Automated analysis of musculoskeletal ultrasound images using deep learning - Cronin, Neil (2020)
Ultraääntä käytetään paljon tuki- ja liikuntaelimistön kudosten kuvaamiseen, etuina ollen matalat kustannukset, siirrettävyys sekä ei-invasiivisuus. Ultraäänikuvien analysointi vaatii edelleen kehitystä. Viime aikoihin saakka kaikki analyysit on tehty manuaalisesti, mikä on hyvin subjektiivista ja aikaa vievää. Tällä hetkellä on olemassa muutamia tähän tarkoitukseen suunniteltu-ja avoimen lähdekoodin menetelmiä. Tämänhetkiset lähestymistavat perustuvat yleensä sääntöpohjaisiin analyyseihin. Useat niistä tekevät virheitä, jos analysoitavissa kuvissa on suuria poikkeamia menetelmän kehityksessä käytettyihin kuviin verrattuna. Viime vuosina syväoppimisen käyttäminen lääketieteellisissä kuva-analyyseissä on tuottanut erinomaisia segmentointituloksia eri kuvantamistavoilla, mutta useimpia niistä ei ole vielä sovellettu laajemmin tuki- ja liikuntaelimistön ultraäänikuviin. Tässä tutkielmassa esit-telen syväoppimiseen perustuvan automatisoidun menetelmän, joka laskee lihasten rakenteeseen liittyviä parametreja ultraäänikuvista ja videoista. Tämä menetelmä perustuu U-net arkkitehtuuriin, ja mallit on opetettu käsin merkityillä lihassolukimppujen ja aponeuroosien kuvilla. Näiden opetettujen mallien avulla tehtiin pikselitasoinen semanttinen segmentointi uusille kuville luokittelemalla jokainen pikseli yhteen kolmesta mahdollisesta luokasta (lihassolukimppu, aponeuroosi, muu). Tuloksia verrattiin kahden eri tutkijan tekemiin manuaalisiin analyyseihin sekä olemassa olevaan puoliautomaattiseen menetelmään. Kehitetty menetelmä suoriutui yleisesti hyvin verrattuna manuaaliseen ja puoliautomaattiseen analyysiin, ja toimi vakaasti eri ultraäänilaitteilla ja asetuksilla otetuilla kuvilla. Menetelmä kykeni myös havaitsemaan monia lihassolukimppuja samassa kuvassa. Esitelty lähestymistapa tarjoaa objektiivisen, aikaa säästävän menetelmän ultraäänikuvien segmentointiin ilman käyttäjän syötettä. Menetelmä ja kaikki merkitty data ovat saatavilla avoimen lähdekoodin lisenssillä, mahdollistaen toisten hyödyntää ja laajentaa tätä työtä.