Enhanced biomedical image tagging

Abstract

Medical image classification is a complex and fascinating task that has significantly benefited from advancements in deep learning techniques. This thesis focuses on the specific challenge of multi-class multi-label medical image classification, also known as medical image tagging. The objective is to accurately assign relevant medical terms (concepts/tags) to images, which describe potential findings and ultimately assist clinicians in the diagnostic process. Medical image tagging may involve analyzing images from various modalities, such as X-rays, MRIs, CT scans, and ultra sonographies, to identify and categorize different pathological conditions. To address the task of medical image tagging, we develop and evaluate various deep learning models that encode the images and combine them with both classification-based and retrieval-based approaches. Ultimately, our goal is to develop a robust and reliable system for medical image tagging that not only provides clinicians with supportive information but also assists them in diagnosing diseases more accurately and efficiently.Η ταξινόµηση ιατριϰών ειϰόνων αποτελεί µια απαιτητιϰή ϰαι πολυδιάστατη διαδιϰασία, που έχει επωφεληϑεί σηµαντιϰά από τις εξελίξεις στον τοµέα της βαϑιάς µάϑησης. Στην παρούσα εργασία, επικεντρωνόμαστε στην πρόκληση της ταξινόµησης ιατριϰών ειϰόνων που ανήϰουν ταυτόχρονα σε πολλές ϰατηγορίες, η οποία είναι γνωστή ϰαι ως ϰατηγοριοποίηση ιατριϰών ειϰόνων (biomedical image tagging). Στόχος είναι η ακριβής συσχέτιση των ιατριϰών ειϰόνων µε τις ϰατάλληλες ετιϰέτες (ιατριϰούς όρους), οι οποίες περιγράφουν πιϑανά ευρήµατα ϰαι παϑολογίες, υποστηρίζοντας έτσι τους ϰλινιϰούς ιατρούς στη διαδιϰασία της διάγνωσης. Προϰειµένου να επιτευχϑεί αυτός ο στόχος, αναπτύσσουµε ϰαι αξιολογούµε προηγµένα µοντέλα βαϑιάς µάϑησης που ϰωδιϰοποιούν τις ειϰόνες ϰαι εφαρµόζουµε τόσο τεχνιϰές ϰατηγοριοποίησης όσο ϰαι τεχνιϰές ανάϰτησης πληροφοριών. Οι τεχνικές κατηγοριοποίησης εκπαιδεύουν τα µοντέλα βαϑιάς µάϑησης ώστε να προβλέπουν µε αυτόµατο τρόπο τις ϰατάλληλες ετιϰέτες από τις ειϰόνες, αξιοποιώντας επισηµειωµένα σύνολα δεδοµένων. Αντίϑετα, οι τεχνιϰές ανάϰτησης συγϰρίνουν νέες ειϰόνες µε ήδη επισηµασµένες ειϰόνες στη βάση δεδοµένων, για να εντοπίσουν τις πιο παρόµοιες ϰαι να συναγάγουν τις ετιϰέτες βάσει αυτής της σύγϰρισης. Ο απώτερος στόχος είναι η δηµιουργία ενός αξιόπιστου ϰαι αποτελεσµατιϰού συστήµατος ταξινόµησης ιατριϰών ειϰόνων, το οποίο όχι µόνο ϑα βελτιώνει την αϰρίβεια ϰαι την αποτελεσµατιϰότητα της διάγνωσης, αλλά ϑα παρέχει ϰαι πολύτιµες πληροφορίες στους ϰλινιϰούς ιατρούς, βοηϑώντας τους στη λήψη αποφάσεων.