Traumatic brain injury (TBI) affects millions of people worldwide, leading to significant mortality and disability rates. Elevated intracranial pressure (ICP) resulting from TBI can cause severe complications and requires early detection to improve patient outcomes. While invasive methods are commonly used to measure ICP accurately, non-invasive techniques such as optic nerve sheath diameter (ONSD) measurement show promise. This study aims at the creation of a tool that can automatically perform a segmentation of the ONS from a head computed tomography (CT) scan, and extracts meaningful measures from the segmentation mask, that can be used by radiologists and medics when treating people affected by TBI. This has been achieved using a deep learning model called ”nnU-Net”, commonly adopted for semantic segmentation in medical contexts. The project makes use of manually labeled head CT scans from a public dataset named CQ500, to train the aforementioned segmentation model, using an iterative approach. The initial training using 33 manually segmented samples demonstrated highly satisfactory segmentations, with good performance indicated by Dice scores. A subsequent training, combined with manual corrections of 44 unseen samples, further improved the segmentation quality. The segmentation masks enabled the development of an automatic tool to extract and straighten optic nerve volumes, facilitating the extraction of relevant measures. Correlation analysis with a binary label indicating potential raised ICP showed a stronger correlation when measurements were taken closer to the eyeball. Additionally, a comparison between manual and automated measures of optic nerve sheath diameter (ONSD), taken at a 3mm distance from the eyeball, revealed similarity between the two methods. Overall, this thesis lays the foundation for the creation of an automatic tool whose purpose is to make faster and more accurate diagnosis, by automatically segmenting the optic nerve and extracting useful prognostic predictors. / Traumatisk hjärnskada (TBI) drabbar miljontals människor över hela världen, vilket leder till betydande dödlighet och funktionshinder. Förhöjt intrakraniellt tryck (ICP) till följd av TBI kan orsaka allvarliga komplikationer och kräver tidig upptäckt för att förbättra patientens resultat. Medan invasiva metoder vanligtvis används för att mäta ICP exakt, icke-invasiva tekniker som synnervens höljediameter (ONSD) mätning ser lovande ut. Denna studie syftar till att skapa ett verktyg som automatiskt kan utföra en segmentering av ONS från en datortomografi skanning av huvudet, och extraherar meningsfulla åtgärder från segmenteringsmasken, som kan användas av radiologer och läkare vid behandling av personer som drabbats av TBI. Detta har uppnåtts med hjälp av en deep learning modell som kallas ”nnU-Net”, som vanligtvis används för semantisk segmentering i medicinska sammanhang. Projektet använder sig av manuellt märkta datortomografi skanningar från en offentlig datauppsättning som heter CQ500, för att träna den tidigare nämnda segmenteringsmodellen, med hjälp av en iterativ metod. Den inledande träningen med 33 manuellt segmenterade prov visade tillfredsställande segmentering, med god prestation indikerad av Dice-poäng. En efterföljande utbildning, i kombination med manuella korrigeringar av 44 osedda prover, förbättrade segmenteringskvaliteten ytterligare. Segmenteringsmaskerna möjliggjorde utvecklingen av ett automatiskt verktyg för att extrahera och räta ut optiska nervvolymer, vilket underlättade utvinningen av relevanta mått. Korrelationsanalys med en binär märkning som indikerar potentiellt förhöjd ICP visade en starkare korrelation när mätningar gjordes närmare ögongloben. Dessutom avslöjade en jämförelse mellan manuella och automatiserade mätningar av optisk nervmanteldiameter (ONSD), tagna på ett avstånd på 3 mm från ögongloben, likheten mellan de två metoderna. Sammantaget lägger denna avhandling grunden för skapandet av ett automatiskt verktyg vars syfte är att göra snabbare och mer exakta diagnoser, genom att automatiskt segmentera synnerven och extrahera användbara prognostiska prediktorer.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-333084 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Bonato, Simone |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2023:558 |
Page generated in 0.0026 seconds