Automatic segmentation of brain structures in magnetic resonance images using deep learning techniques

Abstract

This PhD thesis focuses on the development of deep learning based methods for accurate segmentation of the sub-cortical brain structures from MRI. First, we have proposed a 2.5D CNN architecture that combines convolutional and 2/2 spatial features. Second, we proposed a supervised domain adaptation technique to improve the robustness and consistency of deep learning model. Third, an unsupervised domain adaptation method was proposed to eliminate the requirement of manual intervention to train a deep learning model that is robust to differences in the MRI images from multi-centre and multi-scanner datasets. The experimental results for all the proposals demonstrated the effectiveness of our approaches in accurately segmenting the sub-cortical brain structures and has shown state-of-the-art performance on well-known publicly available datasets

Esta tesis doctoral se centra en el desarrollo de métodos basados en el aprendizaje profundo para la segmentación precisa de las estructuras cerebrales subcorticales a partir de la resonancia magnética. En primer lugar, hemos propuesto una arquitectura 2.5D CNN que combina características convolucionales y espaciales. En segundo lugar, hemos propuesto una técnica de adaptación de dominio supervisada para mejorar la robustez y la consistencia del modelo de aprendizaje profundo. En tercer lugar, hemos propuesto un método de adaptación de dominio no supervisado para eliminar el requisito de intervención manual para entrenar un modelo de aprendizaje profundo que sea robusto a las diferencias en las imágenes de la resonancia magnética de los conjuntos de datos multicéntricos y multiescáner. Los resultados experimentales de todas las propuestas demostraron la eficacia de nuestros enfoques para segmentar con precisión las estructuras cerebrales subcorticales y han mostrado un rendimiento de vanguardia en los conocidos conjuntos de datos de acceso público