Analysis and segmentation of coronary arteries using Novel Deep Learning techniques Analysis and segmentation of coronary arteries using Novel Deep Learning techniques Ανάλυση και τμηματοποίηση στεφανιαίων αρτηριών χρησιμοποιώντας προηγμένες τεχνικές βαθιάς μάθησης Διπλωματική Εργασία Diploma Work 2025-07-032025enCoronary Artery Disease (CAD) is among the principal causes of death globally. Since current diagnostic methods are primarily invasive, there is an increasing interest in accurate, non-invasive alternatives. In this regard, deep learning developments have proven pivotal in estimating di- agnostic indices. 3D modeling of coronary arteries in an accurate manner is crucial for enabling dependable, non-invasive diagnostic processes. This thesis explores the use of deep learning for coronary arteries segmentation in computed tomography angiography (CTA) images, with a view to- wards facilitating early diagnosis and improving treatments. Two models are compared and evaluated: Basic U-Net, a convolutional neural network (CNN), and a transformer-based model, UNETR. Both are implemented within the same framework so that a direct and fair comparison is ensured. Considering the increasing interest in transformer architectures within the medical field, this comparison intends to assess whether they hold tangible potential for improving the research in medical image segmen- tation. Although experimental results indicated that both models had high accuracy, Basic U-Net performed consistently better than UNETR, especially when there were constraints of limited data and computational resources. A quantitative evaluation using the Dice Similarity Coefficient (DSC) revealed an average score for Basic U-Net of 90.14%, in compar- ison to 89.56% for UNETR. Although theoretically, UNETR has an ad- vantage in capturing dependencies over greater distances, its performance was likely constrained by its higher data requirements and sensitivity to computational limitations. These findings indicate that convolutional architectures remain more reliable under low-resource conditions and highlight the importance of model selection and dataset size when it comes to medical applications in this field. Overall, the research affirms that deep learning is feasible for coronary arteries segmentation and further supports its potential applica- tion for non-invasive diagnostic processes for CAD.Η στεφανιαία νόσος (CAD) συγκαταλέγεται μεταξύ των κύριων αιτιών θανάτου παγκοσμίως. Δεδομένου ότι οι υφιστάμενες διαγνωστικές μέθο- δοι είναι κυρίως επεμβατικές, παρατηρείται αυξανόμενο ενδιαφέρον για την ανάπτυξη ακριβών, μη επεμβατικών εναλλακτικών λύσεων. Στο πλαίσιο αυτό, οι εξελίξεις στη βαθιά μάθηση έχουν αποδειχθεί καθοριστικές για την εκτίμηση διαγνωστικών δεικτών. Η ακριβής τρισδιάστατη μοντελοπο- ίηση των στεφανιαίων αρτηριών είναι ζωτικής σημασίας για την υποστήριξη αξιόπιστων, μη επεμβατικών διαγνωστικών διαδικασιών. Η παρούσα διπλω- ματική εργασία διερευνά τη χρήση τεχνικών βαθιάς μάθησης για την τμημα- τοποίηση των στεφανιαίων αρτηριών σε εικόνες αξονικής στεφανιογραφίας (CTA), με στόχο τη διευκόλυνση της έγκαιρης διάγνωσης και τη βελτίω- ση των θεραπευτικών παρεμβάσεων. Συγκρίνονται και αξιολογούνται δύο μοντέλα: το Basic U-Net, ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN), και το UNETR, ένα μοντέλο βασισμένο σε αρχιτεκτονική τύπου transformer. Και τα δύο μοντέλα υλοποιούνται στο ίδιο υπολογιστικό πλαίσιο, ώστε να διασφαλιστεί άμεση και δίκαιη σύγκριση. Λαμβάνοντας υπόψη το αυξανόμενο ενδιαφέρον για τις αρχιτεκτονικές transformer στον ιατρικό τομέα, η παρούσα σύγκριση αποσκοπεί στην α- ξιολόγηση του κατά πόσο αυτές οι τεχνικές παρουσιάζουν ουσιαστική προ- οπτική για την πρόοδο της έρευνας στην τμηματοποίηση ιατρικών εικόνων. Αν και τα πειραματικά αποτελέσματα έδειξαν υψηλή ακρίβεια και για τα δύο μοντέλα, το Basic U-Net παρουσίασε σταθερά καλύτερη απόδοση από το UNETR, ιδίως σε συνθήκες περιορισμένων δεδομένων και υπολογιστι- κών πόρων. Η ποσοτική αξιολόγηση με τον Συντελεστή Ομοιότητας Dice (DSC) κατέδειξε μέση τιμή 90,14% για το Basic U-Net, έναντι 89,56% για το UNETR. Παρόλο που θεωρητικά το UNETR υπερέχει στην αποτύπωση εξαρτήσεων μεγάλου εύρους, η απόδοσή του φαίνεται να περιορίστηκε από την υψηλή απαίτηση σε δεδομένα και την ευαισθησία του σε υπολογιστικούς περιορισμούς. Τα ευρήματα αυτά καταδεικνύουν ότι οι συνελικτικές αρχιτεκτονικές παραμένουν πιο αξιόπιστες σε περιβάλλοντα με περιορισμένους πόρους και υπογραμμίζουν τη σημασία της επιλογής κατάλληλου μοντέλου και του με- γέθους του συνόλου δεδομένων στις ιατρικές εφαρμογές αυτού του πεδίου. Συνολικά, η παρούσα έρευνα επιβεβαιώνει ότι η βαθιά μάθηση είναι εφαρ- μόσιμη για την τμηματοποίηση των στεφανιαίων αρτηριών και ενισχύει πε- ραιτέρω την προοπτική αξιοποίησής της σε μη επεμβατικές διαγνωστικές διαδικασίες για τη στεφανιαία νόσο.http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Πολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών ΥπολογιστώνPapamatthaiaki_Ilektra-Despoina_Dip_2025.pdfChania [Greece]Library of TUC2025-07-02application/pdf16.4 MBembargo Papamatthaiaki Ilektra-Despoina Παπαματθαιακη Ηλεκτρα-Δεσποινα Zervakis Michail Ζερβακης Μιχαηλ Spyropoulos Thrasyvoulos Σπυροπουλος Θρασυβουλος Stavroulakis Georgios Σταυρουλακης Γεωργιος Πολυτεχνείο Κρήτης Technical University of Crete Transformer architectures Medical image segmentation Deep learning