Automated MRI Segmentation and Feature Extraction for Predicting Liver Function Deploying Advanced Deep Learning Models

Item type:	Thesis of the University of Regensburg (PhD)
Open Access Type:	Primary Publication
Series of the University of Regensburg:	Dissertationsreihe Physik
Date:	13 November 2024
Referee:	Prof. Dr. Elmar W. Lang
Date of exam:	28 October 2024
Institutions:	Physics > Institute of Experimental and Applied Physics Biology, Preclinical Medicine > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang
Keywords:	MRT Bildgebung, Leberfunktion, Künstliche Intelligenz, Deep Learning
Dewey Decimal Classification:	500 Science > 530 Physics
Status:	Published
Refereed:	Yes, this version has been refereed
Created at the University of Regensburg:	Yes
Item ID:	59555

Abstract (English)

In this dissertation, an automated pipeline for the prediction of liver function based on MRI images was developed and evaluated using state-of-the-art deep learning and machine learning approaches. The results show that an accurate automated segmentation of the liver and related structures is possible. The extracted MRI features allow a reliable prediction of liver function scores comparable ...

Abstract (English)

In this dissertation, an automated pipeline for the prediction of liver function based on MRI images was developed and evaluated using state-of-the-art deep learning and machine learning approaches.
The results show that an accurate automated segmentation of the liver and related structures is possible. The extracted MRI features allow a reliable prediction of liver function scores comparable to conventional clinical methods.
The work demonstrates the potential of AI-assisted analysis of MRI data for non-invasive and accurate assessment of liver function. The developed methods could improve clinical decision making in hepatology and reduce invasive procedures.
Overall, this dissertation makes an important contribution to the development of AI-based image analysis methods in radiology and shows promising possibilities for improved non-invasive diagnostics of liver diseases.

Translation of the abstract (German)

In dieser Dissertation wurde eine automatisierte Pipeline zur Vorhersage der Leberfunktion basierend auf MRT-Bildern unter Verwendung modernster Deep Learning- und Machine Learning-Ansätze entwickelt und evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass damit eine genaue automatisierte Segmentierung der Leber und verwandter Strukturen möglich ist. Die extrahierten MRT-Merkmale erlauben eine zuverlässige ...

Translation of the abstract (German)

In dieser Dissertation wurde eine automatisierte Pipeline zur Vorhersage der Leberfunktion basierend auf MRT-Bildern unter Verwendung modernster Deep Learning- und Machine Learning-Ansätze entwickelt und evaluiert.
Die Ergebnisse zeigen, dass damit eine genaue automatisierte Segmentierung der Leber und verwandter Strukturen möglich ist. Die extrahierten MRT-Merkmale erlauben eine zuverlässige Vorhersage der Leberfunktions-Scores, die mit herkömmlichen klinischen Methoden vergleichbar ist.
Die Arbeit demonstriert das Potenzial KI-gestützter Analyse von MRT-Daten für eine nicht-invasive und genaue Beurteilung der Leberfunktion. Die entwickelten Methoden könnten die klinische Entscheidungsfindung in der Hepatologie verbessern und invasive Verfahren reduzieren.
Insgesamt leistet diese Dissertation einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung KI-basierter Bildanalysemethoden in der Radiologie und zeigt vielversprechende Möglichkeiten für eine verbesserte nicht-invasive Diagnostik von Lebererkrankungen auf.

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