Intelligent System for Diagnosing Vestibular Schwannoma
Loading...
Date
2025
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
State University "Kyiv Aviation Institute"
Abstract
This scientific work is devoted to the development of an intelligent system for the diagnosis of vestibular schwannoma. A new approach to the texture analysis of magnetic resonance images of vestibular schwannoma is proposed in order to determine the assessment of tumor growth. The use of this approach will prevent the risks of tumor progression and timely determine the need for surgical intervention. Several classes of texture descriptors were used in the study, including: first-order statistics (intensity histograms), gray level co-occurrence matrix, gray level run length matrix, gray level size zone matrix, gray level dependency matrix, as well as wavelet-transformed features. The complex use of these descriptors made it possible to formalize the internal microstructure of the tumor and implement an effective model for predicting its growth.
Наукову роботу присвячено розробці інтелектуальної системи діагностики вестибулярної шванноми. Запропоновано новий підхід до аналізу текстури МРТ-зображень шванном як методу оцінки зростання пухлини. Використання цього підходу допоможе уникнути ризиків прогресування новоутворення та негайно усунути необхідність хірургічного втручання. В межах дослідження було об’єднано низку класів дескрипторів текстури, включаючи: статистику першого порядку (гістограми інтенсивності), матрицю співзустрічей рівнів сірого, матрицю довжин серій рівнів сірого, матрицю розмірів зон, матрицю залежностей рівнів сірого, а також ознаки, перетворені за допомогою вейвлет-перетворення. Комплексний аналіз цих дескрипторів дозволив формалізувати внутрішню мікроструктуру пухлини та реалізувати ефективну модель для прогнозування його зростання.
Description
[1] S. M. Heman-Ackah, R. Blue, S. P. Gubbels, A. D. Sweeney, and M. L. Carlson, “Machine learning-based prediction of facial nerve outcomes following vestibular schwannoma microsurgery,” Scientific Reports, vol. 14, Article number: 6541, 2024. https://doi.org/10.1038/s41598-024-63161-1
[2] C. C. Lee, W. H. Lee, C. H. Wu, et al., “Applying artificial intelligence to longitudinal imaging analysis of vestibular schwannoma following radiosurgery,” Scientific Reports, vol. 11, Article number: 3300, 2021. https://doi.org/10.1038/s41598-021-82665-8
[3] Y. Chen, J. M. Wolterink, O. Neve, et al., “DeepGrowth: Vestibular schwannoma growth prediction from longitudinal MRI by time conditi oned neural fields,” arXiv preprint. 2024. arXiv:2404.02614. URL: https://arxiv.org/abs/2404.02614
[4] N. A. George-Jones, K. Wang, J. Wang, and J. B. Hunter, “Prediction of vestibular schwannoma enlargement after radiosurgery using tumor shape and MRI texture features,” ResearchGate, 2021. URL: https://www.researchgate.net/publication/347850268
[5] N. A. George-Jones, K. Wang, J. Wang, and J. B. Hunter, “Prediction of vestibular schwannoma enlargement after radiosurgery using tumor shape and MRI texture features,” // Otology & Neurotology, vol. 42, no. 3, pp. E348–E354, 2021. https://doi.org/10.1097/MAO.0000000000002938
[6] Hasan Salman, & Ali Kalakech, & Amani Steiti, “Random Forest Algorithm Overview,” Babylonian Journal of Machine Learning, pp. 69–79, 2024. https://doi.org/10.58496/BJML/2024/007
[7] Asif Newaz and Md. Salman Mohosheu and MD. Abdullah al Noman and Taskeed Jabid, iBRF: Improved Balanced Random Forest Classifier, 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.09867
[8] Chris Seiffert & Taghi Khoshgoftaar, & Jason Van Hulse, & Amri Napolitano, “RUSBoost: A Hybrid Approach to Alleviating Class Imbalance,” IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics – Part A Systems and Humans, 40(1):185–197. https://doi.org/10.1109/TSMCA.2009.2029559
[9] Tianqi Chen, & Carlos Guestrin, XGBoost: A Scalable Tree Boosting System, KDD '16: Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Association for Computing Machinery, New York NY, United States, 2016, 785–794. https://doi.org/10.1145/2939672.2939785.
[10] Guolin Ke, & Qi Meng, & Thomas Finley, & Taifeng Wang, & Wei Chen, & Weidong Ma, & Qiwei Ye, & Tie-Yan Liu, “LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree.”
[11] Y. Itoyama, M. Matsuda, M. Suzuki, et al., “MRI radiomics-based prediction of vestibular schwannoma growth: a retrospective study,” European Archives of Oto-Rhino-Laryngology, 2022.
[12] J. B. Patel, K. Vakharia, Y. Tao, et al., “Radiomics in head and neck cancer: basic principles and clinical applications,” Frontiers in Oncology, 2022, vol. 12:851620.
Keywords
vestibular schwannoma, diagnosis of schwannoma growth, MRI imaging, texture analysis, classification task, вестибулярна шваннома, діагностування росту шваноми, МРТ-зображення, текстурний аналіз, задача класифікації
Citation
Sineglazov V. M. Intelligent System for Diagnosing Vestibular Schwannoma / V. M. Sineglazov, A. V. Sheruda, M. V. Shevchenko // Electronics and Control Systems, No 3(85) – Kyiv: TOV “Al'yant”, 2025. – pp. 9–17.