Diseño e implementación de una red neuronal artificial para la segmentación de tumores cerebrales a partir de imágenes multimodales de RMN

Abstract

[ES] En este trabajo se han desarrollado varios modelos basados en el empleo de redes neuronales convolucionales (CNN) para la segmentaci´on de tumores cerebrales a partir de im´agenes de resonancia magn´etica (IRM). No solo se ha realizado la segmentaci´on del tumor, sino que tambi´en se han diferenciados las distintas zonas intratumorales existentes, es decir, el tejido necr´otico, la zona edematosa peritumoral y el tumor realzado con contraste. Para ello se ha utilizado la base de datos del BRAin Tumor Segmentation (BRATS) 2021, que consta de 1251 estudios de resonancia magn´etica compuestos cada uno de ellos por cuatro tipo de im´agenes diferentes, im´agenes potenciadas en T1, potenciadas en T1 con contraste, potenciadas en T2 y con Atenuaci´on de FLuidos por Inversi´on Recuperaci´on (FLAIR). Los resultados obtenidos se han evaluado mediante el c´alculo del coeficiente Dice y se han comparado con los resultados obtenidos por el actual ganador del desaf´ıo BRATS, es decir, el del a˜no 2021.

[CAT] En aquest treball s’han desenvolupat diversos models basats en l’´us de xarxes neuronals convolucionals (CNN) per a la segmentacio de tumors cerebrals a partir de imatges de resonancia magn´etica (IRM). No sols s’ha realitzat la segmentacio del tumor, sin´o que tambe s’han diferenciats les diferents zones intratumorals existents, ´es a dir, el teixit necr´otic, la zona edematosa peritumoral i el tumor real¸cat amb contrast. Per aix`o, s’ha utilitzat la base de dades del BRAin Tumor Segmentation (BRATS) 2021, que consta de 1251 estudis de resonancia magn´etica compostos cadascun d’ells per quatre tipus de imatges diferents, imatges potenciades en T1, potenciades en T1 amb contrast, potenciades en T2 i amb Atenuaci´on de Fluids per Inversi´on Recuperaci´on (FLAIR). Els resultats obtinguts s’han avaluat mitjan¸cant el calcul del coeficient DICE i s’han comparat amb els resultats obtinguts per l’actual guanyador del desafiament BRATS, ´es a dir, el de l’any 2021.

[EN] In this work, several models based on convolutional neural networks (CNN) have been developed to segment brain tumours from magnetic resonance images (MRI). Not only was the tumour segmentation performed, but also the different intratumoral zones, that is, the necrotic tissue, the peritumoral edematous zone and the contrast-enhanced tumour, have been differentiated. For this purpose, the BRAin Tumor Segmentation (BRATS) 2021 database has been used, which consists of 1251 MRI studies, each one of them composed of four different types of images, T1-weighted, contrast-enhanced T1-weighted, T2-weighted and FLuid Attenuation by Inversion Recovery (FLAIR). The results obtained have been evaluated by calculating the Dice coefficient and compared with those obtained by the current winner of the BRATS challenge, the 2021 winner.