Radiograph examinations play a critical role in various applications such as the detection of bone pathologies and lung cancer, despite the challenge of false negatives. The integration of Artificial Intelligence (AI) holds promise in enhancing image quality and assisting radiologists in their diagnostic processes. However, the scarcity of annotated high-quality data poses a significant hurdle in training AI models effectively. In this thesis, we propose a method for training deep learning models using synthetic data to achieve segmentation of X-ray images. Realistic, simulated, images were generated, enabling segmentation of anatomical structures, including the spine, ribs, scapula, clavicle, and lungs, on a test set comprised of other simulated images. The foremost emphasize was placed on the segmentation of the spine, where we obtained a Dice score of 0.87. Significant advancements have also been made in the application of the model to real clinical images, demonstrating successful segmentation in certain instances. Further generalization of the model opens up numerous avenues for future exploration of deep learning in radiography. / Röntgenundersökningar har en avgörande roll inom flera områden, såsom detektering av bensjukdomar och lungcancer, trots en stor andel falska negativa resultat. Artificiell intelligens (AI) är ett lovande verktyg för att förbättra bildkvaliteten och underlätta radiologers arbete att diagnostisera patienter. Det är dock en brist på högkvalitativ, annoterad, data, vilket är ett signifikant hinder för effektiv träning av AI-modeller. I detta arbete presenteras en metod för att träna djupinlärningsmodeller med hjälp av syntetisk data för att segmentera anatomier på röntgenbilder. Realistiska, simulerade, bilder genererades och möjliggjorde segmentering av ryggrad, revben, skulderblad, nyckelben och lungor på ett testset bestående av andra simulerade bilder. Störst vikt lades på segmentering av ryggrad, där ett Dice-resultat på 0.87 uppnåddes. Betydande framsteg har också gjorts i tillämpningen av modellen till verkliga kliniska bilder och lyckade segmenteringar åstadkoms i vissa exempel. Ytterligare generalisering av modellen skulle öppna upp många möjligheter att undersöka användning av djupinlärning för röntgenbilder.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-329131 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Larsson, Marcus |
| Publisher | KTH, Fysik |
| 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-SCI-GRU ; 2023:096 |
Page generated in 0.1322 seconds