Prediction of Abdominal Aortic Aneurysm Growth by Automatic Segmentation and Radiomics Feature Quantification

An accurate assessment of abdominal aortic aneurysm (AAA) progression is essential to its clinical management. Currently, the maximum diameter of AAA at diagnosis is considered as the primary indicator of rupture risk. However, it is not optimal as rupture can happen at any size. Several patient-specific factors may also influence AAA rupture risk. Given the clinical variability in aneurysm progression, additional prognostic markers are desirable to enhance patient-specific risk stratification. Radiomics is an image processing technique that extracts quantitative and high-dimensional features from medical images. While it has emerged as a novel approach for solving diagnosis in oncology, its application in cardiovascular diseases is still limited. This study set out with an aim to determine the feasibility of radiomics in identifying AAA with a fast growth rate (>0.3cm/year) using CT images. An automatic AAA segmentation algorithm was developed in our pipeline. Based on the radiomics features of an 84 CT dataset, supervised classification models were implemented with two feature selection algorithms and two classifiers in a machine-learning framework. An AUC of 0.80 was achieved and the predictive power was proved through comparisons to the maximum diameter and conventional risk factors. Further multivariate analysis suggested that a radiomics-based classification model could be used as an independent, yet strong predictor for fast AAA growth rate

Konferencijos „Lietuvos magistrantų informatikos ir IT tyrimai“ darbai

The conference "Lithuanian MSc Research in Informatics and ICT" is a venue to present research of Lithuanian MSc theses in informatics and ICT. The aim of the event is to raise skills of MSc and other students, familiarize themselves with the research of other students, encourage their interest in scientific activities. Students from Kaunas University of Technology and Vilnius University will give their presentations at the conference

Contribuciones de las técnicas machine learning a la cardiología. Predicción de reestenosis tras implante de stent coronario

[ES]Antecedentes: Existen pocos temas de actualidad equiparables a la posibilidad de la tecnología actual para desarrollar las mismas capacidades que el ser humano, incluso en medicina. Esta capacidad de simular los procesos de inteligencia humana por parte de máquinas o sistemas informáticos es lo que conocemos hoy en día como inteligencia artificial. Uno de los campos de la inteligencia artificial con mayor aplicación a día de hoy en medicina es el de la predicción, recomendación o diagnóstico, donde se aplican las técnicas machine learning. Asimismo, existe un creciente interés en las técnicas de medicina de precisión, donde las técnicas machine learning pueden ofrecer atención médica individualizada a cada paciente. El intervencionismo coronario percutáneo (ICP) con stent se ha convertido en una práctica habitual en la revascularización de los vasos coronarios con enfermedad aterosclerótica obstructiva significativa. El ICP es asimismo patrón oro de tratamiento en pacientes con infarto agudo de miocardio; reduciendo las tasas de muerte e isquemia recurrente en comparación con el tratamiento médico. El éxito a largo plazo del procedimiento está limitado por la reestenosis del stent, un proceso patológico que provoca un estrechamiento arterial recurrente en el sitio de la ICP. Identificar qué pacientes harán reestenosis es un desafío clínico importante; ya que puede manifestarse como un nuevo infarto agudo de miocardio o forzar una nueva resvascularización del vaso afectado, y que en casos de reestenosis recurrente representa un reto terapéutico. Objetivos: Después de realizar una revisión de las técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la medicina y con mayor profundidad, de las técnicas machine learning aplicadas a la cardiología, el objetivo principal de esta tesis doctoral ha sido desarrollar un modelo machine learning para predecir la aparición de reestenosis en pacientes con infarto agudo de miocardio sometidos a ICP con implante de un stent. Asimismo, han sido objetivos secundarios comparar el modelo desarrollado con machine learning con los scores clásicos de riesgo de reestenosis utilizados hasta la fecha; y desarrollar un software que permita trasladar esta contribución a la práctica clínica diaria de forma sencilla. Para desarrollar un modelo fácilmente aplicable, realizamos nuestras predicciones sin variables adicionales a las obtenidas en la práctica rutinaria. Material: El conjunto de datos, obtenido del ensayo GRACIA-3, consistió en 263 pacientes con características demográficas, clínicas y angiográficas; 23 de ellos presentaron reestenosis a los 12 meses después de la implantación del stent. Todos los desarrollos llevados a cabo se han hecho en Python y se ha utilizado computación en la nube, en concreto AWS (Amazon Web Services). Metodología: Se ha utilizado una metodología para trabajar con conjuntos de datos pequeños y no balanceados, siendo importante el esquema de validación cruzada anidada utilizado, así como la utilización de las curvas PR (precision-recall, exhaustividad-sensibilidad), además de las curvas ROC, para la interpretación de los modelos. Se han entrenado los algoritmos más habituales en la literatura para elegir el que mejor comportamiento ha presentado. Resultados: El modelo con mejores resultados ha sido el desarrollado con un clasificador extremely randomized trees; que superó significativamente (0,77; área bajo la curva ROC a los tres scores clínicos clásicos; PRESTO-1 (0,58), PRESTO-2 (0,58) y TLR (0,62). Las curvas exhaustividad sensibilidad ofrecieron una imagen más precisa del rendimiento del modelo extremely randomized trees que muestra un algoritmo eficiente (0,96) para no reestenosis, con alta exhaustividad y alta sensibilidad. Para un umbral considerado óptimo, de 1,000 pacientes sometidos a implante de stent, nuestro modelo machine learning predeciría correctamente 181 (18%) más casos en comparación con el mejor score de riesgo clásico (TLR). Las variables más importantes clasificadas según su contribución a las predicciones fueron diabetes, enfermedad coronaria en 2 ó más vasos, flujo TIMI post-ICP, plaquetas anormales, trombo post-ICP y colesterol anormal. Finalmente, se ha desarrollado una calculadora para trasladar el modelo a la práctica clínica. La calculadora permite estimar el riesgo individual de cada paciente y situarlo en una zona de riesgo, facilitando la toma de decisión al médico en cuanto al seguimiento adecuado para el mismo. Conclusiones: Aplicado inmediatamente después de la implantación del stent, un modelo machine learning diferencia mejor a aquellos pacientes que presentarán o no reestenosis respecto a los discriminadores clásicos actuales

Méthodes multi-organes rapides avec a priori de forme pour la localisation et la segmentation en imagerie médicale 3D

With the ubiquity of imaging in medical applications (diagnostic, treatment follow-up, surgery planning. . . ), image processing algorithms have become of primary importance. Algorithms help clinicians extract critical information more quickly and more reliably from increasingly large and complex acquisitions. In this context, anatomy localization and segmentation is a crucial component in modern clinical workflows. Due to particularly high requirements in terms of robustness, accuracy and speed, designing such tools remains a challengingtask.In this work, we propose a complete pipeline for the segmentation of multiple organs in medical images. The method is generic, it can be applied to varying numbers of organs, on different imaging modalities. Our approach consists of three components: (i) an automatic localization algorithm, (ii) an automatic segmentation algorithm, (iii) a framework for interactive corrections. We present these components as a coherent processing chain, although each block could easily be used independently of the others. To fulfill clinical requirements, we focus on robust and efficient solutions. Our anatomy localization method is based on a cascade of Random Regression Forests (Cuingnet et al., 2012). One key originality of our work is the use of shape priors for each organ (thanks to probabilistic atlases). Combined with the evaluation of the trained regression forests, they result in shape-consistent confidence maps for each organ instead of simple bounding boxes. Our segmentation method extends the implicit template deformation framework of Mory et al. (2012) to multiple organs. The proposed formulation builds on the versatility of the original approach and introduces new non-overlapping constraintsand contrast-invariant forces. This makes our approach a fully automatic, robust and efficient method for the coherent segmentation of multiple structures. In the case of imperfect segmentation results, it is crucial to enable clinicians to correct them easily. We show that our automatic segmentation framework can be extended with simple user-driven constraints to allow for intuitive interactive corrections. We believe that this final component is key towards the applicability of our pipeline in actual clinical routine.Each of our algorithmic components has been evaluated on large clinical databases. We illustrate their use on CT, MRI and US data and present a user study gathering the feedback of medical imaging experts. The results demonstrate the interest in our method and its potential for clinical use.Avec l’utilisation de plus en plus répandue de l’imagerie dans la pratique médicale (diagnostic, suivi, planification d’intervention, etc.), le développement d’algorithmes d’analyse d’images est devenu primordial. Ces algorithmes permettent aux cliniciens d’analyser et d’interpréter plus facilement et plus rapidement des données de plus en plus complexes. Dans ce contexte, la localisation et la segmentation de structures anatomiques sont devenues des composants critiques dans les processus cliniques modernes. La conception de tels outils pour répondre aux exigences de robustesse, précision et rapidité demeure cependant un réel défi technique.Ce travail propose une méthode complète pour la segmentation de plusieurs organes dans des images médicales. Cette méthode, générique et pouvant être appliquée à un nombre varié de structures et dans différentes modalités d’imagerie, est constituée de trois composants : (i) un algorithme de localisation automatique, (ii) un algorithme de segmentation, (iii) un outil de correction interactive. Ces différentes parties peuvent s’enchaîner aisément pour former un outil complet et cohérent, mais peuvent aussi bien être utilisées indépendemment. L’accent a été mis sur des méthodes robustes et efficaces afin de répondre aux exigences cliniques. Notre méthode de localisation s’appuie sur une cascade de régression par forêts aléatoires (Cuingnet et al., 2012). Elle introduit l’utilisation d’informations a priori de forme, spécifiques à chaque organe (grâce à des atlas probabilistes) pour des résultats plus cohérents avec la réalité anatomique. Notre méthode de segmentation étend la méthode de segmentation par modèle implicite (Mory et al., 2012) à plusieurs modèles. La formulation proposée permet d’obtenir des déformations cohérentes, notamment en introduisant des contraintes de non recouvrement entre les modèles déformés. En s’appuyant sur des forces images polyvalentes, l’approche proposée se montre robuste et performante pour la segmentation de multiples structures. Toute méthode automatique n’est cependant jamais parfaite. Afin que le clinicien garde la main sur le résultat final, nous proposons d’enrichir la formulation précédente avec des contraintes fournies par l’utilisateur. Une optimisation localisée permet d’obtenir un outil facile à utiliser et au comportement intuitif. Ce dernier composant est crucial pour que notre outil soit réellement utilisable en pratique. Chacun de ces trois composants a été évalué sur plusieurs grandes bases de données cliniques (en tomodensitométrie, imagerie par résonance magnétique et ultrasons). Une étude avec des utilisateurs nous a aussi permis de recueillir des retours positifs de plusieurs experts en imagerie médicale. Les différents résultats présentés dans ce manuscrit montrent l’intérêt de notre méthode et son potentiel pour une utilisation clinique