University of Jyväskylä | JYX Digital Repository

  • English  | Give feedback |
    • suomi
    • English
 
  • Login
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
View Item 
  • JYX
  • Opinnäytteet
  • Pro gradu -tutkielmat
  • View Item
JYX > Opinnäytteet > Pro gradu -tutkielmat > View Item

Automated analysis of musculoskeletal ultrasound images using deep learning

Thumbnail
View/Open
3.8Mb

Downloads:  
Show download detailsHide download details  
Authors
Cronin, Neil
Date
2020
Discipline
TietotekniikkaMathematical Information Technology
Copyright
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.

 
Ultraääntä käytetään paljon tuki- ja liikuntaelimistön kudosten kuvaamiseen, etuina ollen matalat kustannukset, siirrettävyys sekä ei-invasiivisuus. Ultraäänikuvien analysointi vaatii edelleen kehitystä. Viime aikoihin saakka kaikki analyysit on tehty manuaalisesti, mikä on hyvin subjektiivista ja aikaa vievää. Tällä hetkellä on olemassa muutamia tähän tarkoitukseen suunniteltu-ja avoimen lähdekoodin menetelmiä. Tämänhetkiset lähestymistavat perustuvat yleensä sääntöpohjaisiin analyyseihin. Useat niistä tekevät virheitä, jos analysoitavissa kuvissa on suuria poikkeamia menetelmän kehityksessä käytettyihin kuviin verrattuna. Viime vuosina syväoppimisen käyttäminen lääketieteellisissä kuva-analyyseissä on tuottanut erinomaisia segmentointituloksia eri kuvantamistavoilla, mutta useimpia niistä ei ole vielä sovellettu laajemmin tuki- ja liikuntaelimistön ultraäänikuviin. Tässä tutkielmassa esit-telen syväoppimiseen perustuvan automatisoidun menetelmän, joka laskee lihasten rakenteeseen liittyviä parametreja ultraäänikuvista ja videoista. Tämä menetelmä perustuu U-net arkkitehtuuriin, ja mallit on opetettu käsin merkityillä lihassolukimppujen ja aponeuroosien kuvilla. Näiden opetettujen mallien avulla tehtiin pikselitasoinen semanttinen segmentointi uusille kuville luokittelemalla jokainen pikseli yhteen kolmesta mahdollisesta luokasta (lihassolukimppu, aponeuroosi, muu). Tuloksia verrattiin kahden eri tutkijan tekemiin manuaalisiin analyyseihin sekä olemassa olevaan puoliautomaattiseen menetelmään. Kehitetty menetelmä suoriutui yleisesti hyvin verrattuna manuaaliseen ja puoliautomaattiseen analyysiin, ja toimi vakaasti eri ultraäänilaitteilla ja asetuksilla otetuilla kuvilla. Menetelmä kykeni myös havaitsemaan monia lihassolukimppuja samassa kuvassa. Esitelty lähestymistapa tarjoaa objektiivisen, aikaa säästävän menetelmän ultraäänikuvien segmentointiin ilman käyttäjän syötettä. Menetelmä ja kaikki merkitty data ovat saatavilla avoimen lähdekoodin lisenssillä, mahdollistaen toisten hyödyntää ja laajentaa tätä työtä. ...
 
Ultrasound is widely used to image musculoskeletal tissues, and offers many benefits including low cost, portability, and non-invasiveness. However, the analysis of ultrasound images remains an area in need of development. Until very recently, all analyses were performed manually, which is very subjective and time-consuming. There are currently very few open source methods designed for this purpose. Current approaches also tend to rely on rules-based analyses, and such methods tend to fail if images exhibit large deviations from those that were used to develop the method. In recent years, deep learning approaches to medical image analysis have been shown to yield excellent segmentation results on various imaging modalities, but such approaches have not yet been broadly applied to musculoskeletal ultrasound images. In this thesis I present a deep learning-based automated method that computes muscle architectural parameters from ultrasound images and videos. The method is based on the U-net architecture, and models were trained using hand-labelled images of muscle fascicles and aponeuroses. These trained models were then used to perform pixel-wise semantic segmentation of new images, classifying each pixel as one of three possible classes (fascicle, aponeurosis, other). The results were compared to manual analysis performed by two independent researchers, as well as to an existing semi-automated method. In general, the method performed very favourably when compared to manual and semi-automated analysis, and was robust to images from different muscles and those obtained with different ultrasound systems and settings. The method is also able to detect multiple muscle fascicles in a given image. The approach presented here offers an objective, time-efficient method of segmenting ultrasound images that does not require any user input. The method and all labelled training data are available under an open source license, allowing others to use and extend this work. ...
 
Keywords
deep learning U-net kuvantaminen ultraääni lihakset neuroverkot segmentointi imaging ultrasound muscles neural networks segmentation
URI

http://urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-202004152743

Metadata
Show full item record
Collections
  • Pro gradu -tutkielmat [23403]

Related items

Showing items with similar title or keywords.

  • Multilabel segmentation of cancer cell culture on vascular structures with deep neural networks 

    Rahkonen, Samuli; Koskinen, Emilia; Pölönen, Ilkka; Heinonen, Tuula; Ylikomi, Timo; Äyrämö, Sami; Eskelinen, Matti A. (SPIE, 2020)
    New increasingly complex in vitro cancer cell models are being developed. These new models seem to represent the cell behavior in vivo more accurately and have better physiological relevance than prior models. An efficient ...
  • Using deep learning to generate synthetic B-mode musculoskeletal ultrasound images 

    Cronin, Neil J.; Finni, Taija; Seynnes, Olivier (Elsevier, 2020)
    Background and Objective Deep learning approaches are common in image processing, but often rely on supervised learning, which requires a large volume of training images, usually accompanied by hand-crafted labels. As ...
  • Simple Muscle Architecture Analysis (SMA) : An ImageJ macro tool to automate measurements in B-mode ultrasound scans 

    Seynnes, Oliver R.; Cronin, Neil J. (Public Library of Science, 2020)
    In vivo measurements of muscle architecture (i.e. the spatial arrangement of muscle fascicles) are routinely included in research and clinical settings to monitor muscle structure, function and plasticity. However, in most ...
  • Analysis of microtomographic images of porous heterogeneous materials 

    Turpeinen, Tuomas (University of Jyväskylä, 2015)
    In this work, we study the phases of image processing chain of microtomographic imag- ing in order to obtain reliable results while optimizing the time spent on denoising and segmentation. We consider that the decisions ...
  • Generating Hyperspectral Skin Cancer Imagery using Generative Adversarial Neural Network 

    Annala, Leevi; Neittaanmäki, Noora; Paoli, John; Zaar, Oscar; Pölönen, Ilkka (IEEE, 2020)
    In this study we develop a proof of concept of using generative adversarial neural networks in hyperspectral skin cancer imagery production. Generative adversarial neural network is a neural network, where two neural ...
  • Browse materials
  • Browse materials
  • Articles
  • Conferences and seminars
  • Electronic books
  • Historical maps
  • Journals
  • Tunes and musical notes
  • Photographs
  • Presentations and posters
  • Publication series
  • Research reports
  • Research data
  • Study materials
  • Theses

Browse

All of JYXCollection listBy Issue DateAuthorsSubjectsPublished inDepartmentDiscipline

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics
  • How to publish in JYX?
  • Self-archiving
  • Publish Your Thesis Online
  • Publishing Your Dissertation
  • Publication services

Open Science at the JYU
 
Data Protection Description

Accessibility Statement

Unless otherwise specified, publicly available JYX metadata (excluding abstracts) may be freely reused under the CC0 waiver.
Open Science Centre