Medical image analysis for better diagnostics of brain pathologies

Bc. Hana Rešovská

Master's thesis

Anotácia:

Segmentácia lekárskych snímok je nevyhnutná na zvýšenie presnosti diagnostiky a plánovania liečby patologických stavov mozgu. Cieľom tejto práce je preskúmať a porovnať najmodernejšie metódy na segmentáciu mozgových skenov so zameraním na architektúry U-Net a Transformers. Úspešnosť segmentačných metód je vyhotená na verejne dostupnom datasete a výsledky sú porovnané s publikovaným výskumom. Najúspešnejšie prístupy sú následne aplikované na snímky reálnych pacientov, ktoré poskytli dve onkologické kliniky. Ďalším cieľom tejto práce je podpora preklinického výskumu. Táto práca predstavuje MouseBrainStrokeSegmenter, špecializovaný softvér na segmentáciu mozgových príhod myší, určený na použitie výskumnou skupinou na Masarykovej univerzite. Kľúčovým aspektom tejto práce je tiež zdôraznenie dôležitosti spolupráce medzi informatikmi a rádiológmi, ktorých odborné znalosti v danej oblasti sú kľúčové pre usmernenie vývoja modelov, validáciu výsledkov a zabezpečenie klinickej relevantnosti.

Abstract:

Medical image segmentation is vital in enhancing diagnostic precision and treatment planning for brain pathologies. This thesis aims to investigate and compare state-of-the-art methods for segmentation of brain scans, focusing on U-Net architectures and Transformers. Using a publicly available dataset, the performance of segmentation methods is evaluated and benchmarked against existing research. The most successful approaches are subsequently applied to real-world patient data provided by two oncology clinics. Furthermore, to support preclinical research, this thesis introduces MouseBrainStrokeSegmenter, a dedicated software tool for mouse brain stroke segmentation intended for use by a research group at Masaryk University. A key aspect of this thesis is also to underline the importance of cooperation between computer scientists and radiologists, whose domain expertise is crucial for guiding model development, validating results, and ensuring clinical relevance.

Keywords

medical image analysis, brain, segmentation, radiology, U-Net, Transformer

Jazyk práce: English

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 21. 5. 2025

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 20. 6. 2025
• Vedúci: doc. Ing. Matej Lexa, Ph.D.
• Oponent: doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Informatics

Master programme / odbor:
Artificial intelligence and data processing / Bioinformatics and systems biology