Medical Image Segmentation with Belief Function Theory and Deep Learning
Segmentation d'images médicales avec théorie des fonctions de croyance et apprentissage profond
Résumé
Deep learning has shown promising contributions in medical image segmentation with powerful learning and feature representation abilities. However, it has limitations for reasoning with and combining imperfect (imprecise, uncertain, and partial) information. In this thesis, we study medical image segmentation approaches with belief function theory and deep learning, specifically focusing on information modeling and fusion based on uncertain evidence. First, we review existing belief function theory-based medical image segmentation methods and discuss their advantages and challenges. Second, we present a semi-supervised medical image segmentation framework to decrease the uncertainty caused by the lack of annotations with evidential segmentation and evidence fusion. Third, we compare two evidential classifiers, evidential neural network and radial basis function network, and show the effectiveness of belief function theory in uncertainty quantification; we use the two evidential classifiers with deep neural networks to construct deep evidential models for lymphoma segmentation. Fourth, we present a multimodal medical image fusion framework taking into account the reliability of each MR image source when performing different segmentation tasks using mass functions and contextual discounting.
L'apprentissage profond a montré des contributions prometteuses dans la segmentation des images médicales avec des capacités puissantes d'apprentissage et de représentation des caractéristiques. Cependant, il présente des limites pour le raisonnement et la combinaison d'informations imparfaites (imprécises, incertaines et partielles). Dans cette thèse, nous étudions les approches de segmentation d'images médicales avec la théorie de la fonction de croyance et l'apprentissage profond, en nous concentrant spécifiquement sur la modélisation et la fusion d'informations basées sur des preuves incertaines. Tout d'abord, nous passons en revue les méthodes existantes de segmentation d'images médicales basées sur la théorie des fonctions de croyance et discutons de leurs avantages et de leurs défis. Deuxièmement, nous présentons un cadre de segmentation d'images médicales semi-supervisé pour réduire l'incertitude causée par le manque d'annotations avec une segmentation probante et une fusion de preuves. Troisièmement, nous comparons deux classificateurs de preuves, le réseau neuronal de preuves et le réseau de fonctions à base radiale, et nous montrons l'efficacité de la théorie de la fonction de croyance dans la quantification de l'incertitude ; nous utilisons les deux classificateurs de preuves avec des réseaux neuronaux profonds pour construire des modèles de preuves profonds pour la segmentation des lymphomes. Quatrièmement, nous présentons un cadre de fusion d'images médicales multimodales tenant compte de la fiabilité de chaque source d'image RM lors de l'exécution de différentes tâches de segmentation à l'aide de fonctions de masse et d'actualisation contextuelle.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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