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