Ευφυείς τεχνικές για την ταξινόμηση μαγνητικών τομογραφιών σε καρκινοπαθείς - Ανδρεσάκης, Κυριάκος-Παναγιώτης (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Τομέας Τεχνολογίας Πληροφορικής και Υπολογιστών, 2018)
Το 2007, σύμφωνα με την Αμερικανική Εταιρεία Καρκίνου [1] στην ετήσια έκθεση που παρουσίασε, ανακοινώθηκε ότι κάθε μέρα πέθαιναν από καρκίνο σε όλο τον κόσμο 20.000 άνθρωποι. Σε ένα χρόνο συνολικά παρουσιάζονταν 7,6 εκατομμύρια περίπου θάνατοι τέτοιας αιτίας. Επίσης, κατά το ίδιο έτος, τουλάχιστον 12,3 εκατομμύρια νέα κρούσματα καρκίνου είχαν διαγνωστεί. Η πλειονότητα των νέων κρουσμάτων, 6,7 εκατ. και των θανάτων 4,7 εκατ. έχουν σημειωθεί στις αναπτυσσόμενες χώρες, ενώ 5,4 εκατ. κρούσματα και 2,9 εκατ. θάνατοι έχουν σημειωθεί στις οικονομικά ανεπτυγμένες χώρες. Σύμφωνα με τον Παγκόσμιο Οργανισμό Υγείας, ο αριθμός των θανάτων από καρκίνο αναμένεται να ξεπεράσει τα 10 εκατομμύρια το 2020 και οι νέες περιπτώσεις της νόσου να αυξηθούν στα 16 εκατομμύρια! Η έγκαιρη ανίχνευση καρκινικών κυττάρων αυξάνει το προσδόκιμο ζωής και τις πιθανότητες επιβίωσης των ασθενών. Σύγχρονοι τρόποι επίτευξης του παραπάνω σκοπού προύποθέτουν συστήματα όπως ηλεκτρονικούς ή μαγνητικούς τομογράφους, με σκοπό τον εντοπισμό τέτοιων κυττάρων σε εικόνες. Συγκεκριμένα, όσον αφορά τον ανθρώπινο εγκέφαλο, οι ειδικοί, αναζητούν πιθανές ανωμαλίες στο μαλακό ιστό, τη φαιά ουσία, τη λευκή ουσία ή το εγκεφαλονωτιαίο υγρό, εξετάζοντας τις παραπάνω εικόνες. Η διαδικασία, παρ’ όλ’ αυτά, η οποία καλείται να φέρει εις πέρας ο ειδήμων, είναι χρονοβόρα, διαφέρει σε μεγάλο βαθμό ανάλογα με τη συγκεκριμένη περίπτωση που έχει να αντιμετωπίσει, και τέλος εξαρτάται από την ατομική του ικανότητα στην επίλυση του προβλήματος. Αντίθετα, η ανάλυση τέτοιων εικόνων με χρήση ηλεκτρονικού υπολογιστή, συντελεί σε ταχύτερη λήψη απόφασης, γενίκευση του προβλήματος, ευκολότερη δημιουργία αρχείων για τους ασθενείς, ασφαλέστερη διάγνωση και βοηθά στη δημιουργία πλάνου θεραπείας. Η επίλυση του ανωτέρου προβλήματος με το δεύτερο τρόπο, δηλαδή με χρήση ηλεκτρονικού υπολογιστή, μπορεί να συμβεί μέσω διαφόρων μοντέλων μηχανικής μάθησης. Δηλαδή, συστημάτων που βασίζονται στη χρήση αλγορίθμων και ανάλυση πειραματικών δεδομένων, με σκοπό την πρόβλεψη και τη λήψη απόφασης, μέσω της αναγνώρισης χαρακτηριστικών. Τα υπολογιστικά μοντέλα με τη μεγαλύτερη ακρίβεια στην αναγνώριση χαρακτηριστικών, ειδικά στην περίπτωση των εικόνων, είναι τα νευρωνικά δίκτυα [2] και συγκεκριμένα μία υποκατηγορία αυτών, η οποία εξειδικεύεται στην επεξεργασία εικόνας, τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα [3].Σκοπός της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η σύγκριση ανάμεσα σε αρχιτεκτονικές βαθιών συνελικτικών νευρωνικών δικτύων [4], μεθόδων προεπεξεργασίας δεδομένων [5], αλλά και άλλων παραμέτρων όπως αλγόριθμων μάθησης [6], με σκοπό τη βέλτιστη κατηγοριοποίηση μαγνητικών τομογραφιών σε δύο ομάδες: γλοιώματα χαμηλής κακοήθειας και γλοιώματα υψηλής κακοήθειας. Τα μοντέλα που υλοποιήθηκαν, εκπαιδεύτηκαν, έτσι ώστε να μεγιστοποιηθεί η πιθανότητα επιτυχίας στην κατηγοριοποίηση, δεδομένης μίας εικόνας εισόδου. Πειράματα σε μια μεγάλη βάση δεδομένων για εκπαίδευση, αξιολόγηση και έλεγχο λειτουργίας, όπως είναι η βάση δεδομένων του διαγωνισμού BRATS2015 [7], την οποία και χρησιμοποιήσαμε, αποδεικνύουν την ακρίβεια των παραπάνω μοντέλων, γεγονός που επαληθεύουμε ποσοτικά. Συγκεκριμένα, πέρα από αρκετά μοντέλα τύπου ResNet50 [8] και VGGNet16 [9] εκπαιδεύσαμε και μία πιο ρηχή αρχιτεκτονική που υλοποιήθηκε στα πλαίσια της παρούσας εργασίας, με σκοπό τη σύγκρισή της με τις παραπάνω πιο βαθιές αρχιτεκτονικές. Όσον αφορά τις μεθόδους προεπεξεργασίας πειραματιστήκαμε με δύο διαφορετικές μεθόδους εξομάλυνσης-κανονικοποίησης δεδομένων, αλλά και με τις μεθόδους ανισοτροπικής διάχυσης και διόρθωσης πεδίου πόλωσης. Τέλος, χρησιμοποιήσαμε δύο διαφορετικούς αλγόριθμους μάθησης Adam [10] και SGD [11]. Λέξεις-κλειδιά: ανίχνευση καρκινικών κυττάρων, ανθρώπινος εγκέφαλος, κατηγοριοποίηση, εκπαίδευση, βάση δεδομένων, βαθιά-ρηχή αρχιτεκτονική, μέθοδοι προεπεξεργασίας, BRATS2015, VGGNet16, ResNet50 εξομάλυνση-ατηγοριοποίηση, ανισοτροπική διάχυση, διόρθωση πεδίου πόλωσης, αλγόριθμοι μάθησης, Adam, SGD