The reproducibility of a multimodal MRI tumor brain segmentation model applied to T1 data

Abstract

[ES] El diagnóstico y el tratamiento de los tumores cerebrales son áreas críticas de la investigación médica. La resonancia magnética (RM) es una herramienta para la detección y segmentación de tumores, pero la segmentación manual requiere mucho tiempo, por lo que se necesitan técnicas más novedosas para esta actividad. El aprendizaje profundo ha demostrado un gran potencial para automatizar la segmentación, reducir la carga de trabajo de los radiólogos y mejorar la precisión. Las técnicas de segmentación de imágenes basadas en Deep Learning han permitido segmentar el tumor del resto del cerebro para diferenciar la zona afectada. Sin embargo, sabemos que el tumor se compone de varias partes, la zona necrótica, que ya no tiene actividad, la zona que está creciendo, conocida como parte potenciadora del tumor, y la zona alrededor del tumor que está inflamada. En este trabajo trataremos de generar un método, basado en técnicas de deep learning, para segmentar las zonas inflamadas y necróticas del tumor a partir de imágenes de resonancia magnética (RM) T1. Gracias a esta segmentación podríamos proporcionar una gran ayuda tanto para la cirugía como para el diagnóstico y tratamiento de estos tumores.

[EN] The diagnosis and treatment of brain tumors are critical areas of medical research. Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a tool for tumor detection and segmentation, but manual segmentation is time-consuming, so newer techniques are necessary for this activity. Deep Learning has shown great potential in automating segmentation, reducing radiologists' workload, and improving accuracy. Deep learning-based image segmentation techniques have made it possible to segment the tumor from the rest of the brain in order to differentiate the affected area. However, we know that the tumor is composed of several parts, the necrotic area, which no longer has activity, the area that is growing, known as enhancing part of the tumour, and the area around the tumor that is inflamed. In this work we will try to generate a method, based on deep learning techniques, to segment the inflamed and necrotic zones of the tumor from T1 magnetic resonance images (MRI). Thanks to this segmentation we could provide a great help for the surgery as well as the diagnosis and treatment of these tumors.