O wykorzystywaniu uczenia głębokiego do automatycznej segmentacji guzów mózgu – 8.12

Podczas prelekcji Maciej Kuchciak z Wydziału Nauk Ekonomicznych opowie o wykorzystywaniu uczenia głębokiego do automatycznej segmentacji guzów mózgu na podstawie obrazów z rezonansu magnetycznego i ograniczonych mocy obliczeniowych (pełny abstrakt dostępny jest poniżej).

Wykład nosi tytuł „Glioma Segmentation Throughout the Treatment Continuum: A Systematic Evaluation of Deep Learning Models for the BraTS 2025 Lighthouse Challenge”. Odbędzie się w ramach cyklu ośrodków badawczych QFRG i DSLab.

Osoby zainteresowane zagadnieniem zapraszamy do obecności o godz. 16:50 (spotkanie rozpocznie się o 17:00) w sali B002 lub do udziału zdalnego. Celem otrzymania linku do spotkania prosimy o kontakt mailowy: hM'OYrNa#l~u2/j86sLtwT]#[Y@r9IV5CFdm[?!bEvXB}hA.

Prezentacja potrwa ok. 45 min, następnie serdecznie zachęcamy do udziału we wspólnej dyskusji.

---

This research investigates automated segmentation of glioma brain tumors in multi-parametric MRI across pre- and post- treatment stages, focusing on clinically realistic, resource constrained settings with a single Tesla T4 GPU. Using the BraTS 2025 Lighthouse dataset (2,872 cases with four MRI sequences and four annotated subregions), we conduct detailed exploratory analysis of class imbalance, volumetric distributions and morphological differences between pre- and post- operative scans, which motivates a full volume crop-and-pad preprocessing pipeline, intensity normalization and label cleaning. Two deep learning architectures, 3D U-Net and SegResNet, are implemented and compared at multiple input resolutions, with hybrid, class weighted loss functions to better capture small but clinically relevant tumor components. Experiments quantify trade-offs between segmentation quality and computational cost, reporting not only Dice based performance but also memory usage, training time and approximate cloud compute expenses. Results show strong performance on pre-treatment data but marked degradation in post-treatment cases, particularly for enhancing core and resection cavity, and link typical failures to specific imaging patterns such as fragmented cavities and treatment related changes. We recommend configurations that balance accuracy and cost for practical deployment and outline directions for improving robustness in post treatment segmentation.