Künstliche Neuronale Netze zur automatischen Klassifizierung von CT-Thorax Bildern in Gesund und Fibrose - Mohammad, Qasim; Justus Liebig University Giessen (My University, 2020)
Das Ziel dieser Arbeit ist es, zu klären, ob eine automatische Klassifikation von CT-Thoraxbildern zwischen Gesund und Fibrose mit Hilfe von Deep Learning Algorithmen zuverlässig möglich ist.Hierfür standen 52 HRCT-Datensätze von unauffälligen Thoraxbefunden und 52 Datensätze von Patienten mit fibrotisch erkranktem Lungenparenchym zur Verfügung. Diese Datensätze dienten als Lern-, Validierungs- und Prüfdaten für die neuangelernten Neuronalen Netze. Fünf verschiedene Programmvarianten wurden untersucht.Variante 1: Zunächst wurden zufällig ausgewählte Bilder aus den Ordnern Gesund bzw. Fibrose ausgewählt und in die entsprechenden Ordner Lehrdaten_Gesund (1351Schnittbilder), Lehrdaten_Fibrose (942 Schnittbilder), Prüfdaten_Gesund (1169 Schnittbilder) und Prüfdaten_Fibrose (1057 Schnittbilder) kopiert. Mit dieser bildspezifischen Aufteilung der Daten wurde das Neuronale Netz Inception v3 unter TensorFlow neu angelernt.Variante 2: In einer zweiten Programmvariante wurden in die Anlernphase mehr Bilddaten in den Lern- und Prüfungsprozess einbezogen. Es wurden jeweils 26 zufällig gewählte Patienten diagnosespezifisch in die Ordner Lehrdaten_Gesund (5622 Schnittbilder), Lehrdaten_Fibrose (3323 Schnittbilder), Prüfdaten_Gesund (5407 Schnittbilder) und Prüfdaten_Fibrose (2919 Schnittbilder) kopiert. Zudem erfolgte eine patientenspezifische Aufteilung der Daten. Mit dieser patientenspezifischen Aufteilung wurde Inception v3 erneut unter TensorFlow angelernt.Varianten 3 bis 5: Darüber hinaus wurden die Neuronalen Netze DenseNet121, Inception v3 und ResNet50 unter PyTorch angelernt. Hierzu erfolgte eine patienten- und diagnosespezifische Aufteilung der Daten in die Ordner Lerndaten_Gesund (23 Patienten), Validierungsdaten_Gesund (3 Patienten), Prüfdaten_Gesund (26 Patienten), Lerndaten_Fibrose (23 Patienten), Validierungsdaten_Fibrose (3 Patienten) und Prüfdaten_Fibrose (26 Patienten). Für einige gewählte Bilder wurden Class-Activation- Maps erstellt, um die Grundlage der Klassifizierungsentscheidung transparenter dazustellen.Die neu angelernten Neuronalen Netze konnten erfolgreich eingesetzt werden. Das unter TensorFlow neu angelernte Neuronale Netz Inception v3 (Variante 1) zeigte in der ersten, bildspezifischen Aufteilung der Daten eine Sensitivität von 96,9 % und eine Spezifität von 95,4 %. Die patientenspezifische Aufteilung der Daten (Variante 2) zeigte unter TensorFlow eine Sensitivität von 99,1 % und eine Spezifität von 99,4 %. Unter PyTorch klassifizierten DenseNet121 und Inception v3 alle Prüfdaten richtig (Varianten 3 und 4) und zeigten somit eine Sensitivität und eine Spezifität von 100 %. ResNet50 (Variante 5) klassifizierte unter PyTorch zwei fibrotische Schnittbilder als Gesund (Sensitivität 99,93 %, Spezifizität 100 %).Deep Learning Methoden sind für eine vollautomatische Klassifizierung von CT-Thoraxbildern in Gesund und Fibrose geeignet. Durch weitere Arbeiten soll evaluiert werden, ob eine automatische Fibroseschweregrad- und Mustereinteilung möglich ist.

Purpose of this work was to clarify the feasibility of using Deep Learning algorithms in classifying lung CT-scans into healthy and fibrosis. More detailed, the influence of different AI algorithms with respect to specificity and sensitivity was investigated in a simple classification task between healthy and fibrotic CT lung scans. Additionally, the influence of different selection rules of training, validation and test groups was evaluated.In this study, the dataset consisted of high-resolution CT-scans of 52 patients for each classification group. The models were trained, validated and tested with these data. Five different models were evaluated.First model: First, randomly selected images were selected from the folders "Gesund" and "Fibrose" and copied to the corresponding folders "Lehrdaten_Gesund" (1351 images), "Lehrdaten_Fibrose" (942 images), "Prüfdaten_Gesund" (1169 images) and "Prüfdaten_Fibrose" (1057 images). With this image specific distribution of the data, the neural network Inception v3 was retrained with TensorFlow.Second model: In a second training process, more image data was included in the learning and examination process. In addition, a patient-specific division of the data was performed. Twenty-six randomly selected patients were copied into the folders "Lehrdaten_Gesund" (5622 images), "Lehrdaten_Fibrose" (3323 images), "Prüfdaten_Gesund" (5407 images) and "Prüfdaten_Fibrose" (2919 images). With this patient-specific division, Inception v3 was retrained with TensorFlow.Third to 5th model: Additionally, the neural networks DenseNet121, Inception v3 and ResNet50 were retrained using the program library PyTorch. For this purpose, patient- and diagnosis-specific data were divided into the folders "Lerndaten_Gesund" (23 patients), "Validierungsdaten_Gesund" (3 patients), "Prüfdaten_Gesund" (26 patients), "Lerndaten_Fibrose" (23 patients), "Validierungsdaten_Fibrose" (3 patients) and "Prüfdaten_Fibrose" (26 patients). Class-Activation-Maps were generated for some selected images to visualize the basis of the classification decision of the software.The retrained neural networks were successful in classifying lung CT-scans into healthy and fibrosis. In the first image-specific distribution of the data, the neuronal network Inception v3 (TensorFlow) performed with a sensitivity of 96.9 % and a specificity of 95.4 %. The patient-specific distribution of the data led to a sensitivity of 99.1 % and a specificity of 99.4% (TensorFlow). DenseNet121 (PyTorch) and Inception v3 (PyTorch) correctly classified all test data, showing a sensitivity and a specificity of 100 %. ResNet50 (PyTorch) classified two fibrotic images as healthy (sensitivity 99.93 %, specificity 100 %).These findings suggest that Deep learning methods are robust and suitable for a fully automated classification of CT thoracic images into "healthy" and "fibrosis". Further studies are required to evaluate an automated image classification performance into different fibrosis severity grades and their corresponding morphological patterns.
Keywords: ddc:610