Medical Heart Image Analysis with Machine Learning Techniques and Deep Learning Neural Networks / Ανάλυση ιατρικής εικόνας καρδιάς με τεχνικές μηχανικής μάθησης και νευρωνικά δίκτυα βαθιάς μάθησης

Summary

Human heart is considered one of the most import organs of the human body, since its job is to provide the body with blood. One of the methods that clinicians utilize, to examine the heart and its internal structure condition, is the TransThoracic Echocardiogram (TTE), which is the most used, agile, and cost-effective cardiac imaging modality. Machine Learning techniques and Deep learning neural networks, implemented in TTE images, can deliver highly accurate and automated interpretation of heart’s clinical condition, which can greatly assist cardiologists in their evaluation of heart’s abnormality or not.

In the current master thesis, a deep learning algorithm will be examined in various dataset resolutions and a comparison of its performance on the task of classification of the enlargement of the left atrium of the human heart, with the use of TTE images from patients of a Greek Hospital, will be studied. The basic algorithm is a combination of a Unet and a Convolutional Neural Network (CNN). Unet will segment the A4C TTE images over the cardiac Left atria (LA) and CNN will classify the segmented images for normal or abnormal size of the LA. Addittionaly a Semi-supervised GAN will be trained and evaluated in classifying the cardiac LA as normal or abnormal.

Περίληψη

Η ανθρώπινη καρδιά θεωρείται ένα από τα πιο σημαντικά όργανα του ανθρώπινου σώματος, αφού η δουλειά της είναι να παρέχει αίμα στον οργανισμό. Μία από τις μεθόδους που χρησιμοποιούν οι κλινικοί γιατροί, για να εξετάσουν την καρδιά και την κατάσταση της εσωτερικής δομής της, είναι το Διαθωρακικό Ηχοκαρδιογράφημα (TTE), το οποίο είναι η πιο χρησιμοποιούμενη, ευέλικτη και οικονομικά αποδοτική μέθοδος καρδιακής απεικόνισης. Οι τεχνικές μηχανικής μάθησης και τα νευρωνικά δίκτυα βαθιάς μάθησης, που εφαρμόζονται σε εικόνες TTE, μπορούν να προσφέρουν εξαιρετικά ακριβή και αυτοματοποιημένη ερμηνεία της κλινικής κατάστασης της καρδιάς, η οποία μπορεί να βοηθήσει σημαντικά τους καρδιολόγους στην αξιολόγηση της ανωμαλίας της καρδιάς ή όχι.

Στην τρέχουσα μεταπτυχιακή διατριβή, ένας αλγόριθμος βαθιάς μάθησης θα εξεταστεί σε διάφορες αναλύσεις δεδομένων και θα συγκριθεί η απόδοσή του στο έργο της ταξινόμησης της διεύρυνσης του αριστερού κόλπου της ανθρώπινης καρδιάς, με τη χρήση εικόνων TTE από ασθενείς ενός Ελληνικό Νοσοκομείο, θα μελετηθεί. Ο βασικός αλγόριθμος είναι ένας συνδυασμός ενός Unet και ενός Συνελικτικού Νευρωνικού Δικτύου (CNN). Η Unet θα τμηματοποιήσει τις εικόνες A4C TTE πάνω από τον καρδιακό αριστερό κόλπο (LA) και το CNN θα ταξινομήσει τις τμηματοποιημένες εικόνες για κανονικό ή μη φυσιολογικό μέγεθος του LA. Επιπλέον, ένας ημι-εποπτευόμενος GAN θα εκπαιδευτεί και θα αξιολογηθεί στην ταξινόμηση του καρδιακού LA ως φυσιολογικού ή μη φυσιολογικού.