Sistem de diagnostic asistat de calculator pentru investigația leziunilor focale hepatice prin metoda ecografică cu substanță de contrast

Abstract

Incidența cancerelor hepatice reprezintă a treia cauza de deces în lume, și prin această, una din problemele majore în domeniul sănătății. Progresul tehnologic în sistemele cu vedere artificială actuale și posibilitatea implementării unor tehnologii bazate pe rețele neuronale profunde au permis folosirea acestora în soluționarea problemei sus-menționate. Lucrarea de doctorat prezintă rezultatele utilizării diferitelor soluții DNN, pentru clasificarea leziunilor focale hepatice în imaginile cu ultrasunete și substanță de contrast. O preocupare importantă o constituie implementarea un sistem complet, care să fie pus cu ușurință la dispoziția practicienilor. Obiectiv general al tezei este reprezentat de către dezvoltarea unei soluții de diagnostic automat/asistat, bazat pe rețele neuronale profunde, ce poate fi folosit pentru explorări ecografice cu substanța de contrast în patologia ficatului. Se propune investigarea soluțiilor pentru diagnosticul imagistic al FLL și găsirea unei optiuni avantajoase din punct de vedere al duratei explorarii, efectelor secundare si a costului asociat investigatiei. Succesul tehnologiilor bazate pe rețele neuronale profunde și paradigma de învățare aferentă denumita învățare profundă („Deep Learning, DL) s-a manifestat, în principal în procesarea imaginilor si a secvențelor video, inclusiv în imaginstica medicală. Domeniul recunoașterii vizuale automate a explodat odată cu apariția Rețelelor Neuronale Convoluționale („Convolutional Neural Networks”, CNN) și disponibilitatea unor seturi de date la scară largă. Contribuția principală a acestei teze este studiul, descrierea și implementarea tuturor pașilor necesari pentru o soluție de diagnostic automat, asistat de calculator, bazat pe rețele neuronale profunde, ce poate fi folosită pentru explorări ecografice cu substanță de contrast în patologia ficatului: achiziția si preprocesarea mai multor baze de date specifice, modalități de eliminare a zgomotului din imaginile acestora, detecția și urmărirea leziunilor, extragerea trăsăturilor și clasificare.