Novel computational techniques for decision support through medical imaging

Abstract

Mención Internacional en el título de doctorClinical experts have to daily confront complex decisions such as disease diagnosis, grading, or treatment determination. To assist them, the computational progress has boosted the creation of Clinical Decision Support Systems (CDSSs). Nowadays, many of these systems are designed with artificial intelligence (AI), giving them the ability to work with all kinds of clinical data, as for example images. Medical imaging has major importance in clinical and pharmacological processes, nevertheless, they are data with high complexity that require intense computation to analyze them. The automation of the image analysis, classification, and examination processes promises to speed up and increase the accuracy of the daily work of the clinical experts, being a current issue. Particularly in lung infection diseases, which are a major concern for the health systems globally, due to the high mortality rates and the spread capability of the infector microorganisms. This propagation produces high infection rates, as in the COVID-19 pandemic, which proved the major importance of fast treatment and isolation of the patient to control incidence rates. Another current concern is the emergence of antimicrobial resistance (AMR), which poses a major challenge in fighting infectious diseases, like tuberculosis, where the AMRs have no response to current treatment schemes. Currently, all these challenges are being addressed thanks to novel computational techniques. This thesis focuses on the proposal of new techniques and analysis for the current CDSSs, exploring the use-case of clinical images for lung infection diseases. This dissertation addresses two main computational streams; image classification systems and automatic image assessment techniques, applying an experimental comparative approach. Previous studies have proved the capability of the CDSSs to support the detection and assessment of diseases with medical images. Despite that, there are many issues to address, especially in a high-precision area like medicine where the systems have to be reliable, robust, and precise. During the dissertation, we addressed different open questions as the decision of the imaging modality during the design of a CDSS, and the implications of applying parallel and distributed learning techniques. In this document, a whole classification system is also proposed. The system is able to differentiate four lung infection diseases and it is researched to maximize the accuracy with deep learning ensemble techniques. This dissertation also presents image assessment techniques. The assessment systems analyze images to provide information without (or with a minimum) human direct interaction. In this area a novel diagnosis system for tuberculosis is proposed, the technique is able to find bacteria in the sputum microscopy images automatically, allowing for increasing the precision of this diagnosis and assessment procedure. Also, a semi-supervised approach to evaluate time-lapse microscopy (TLM) sequences is presented. The system speeds up the evaluation of TLM and the labeling procedure, opening new paths for microbial deep learning future research. To summarize, this thesis includes original contributions to the CDSSs area, proposing ad-hoc techniques, new labeling procedures, and novel analyses to fill literature gaps, increasing the reliability and speed of clinical procedures. The techniques proposed beyond the use-case of lung infection disease are open to being used in other image modalities and diseases, opening new research and application paths.Los expertos clínicos deben enfrentar diariamente decisiones complejas como el diagnóstico de enfermedades, la clasificación o la determinación del tratamiento. Para asistirlos, el progreso computacional ha impulsado la creación de Sistemas de Soporte a la Decisión Clínica (SSDC). Hoy en día, muchos de estos sistemas se diseñan con inteligencia artificial (IA), dándoles la capacidad de trabajar con todo tipo de datos clínicos, como por ejemplo imágenes. La imagenología médica tiene una gran importancia en los procesos clínicos y farmacológicos. Sin embargo, se trata de datos de alta complejidad que requieren una intensa computación para su análisis. La automatización de los procesos de análisis, clasificación y examen de imágenes promete acelerar y aumentar la precisión del trabajo diario de los expertos clínicos, siendo un tema de actualidad. Particularmente, las enfermedades de infección pulmonar son una gran preocupación para los sistemas de salud a nivel mundial, debido a las altas tasas de mortalidad y la capacidad de propagación de los microorganismos infecciosos. Esta propagación produce altas tasas de infección, como en la pandemia de COVID-19, que demostró la gran importancia del tratamiento rápido y el aislamiento del paciente para controlar las tasas de incidencia. Otra preocupación actual es la aparición de la resistencia a los antimicrobianos (RAM), que plantea un gran desafío en la lucha contra enfermedades infecciosas, como la tuberculosis, donde la RAM no responde a los esquemas de tratamiento actuales. Actualmente, todos estos desafíos se están abordando gracias a nuevas técnicas computacionales. Esta tesis se centra en la propuesta de nuevas técnicas y análisis para los SSDC actuales, explorando el caso de uso de imágenes clínicas para enfermedades de infección pulmonar. Esta disertación aborda dos corrientes computacionales principales: sistemas de clasificación de imágenes y técnicas de evaluación automática de imágenes, aplicando un enfoque comparativo experimental. Estudios previos han demostrado la capacidad de los SSDC para apoyar la detección y evaluación de enfermedades con imágenes médicas. A pesar de esto, quedan muchos problemas por abordar, especialmente en un área de alta precisión como la medicina, donde los sistemas deben ser fiables, robustos y precisos. Durante la disertación, abordamos diferentes preguntas abiertas como la decisión de la modalidad de imagenología durante el diseño de un SSDC y las implicaciones de aplicar técnicas de aprendizaje paralelo y distribuido. En este documento, también se propone un sistema de clasificación completo. El sistema es capaz de diferenciar cuatro enfermedades de infección pulmonar y se investiga para maximizar la precisión con técnicas de *ensemble* de aprendizaje profundo. Esta disertación también presenta técnicas de evaluación de imágenes. Los sistemas de evaluación analizan imágenes para proporcionar información sin (o con una mínima) interacción humana directa. En esta área se propone un novedoso sistema de diagnóstico para la tuberculosis; la técnica es capaz de encontrar bacterias en las imágenes de microscopía de esputo automáticamente, lo que permite aumentar la precisión de este procedimiento de diagnóstico y evaluación. Además, se presenta un enfoque semi-supervisado para evaluar secuencias de microscopía de lapso de tiempo (TLM). El sistema acelera la evaluación de TLM y el procedimiento de etiquetado, abriendo nuevos caminos para futuras investigaciones de aprendizaje profundo microbiano. En resumen, esta tesis incluye contribuciones originales al área de los SSDC, proponiendo técnicas *ad-hoc*, nuevos procedimientos de etiquetado y análisis novedosos para llenar vacíos en la literatura, aumentando la fiabilidad y la velocidad de los procedimientos clínicos. Las técnicas propuestas, más allá del caso de uso de las enfermedades de infección pulmonar, están abiertas a ser utilizadas en otras modalidades de imagen y enfermedades, abriendo nuevas vías de investigación y aplicación.Programa de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Pedro Ángel Cuenca Castillo.- Secretario: Félix García Carballeira.- Vocal: Fabrizio Marozz