Využití neuronových sítí pro detekci a hodnocení extrakapsulárního šíření karcinomu prostaty s využitím interpretovatelných metod umělé inteligence

Abstract

Tato diplomová práce se zabývá využitím neuronových sítí pro detekci extrakapulárního šíření za pomocí metod vysvětlitelné umělé inteligence. Teoretická část se zabývá problematikou extrakap suárnho šíření, zpracováním medicínského obrazu, zahrnující segmentaci a typy neuronových sítí, které se pro operaci používají. Poslední část teoretické práce se zabývá metodami vysvětlitelné umělé inteligence, konkrétně metodami pro medicínské obrazy. Praktická část práce je řešena vytvořením segmnetačního modelu dle veřejného datasetu. Výsledkem trénování a validace je 5 modelů, které jsou využity pro ensemble learning. Klinický dataset poskytnutý Fakultní nemocnicí Ostrava je inferován na naučené modely a následně aplikována metoda Grad-cam. Model dokázal segmento vat prostatu i na neznámých datech a heatmapa potvrdila, že se se zaměřuje na oblasti povrchu (kapsuly) prostaty, kde k šíření dochází.

This master’s thesis explores the application of neural networks for the detection and assessment of extraprostatic extension using explainable artificial intelligence methods. The theoretical section addresses the clinical challenges extraprostatic extension, medical image processing including seg mentation and the architectures of neural networks commonly used for these tasks. It also provides an overview of XAI techniques for medical imaging. The practical part of the thesis involves the development of a segmentation model trained on a publicly available dataset. The training and validation process resulted in five models, which were subsequently utilized for ensemble learning. A clinical dataset provided by the University Hospital Ostrava was then processed through these models, followed by the application of the Grad-CAM method to visualize the decision-making pro cess.The results demonstrate that the model is capable of segmenting the prostate on unseen clinical data. Moreover, the generated heatmaps confirmed that the model’s focus is directed toward the prostatic capsule, which is the area for extraprostatic spread.