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Deep learning for medical image processing
Deep learning for medical image processing
Medical image segmentation represents a fundamental aspect of medical image computing. It facilitates measurements of anatomical structures, like organ volume and tissue thickness, critical for many classification algorithms which can be instrumental for clinical diagnosis. Consequently, enhancing the efficiency and accuracy of segmentation algorithms could lead to considerable improvements in patient care and diagnostic precision. In recent years, deep learning has become the state-of-the-art approach in various domains of medical image computing, including medical image segmentation. The key advantages of deep learning methods are their speed and efficiency, which have the potential to transform clinical practice significantly. Traditional algorithms might require hours to perform complex computations, but with deep learning, such computational tasks can be executed much faster, often within seconds. This thesis focuses on two distinct segmentation strategies: voxel-based and surface-based. Voxel-based segmentation assigns a class label to each individual voxel of an image. On the other hand, surface-based segmentation techniques involve reconstructing a 3D surface from the input images, then segmenting that surface into different regions. This thesis presents multiple methods for voxel-based image segmentation. Here, the focus is segmenting brain structures, white matter hyperintensities, and abdominal organs. Our approaches confront challenges such as domain adaptation, learning with limited data, and optimizing network architectures to handle 3D images. Additionally, the thesis discusses ways to handle the failure cases of standard deep learning approaches, such as dealing with rare cases like patients who have undergone organ resection surgery. Finally, the thesis turns its attention to cortical surface reconstruction and parcellation. Here, deep learning is used to extract cortical surfaces from MRI scans as triangular meshes and parcellate these surfaces on a vertex level. The challenges posed by this approach include handling irregular and topologically complex structures. This thesis presents novel deep learning strategies for voxel-based and surface-based medical image segmentation. By addressing specific challenges in each approach, it aims to contribute to the ongoing advancement of medical image computing., Die Segmentierung medizinischer Bilder stellt einen fundamentalen Aspekt der medizinischen Bildverarbeitung dar. Sie erleichtert Messungen anatomischer Strukturen, wie Organvolumen und Gewebedicke, die für viele Klassifikationsalgorithmen entscheidend sein können und somit für klinische Diagnosen von Bedeutung sind. Daher könnten Verbesserungen in der Effizienz und Genauigkeit von Segmentierungsalgorithmen zu erheblichen Fortschritten in der Patientenversorgung und diagnostischen Genauigkeit führen. Deep Learning hat sich in den letzten Jahren als führender Ansatz in verschiedenen Be-reichen der medizinischen Bildverarbeitung etabliert. Die Hauptvorteile dieser Methoden sind Geschwindigkeit und Effizienz, die die klinische Praxis erheblich verändern können. Traditionelle Algorithmen benötigen möglicherweise Stunden, um komplexe Berechnungen durchzuführen, mit Deep Learning können solche rechenintensiven Aufgaben wesentlich schneller, oft innerhalb von Sekunden, ausgeführt werden. Diese Dissertation konzentriert sich auf zwei Segmentierungsstrategien, die voxel- und oberflächenbasierte Segmentierung. Die voxelbasierte Segmentierung weist jedem Voxel eines Bildes ein Klassenlabel zu, während oberflächenbasierte Techniken eine 3D-Oberfläche aus den Eingabebildern rekonstruieren und segmentieren. In dieser Arbeit werden mehrere Methoden für die voxelbasierte Bildsegmentierung vorgestellt. Der Fokus liegt hier auf der Segmentierung von Gehirnstrukturen, Hyperintensitäten der weißen Substanz und abdominellen Organen. Unsere Ansätze begegnen Herausforderungen wie der Anpassung an verschiedene Domänen, dem Lernen mit begrenzten Daten und der Optimierung von Netzwerkarchitekturen, um 3D-Bilder zu verarbeiten. Darüber hinaus werden in dieser Dissertation Möglichkeiten erörtert, mit den Fehlschlägen standardmäßiger Deep-Learning-Ansätze umzugehen, beispielsweise mit seltenen Fällen nach einer Organresektion. Schließlich legen wir den Fokus auf die Rekonstruktion und Parzellierung von kortikalen Oberflächen. Hier wird Deep Learning verwendet, um kortikale Oberflächen aus MRT-Scans als Dreiecksnetz zu extrahieren und diese Oberflächen auf Knoten-Ebene zu parzellieren. Zu den Herausforderungen dieses Ansatzes gehört der Umgang mit unregelmäßigen und topologisch komplexen Strukturen. Diese Arbeit stellt neuartige Deep-Learning-Strategien für die voxel- und oberflächenbasierte medizinische Segmentierung vor. Durch die Bewältigung spezifischer Herausforderungen in jedem Ansatz trägt sie so zur Weiterentwicklung der medizinischen Bildverarbeitung bei.
deep learning, image processing, mri, cortical surface reconstruction, segmentation
Rickmann, Anne-Marie
2024
English
Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität München
Rickmann, Anne-Marie (2024): Deep learning for medical image processing. Dissertation, LMU München: Faculty of Medicine
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Abstract

Medical image segmentation represents a fundamental aspect of medical image computing. It facilitates measurements of anatomical structures, like organ volume and tissue thickness, critical for many classification algorithms which can be instrumental for clinical diagnosis. Consequently, enhancing the efficiency and accuracy of segmentation algorithms could lead to considerable improvements in patient care and diagnostic precision. In recent years, deep learning has become the state-of-the-art approach in various domains of medical image computing, including medical image segmentation. The key advantages of deep learning methods are their speed and efficiency, which have the potential to transform clinical practice significantly. Traditional algorithms might require hours to perform complex computations, but with deep learning, such computational tasks can be executed much faster, often within seconds. This thesis focuses on two distinct segmentation strategies: voxel-based and surface-based. Voxel-based segmentation assigns a class label to each individual voxel of an image. On the other hand, surface-based segmentation techniques involve reconstructing a 3D surface from the input images, then segmenting that surface into different regions. This thesis presents multiple methods for voxel-based image segmentation. Here, the focus is segmenting brain structures, white matter hyperintensities, and abdominal organs. Our approaches confront challenges such as domain adaptation, learning with limited data, and optimizing network architectures to handle 3D images. Additionally, the thesis discusses ways to handle the failure cases of standard deep learning approaches, such as dealing with rare cases like patients who have undergone organ resection surgery. Finally, the thesis turns its attention to cortical surface reconstruction and parcellation. Here, deep learning is used to extract cortical surfaces from MRI scans as triangular meshes and parcellate these surfaces on a vertex level. The challenges posed by this approach include handling irregular and topologically complex structures. This thesis presents novel deep learning strategies for voxel-based and surface-based medical image segmentation. By addressing specific challenges in each approach, it aims to contribute to the ongoing advancement of medical image computing.

Abstract

Die Segmentierung medizinischer Bilder stellt einen fundamentalen Aspekt der medizinischen Bildverarbeitung dar. Sie erleichtert Messungen anatomischer Strukturen, wie Organvolumen und Gewebedicke, die für viele Klassifikationsalgorithmen entscheidend sein können und somit für klinische Diagnosen von Bedeutung sind. Daher könnten Verbesserungen in der Effizienz und Genauigkeit von Segmentierungsalgorithmen zu erheblichen Fortschritten in der Patientenversorgung und diagnostischen Genauigkeit führen. Deep Learning hat sich in den letzten Jahren als führender Ansatz in verschiedenen Be-reichen der medizinischen Bildverarbeitung etabliert. Die Hauptvorteile dieser Methoden sind Geschwindigkeit und Effizienz, die die klinische Praxis erheblich verändern können. Traditionelle Algorithmen benötigen möglicherweise Stunden, um komplexe Berechnungen durchzuführen, mit Deep Learning können solche rechenintensiven Aufgaben wesentlich schneller, oft innerhalb von Sekunden, ausgeführt werden. Diese Dissertation konzentriert sich auf zwei Segmentierungsstrategien, die voxel- und oberflächenbasierte Segmentierung. Die voxelbasierte Segmentierung weist jedem Voxel eines Bildes ein Klassenlabel zu, während oberflächenbasierte Techniken eine 3D-Oberfläche aus den Eingabebildern rekonstruieren und segmentieren. In dieser Arbeit werden mehrere Methoden für die voxelbasierte Bildsegmentierung vorgestellt. Der Fokus liegt hier auf der Segmentierung von Gehirnstrukturen, Hyperintensitäten der weißen Substanz und abdominellen Organen. Unsere Ansätze begegnen Herausforderungen wie der Anpassung an verschiedene Domänen, dem Lernen mit begrenzten Daten und der Optimierung von Netzwerkarchitekturen, um 3D-Bilder zu verarbeiten. Darüber hinaus werden in dieser Dissertation Möglichkeiten erörtert, mit den Fehlschlägen standardmäßiger Deep-Learning-Ansätze umzugehen, beispielsweise mit seltenen Fällen nach einer Organresektion. Schließlich legen wir den Fokus auf die Rekonstruktion und Parzellierung von kortikalen Oberflächen. Hier wird Deep Learning verwendet, um kortikale Oberflächen aus MRT-Scans als Dreiecksnetz zu extrahieren und diese Oberflächen auf Knoten-Ebene zu parzellieren. Zu den Herausforderungen dieses Ansatzes gehört der Umgang mit unregelmäßigen und topologisch komplexen Strukturen. Diese Arbeit stellt neuartige Deep-Learning-Strategien für die voxel- und oberflächenbasierte medizinische Segmentierung vor. Durch die Bewältigung spezifischer Herausforderungen in jedem Ansatz trägt sie so zur Weiterentwicklung der medizinischen Bildverarbeitung bei.