Ανίχνευση εγκεφαλικών όγκων με χρήση τεχνικών βαθιάς μάθησης - Τζώρτζη, Μαρία-Ιωάννα (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Τομέας Τεχνολογίας Πληροφορικής και Υπολογιστών, 2018)
Τα τελευταία χρόνια έχει διαπιστωθεί μία ραγδαία ανάπτυξη στις τεχνικές της Όρασης Υπολογιστών και ιδιαίτερα σε αυτές που σχετίζονται με τη Βαθιά Μάθηση. Ένα πολύ ενδιαφέρον πεδίο εφαρμογής είναι η Κατάτμηση Εικόνας. Κάποιες από τις πρακτικές εφαρμογές της κατάτμησης εικόνας είναι η Ιατρική Απεικόνιση συμπεριλαμβανομένων των εικόνων που έχουν παραχθεί από μαγνητική τομογραφία. Τα τελευταία χρόνια έχει διαπιστωθεί mία ραγδαία ανάπτυξη στις τεχνικές της ΄Ορασης Υπολογιστών (Computer Vision) και ιδιαίτερα σε αυτές που σχετίζονται mε τη Βαθιά Μάθηση (Depp Learning). ΄Ενα πολύ ενδιαφέρον πεδίο εφαρμογής των τεχνικών Βαθιάς Μάθησης είναι η κατάτμηση Εικόνας (Image Segmentation). Κάποιες από τις πρακτικές εφαρμογές της κατάτμησης εικόνας είναι η Ιατρική Απεικόνιση, συμπεριλαμβανομένων των εικόνων που έχουν παραχθεί από μαγνητική τομογραφία. Ο σκοπός αυτής της διπλωματικής εργασίας είναι η μελέτη εφαρμογών κατάτμησης εγκεφαλικών όγκων από μαγνητικό τομογράφο. Μία από τις κύριες προκλήσεις που αντιμετωπίστηκαν ήταν η εξεύρεση αξιόπιστης βάσης δεδομένων που να ήταν πλήρως ετικετοποιημένη. Οι ιατρικές εικόνες είναι δύσκολο να βρεθούν λόγω προβλημάτων ιδιωτικότητας. Οι εικόνες που χρησιμοποιήθηκαν προέρχονται από τη βάση δεδομένων του BRATS2017 - Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge 2017. Για τη μελέτη αυτής της βάσης δεδομένων χρησιμοποιήθηκαν νευρωνικά δίκτυα. Συγκεκριμένα χρησιμοποιήθηκε η δημοφιλής αρχιτεκτονική UNet που χρησιμοποιείται ευρέως και επιτυγχάνει εξαιρετική απόδοση για την κατάτμηση ιατρικών εικόνων. Για τους σκοπούς της διπλωματικής έγινε μια τροποποίηση της αρχιτεκτονικής ώστε να μην χρειάζεται ένα συγκεκριμένο μέγεθος εισόδου για να ταιριάζει στο μοντέλο, αλλά να μπορεί να παίρνει σαν είσοδο ένα αυθαίρετο μέγεθος. Επιπλέον χρησιμοποιήθηκε η αρχιτεκτονική Fully Convolutional DenseNet, η οποία είναι ένας συνδυασμός της αρχιτεκτονικής FCN και της DenseNet. Με αυτό τον τρόπο υπάρχει η δυνατότητα επεξεργασίας εικόνων αυθαίρετου μεγέθους, μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα των παραμέτρων καθώς επίσης όλα τα επίπεδα μπορούν να έχουν εύκολη πρόσβαση στα προηγούμενα επίπεδα, καθιστώντας εύκολη την επαναχρησιμοποίηση της πληροφορίας. Για την αξιολόγηση των μοντέλων αυτών χρησιμοποιήθηκαν ορισμένες μετρικές. Συγκρίνοντας όλα τα μοντέλα για κάθε μετρική που χρησιμοποιήθηκε παρατηρείται ότι τα καλύτερα μοντέλα ήταν αυτά που είχαν εκπαιδευθεί αγνοώντας την τελευταία ετικέτα. Για τα καλύτερα αυτά μοντέλα πιο αξιόπιστες μετρικές για το σκοπό της διπλωματικής αποδείχθηκαν οι μετρικές accuracy ignoring last label και jaccard.