de aprendizagem diferentes, a qual necessita de ser aperfeiçoada para o contexto clínico.Silva, Carlos A.Universidade do MinhoAmorim, Joana Mourão de20192019-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/69941eng202554856info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:33:19Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/69941Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:28:49.370305Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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