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Diseño de algoritmos de aprendizaje profundo para imágenes médicas en tareas de diagnóstico asistido por computador

Resumen

Esta tesis doctoral examina la aplicación de la inteligencia artificial, específicamente modelos de aprendizaje profundo, en tareas de diagnóstico asistido por computadora (CAD) dentro de imágenes médicas. Si bien los modelos de aprendizaje profundo han revolucionado el campo médico, siguen dependiendo de grandes volúmenes de datos etiquetados, a menudo escasos y privados, y que varían entre los centros médicos. Esta tesis explora los conceptos de "adaptación de dominio" y "aumento de datos generativos" para abordar el problema de sobreajuste que surge de la falta de datos disponibles y afecta la precisión y generalización de los modelos. El primero aprovecha el conocimiento de un dominio de origen etiquetado para mejorar el rendimiento del modelo en un dominio de destino con datos limitados o sin datos etiquetados. El último se centra en la creación de datos sintéticos para aumentar el conjunto de entrenamiento, mejorando la generalización y precisión del modelo. En una contribución doble, esta tesis presenta primero un método para la selección inteligente, transformación e incorporación de radiografías de tórax de un conjunto de datos públicos en una red neuronal para mejorar la precisión de la clasificación de la neumonía. Este método mitiga los desafíos de trabajar con conjuntos de datos pequeños y variables entre diferentes hospitales. En segundo lugar, esta tesis presenta un método novedoso para el aumento de datos generativos para mejorar la precisión de la segmentación de tumores hepáticos en imágenes de resonancia magnética de múltiples contrastes. Al crear datos sintéticos para aumentar el conjunto de entrenamiento, este método busca mejorar la precisión y confiabilidad de la segmentación de tumores, una tarea vital para un diagnóstico preciso y una planificación del tratamiento. La investigación, desarrollada en colaboración con múltiples instituciones académicas y de investigación, tiene como objetivo en última instancia superar los desafíos en el análisis de imágenes médicas presentados por la escasez de datos etiquetados y mejorar las tareas CAD en diversas aplicaciones médicas.