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Comparativa entre técnicas de Inteligencia Artificial para la detección e identificación automática de vertebras en
imágenes de TC con cobertura anatómica arbitraria
Ana Jiménez-Pastor1, Angel Alberich-Bayarri1,2, Belén Fos-Guarinos1, Fabio García-Castro1, Luis Martí-Bonmatí1,3
1 QUIBIM S.L., Valencia, Spain
2 La Fe Health Research Institute,Valencia, Spain 3 La Fe Radiology Department,Valencia, Spain
• Introducción • Objetivos • Materiales • Métodos
– Bosques de decisión – Redes neuronales convolucionales
• Resultados • Conclusiones
Indice
Introducción
La correcta detección e identificación de las vértebras es un paso importante en el diagnóstico y seguimiento de pacientes con patologías de columna
Actualmente, esta tarea se realiza de manera manual o
semi-automática, ralentizando el flujo radiológico
Introducción
Introducción
Objetivos
• Detección e identificación automática de vertebras en imágenes de TC con cobertura arbitraria.
• Comparación entre distintas técnicas de Inteligencia Artificial.
Materiales
230 CT estudios de TC recopilados retrospectivamente: • Cobertura anatómica arbitraria • Casos sanos y patológicos • Entrenamiento: 80% / Testeo: 20%
Materiales
Métodos
BOSQUES DE DECISIÓN
Métodos
Bosques de decisión - Entrenamiento
Etiquetado imágenes Extracción características Entrenamiento modelo
Métodos
Bosques de decisión - Testeo
Nuevo TC Extracción características Testeo modelo Estimación posición centroides
Métodos
Redes Neuronales Convolucionales
Métodos
Redes Neuronales Convolucionales
Deep Learning
Métodos
CLASIFICACIÓN
Support Vector Machine
CNN Preentrenada
Redes Neuronales Convolucionales
Métodos
Clasificador regiones
Torácica Superior
Torácica Inferior
Lumbar
Sacro Otra
Redes Neuronales Convolucionales
Métodos
Clasificador vértebra – no vértebra torácica
Clasificador vértebra – no vértebra lumbar
Redes Neuronales Convolucionales
Resultados
Error localización (mm): Distancia entre el centroide estimado y el real
0
2
4
6
8
10
12
14
16
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12 L1 L2 L3 L4 L5 S1
Med
iana
err
or lo
caliz
ació
n (m
m)
Vértebra
CNN DF
Resultados
Tasa de identificación(%): Porcentaje de vértebras correctamente identificadas
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12 L1 L2 L3 L4 L5 S1
Tasa
iden
tific
ació
n (%
)
Vértebra
CNN DF
Resultados
REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES
REGIÓN MEDIANA MEDIA STD TASA ID.
Todas 4,913 7,982 8,734 90,43%
Torácica 4,123 7,368 8,695 89,20%
Lumbar 6,420 9,210 8,696 92,90%
BOSQUES DE DECISIÓN REGIÓN MEDIANA MEDIA STD TASA ID.
Todas 10,335 13,734 10,318 77,99%
Torácica 10,172 13,045 9,478 79,56%
Lumbar 10,710 15,112 11,716 74,84%
Conclusiones
• Se han analizado distintas técnicas de IA para conseguir el mínimo error en la localización e identificación de vertebras en imágenes de TC con cobertura arbitraria.
• Extracción automática de información cuantitativa relacionada
con la microarquitectura ósea.
• Generación automática de grandes bases de datos poblacionales para la extracción de conclusiones con valor diagnóstico y pronóstico.
POST-DOC Alejandro Torreño, PhD - Technology Development Alejandro Rodríguez, PhD - Image Analysis Engineer
PhD STUDENTS Amadeo Ten - Image Analysis Engineer Sara Carratalá - CNS Analysis
CLINICAL TRIALS AND PREBI Sandra Pérez - Data Manager Juan Ramón Terrén - Data Manager Rebeca Maldonado - Technician & PREBI ADMINISTRATION Ana Penadés - Economic & Financial Manager
GIBI230
QUIBIM IMAGE ANALYSIS SCIENTISTS Fabio García Castro - Chief Image Analysis Scientist Belén Fos Guarinos - Image Analysis Scientist Ana María Jiménez Pastor - Image Analysis Scientist Rafael López González - Image Analysis Scientist
DEVELOPMENT Rafael Hernández Navarro - Chief Technology Officer Alejandro Mañas García - Full Stack Senior Developer Eduardo Camacho Ramos - Front-End Developer
CLINICAL TRIALS Irene Mayorga Ruíz - Clinical Trials Coordinator Raúl Yébana Huertas - Image Analysis Technician MARKETING AND COMMUNICATION Katherine Wilisch Ramírez - Marketing Manager MANAGEMENT Isabel Montero Valle – Team Coordinator Encarna Sánchez Bernabé - Chief Operating Officer Daniel Iordanov López - Assistant to Business Development
Luis Martí Bonmatí MD, PhD. GIBI Principal Investigator
QUIBIM Founder
Ángel Alberich Bayarri, PhD. GIBI Scientific-Technical Director QUIBIM CEO & Founder
Agradecimientos
Comparativa entre técnicas de Inteligencia Artificial para la detección e identificación automática de vertebras en
imágenes de TC con cobertura anatómica arbitraria
Ana Jiménez-Pastor1, Angel Alberich-Bayarri1,2, Belén Fos-Guarinos1, Fabio García-Castro1, Luis Martí-Bonmatí1,3
1 QUIBIM S.L., Valencia, Spain
2 La Fe Health Research Institute,Valencia, Spain 3 La Fe Radiology Department,Valencia, Spain