Differentiating multiple sclerosis from cerebral microangiopathy based on modern pattern recognition techniques on magnetic resonance images

Εισαγωγή: Η σωστή διάγνωση της Σκλήρυνσης κατά Πλάκας (ΣκΠ) βασίζεται πρωτίστως στην αναλυτική παρατήρηση κλινικών συμπτωμάτων καθώς επίσης υποβοηθείται από την αξιολόγηση εικόνων Μαγνητικού Συντονισμού (ΜΣ) από έμπειρους ακτινολόγους. Αν και τα τυπικά απεικονιστικά χαρακτηριστικά της ΣκΠ είναι καταγεγραμμένα λεπτομερώς στην παγκόσμια ιατρική βιβλιογραφία[1], υπάρχουν άλλες παθολογίες του Κεντρικού Νευρικού Συστήματος των οποίων τα απεικονιστικά χαρακτηριστικά προσομοιάζουν εκείνα της ΣκΠ[2]. Σε αυτές τις περιπτώσεις, ιδίως στην αρχική εμφάνιση της ασθένειας, προβλήματα διαφορικής διάγνωσης μπορούν να προκύψουν. Μια από τις πιο συχνά εμφανιζόμενες παθολογίες διαφορικής διάγνωσης είναι η Εγκεφαλική Μικροαγγειοπάθεια (ΕΜ)[3]. Η σωστή και έγκαιρη διάγνωση της ΣκΠ είναι πολύ σημαντική για την πορεία της ασθένειας επηρεάζοντας σαφώς και την ποιότητα ζωής του ασθενούς. Ο αυτόματος διαχωρισμός ΣκΠ από ΕΜ με την χρήση χαρακτηριστικών υφής από εικόνες ΜΣ δεν έχει εφαρμοστεί προηγουμένως. Γενικότερα η βιβλιογραφία πάνω στην διερεύνηση του προβλήματος της διαφορικής διάγνωσης της ΣκΠ από άλλες παθολογίες είναι περιορισμένη. Στόχοι της παρούσας διατριβής: Οι στόχοι της παρούσας διδακτορικής διατριβής συνοψίζονται στα παρακάτω: • Ο σχεδιασμός, η υλοποίηση και η αξιολόγηση ενός συστήματος αναγνώρισης προτύπων για την διαφοροποίηση της ΣκΠ από την ΕΜ. Ο στόχος επιτεύχθηκε αναλύοντας χαρακτηριστικά υφής υπολογισμένα από εικόνες ΜΣ. Ο πρωταρχικός στόχος ήταν να γίνει μια πρωτογενής αξιολόγηση των χαρακτηριστικών υφής για το κατά πόσο παρέχουν πληροφορία ικανή να διαφοροποιήσει την ΣκΠ από την ΕΜ. Εν κατακλείδι, δείχθηκε ότι με την χρήση Πιθανοκρατικού Νευρωνικού Δικτύου (ΠΝΔ)[4] μπορούμε να έχουμε διαφοροποίηση με 73% ποσοστό επιτυχία. • Διερεύνηση της συνεισφοράς της Φαινομενικά Υγιούς Λευκής Ουσίας (ΦΥΛΟ) αξιολογώντας τα χαρακτηριστικά υφής της. Πρωτίστως τα χαρακτηριστικά υφής αξιολογήθηκαν μεμονωμένα εξετάζοντας την ακρίβεια της ΦΥΛΟ γύρω από αλλοιώσεις ΣκΠ έναντι ΦΥΛΟ προερχόμενες γύρω από αλλοιώσεις ΕΜ. Επιπροσθέτως, αξιολογήθηκε η ακρίβεια του συστήματος σε χαρακτηριστικά προερχόμενα από τον συνδυασμό χαρακτηριστικών υφής από αλλοιώσεις και από τις ΦΥΛΟ περιοχές. • Τέλος, ένα σύστημα πολλαπλών ταξινομητών δημιουργήθηκε και αξιολογήθηκε. Τρείς ευρέως χρησιμοποιούμενοι ταξινομητές χρησιμοποιήθηκαν. Εφαρμόζοντας μετασχηματισμό ελαχίστων τετραγώνων πάνω στα χαρακτηριστικά, καταφέραμε να αυξήσουμε την ακρίβεια του συστήματος κατά 10% φτάνοντας στην ολική ακρίβεια του 83%. […]