Identificación automática de marcadores patológicos en imágenes de histopatología

Abstract. The inter and intra subject variability is a common problem in several tasks associated to the examination of histopathological samples. This variability might hinder the evaluation of cancerous diseases. The development of automatic image analysis techniques and computerized aided diagnostic tools in pathology aims to reduce the impact of such variability by offering quantitative measurements and estimations. These measurements allow an accurate evaluation and classification of the diseases in virtual slide images. The main problem addressed in this thesis is evaluating the correlation of the automated identification of pathological markers with cancer malignancy and aggresivenes. Hence, a set of classifier models are trained to detect known pathological patterns. The classifiers are then used to quantify the presence of the pathological markers. Finally, the resulting measurements are correlated with the cancer risk recurrence. Results show that the automated detectors are able to quantify patterns that show differences across several cancer risk groups.La variabilidad inter e intra sujeto es un problema frecuente en muchas tareas asociadas al ex´amen de muestras histopatológicas. Esta variabilidad puede incidir negativamente en la evaluación de patologías relacionadas con el cáncer. El desarrollo de técnicas para el análisis automático de imágenes y de herramientas de soporte al diagnóstico en patología tiene como objetivo reducir el impacto de la variabilidad inter/intra sujeto mediante la obtención de medidas y estimaciones cuantitativas. Estas medidas permiten una evaluación y clasificación más precisa de las enfermedades observables en l´aminas virtuales. El principal problema abordado en esta tesis consiste en evaluar la correlación de la identificación automática de marcadores patológicos con la agresividad del cáncer. As´ı, un conjunto de clasificadores son entrenados para detectar marcadores patológicos conocidos. Los clasificadores son posteriormente usados para cuantificar la presencia de los marcadores patológicos. Finalmente, las mediciones resultantes son correlacionadas con el riesgo de recurrencia del cáncer. Los resultados muestran que los detectores automáticos son capaces de cuantificar los patrones que muestran diferencias entre diferentes grupos de riesgo.Doctorad

Data-driven Representation Learning from Histopathology Image Databases to Support Digital Pathology Analysis

Cancer research is a major public health priority in the world due to its high incidence, diversity and mortality. Despite great advances in this area during recent decades, the high incidence and lack of specialists have proven that one of the major challenges is to achieve early diagnosis. Improved early diagnosis, especially in developing countries, plays a crucial role in timely treatment and patient survival. Recent advances in scanner technology for the digitization of pathology slides and the growth of global initiatives to build databases for cancer research have enabled the emergence of digital pathology as a new approach to support pathology workflows. This has led to the development of many computational methods for automatic histopathology image analysis, which in turn has raised new computational challenges due to the high visual variability of histopathology slides, the difficulty in assessing the effectiveness of methods (considering the lack of annotated data from different pathologists and institutions), and the need of interpretable, efficient and feasible methods for practical use. On the other hand, machine learning techniques have focused on exploiting large databases to automatically extract and induce information and knowledge, in the form of patterns and rules, that allow to connect low-level content with its high-level meaning. Several approaches have emerged as opposed to traditional schemes based on handcrafted features for data representation, which nowadays are known as representation learning. The objective of this thesis is the exploration, development and validation of precise, interpretable and efficient computational machine learning methods for automatic representation learning from histopathology image databases to support diagnosis tasks of different types of cancer. The validation of the proposed methods during the thesis development allowed to corroborate their capability in several histopathology image analysis tasks of different types of cancer. These methods achieve good results in terms of accuracy, robustness, reproducibility, interpretability and feasibility suggesting their potential practical application towards translational and personalized medicine.Resumen. La investigación en cáncer es una de las principales prioridades de salud pública en el mundo debido a su alta incidencia, diversidad y mortalidad. A pesar de los grandes avances en el área en las últimas décadas, la alta incidencia y la falta de especialistas ha llevado a que una de las principales problemáticas sea lograr su detección temprana, en especial en países en vías de desarrollo, como quiera a que de ello depende las posibilidades de un tratamiento oportuno y las oportunidades de supervivencia de los pacientes. Los recientes avances en tecnología de escáneres para digitalización de láminas de patología y el crecimiento de iniciativas mundiales para la construcción de bases de datos para la investigación en cáncer, han permitido el surgimiento de la patología digital como un nuevo enfoque para soportar los flujos de trabajo en patología. Esto ha llevado al desarrollo de una gran variedad de métodos computacionales para el análisis automático de imágenes de histopatología, lo cual ha planteado nuevos desafíos computacionales debido a la alta variabilidad visual de las láminas de histopatología; la dificultad para evaluar la efectividad de los métodos por la falta de datos de diferentes instituciones que cuenten con anotaciones por parte de los patólogos, y la necesidad de métodos interpretables, eficientes y factibles para su uso práctico. Por otro lado, el aprendizaje de máquina se ha enfocado en explotar las grandes bases de datos para extraer e inducir de manera automática información y conocimiento, en forma de patrones y reglas, que permita conectar el contenido de bajo nivel con su significado. Diferentes técnicas han surgido en contraposición a los esquemas tradicionales basados en diseño manual de la representación de los datos, en lo que se conoce como aprendizaje de la representación. El propósito de esta tesis fue la exploración, desarrollo y validación de métodos computacionales de aprendizaje de máquina precisos, interpretables y eficientes a partir de bases de datos de imágenes de histopatología para el aprendizaje automático de la representación en tareas de apoyo al diagnóstico de distintos tipos de cáncer. La validación de los distintos métodos propuestos durante el desarrollo de la tesis permitieron corroborar la capacidad de cada uno de ellos en distintivas tareas de análisis de imágenes de histopatología, en diferentes tipos de cáncer, con buenos resultados en términos de exactitud, robustez, reproducibilidad, interpretabilidad y factibilidad, lo cual sugiere su potencial aplicación práctica hacia la medicina traslacional y personalizada.Doctorad

Estudio de atipia celular utilizando redes neuronales convolucionales: aplicación en tejidos de cáncer de mama

La escala de Nottingham (NGS) se emplea para poder determinar el grado del cáncer de mama, y tiene 3 criterios a considerar: formación tubular, atipia nuclear y conteo de mitosis. A partir de los puntajes parciales de cada criterio se obtiene el grado del cáncer. Para poder asignar cada puntaje, el patólogo analiza, de forma manual, cada una de las muestras de tejido. La patología computacional surge como una alternativa para simplificar la tarea de análisis de tejido, pues integra la tecnología WSI (Whole Side Imaging), la cual permite obtener imágenes de tejido en formato digital, con herramientas de análisis de imágenes. El procesamiento de imágenes se realiza de dos formas: por medio de algoritmos de procesamiento clásico y algoritmos de aprendizaje profundo. Estos últimos emplean redes neuronales, las cuales automatizan el proceso de análisis de imágenes, y permiten generalizar el modelo ante variantes en las imágenes de entrada. En el presente trabajo se muestra el estudio del criterio de atipia nuclear empleando redes neuronales convolucionales, las cuales son un tipo de arquitectura de aprendizaje profundo, aplicado a tejidos de cáncer de mama. Además, se presenta el modelo de solución para poder asignar el puntaje al tejido según el criterio mencionado.Trabajo de investigació

On Improving Generalization of CNN-Based Image Classification with Delineation Maps Using the CORF Push-Pull Inhibition Operator

Deployed image classification pipelines are typically dependent on the images captured in real-world environments. This means that images might be affected by different sources of perturbations (e.g. sensor noise in low-light environments). The main challenge arises by the fact that image quality directly impacts the reliability and consistency of classification tasks. This challenge has, hence, attracted wide interest within the computer vision communities. We propose a transformation step that attempts to enhance the generalization ability of CNN models in the presence of unseen noise in the test set. Concretely, the delineation maps of given images are determined using the CORF push-pull inhibition operator. Such an operation transforms an input image into a space that is more robust to noise before being processed by a CNN. We evaluated our approach on the Fashion MNIST data set with an AlexNet model. It turned out that the proposed CORF-augmented pipeline achieved comparable results on noise-free images to those of a conventional AlexNet classification model without CORF delineation maps, but it consistently achieved significantly superior performance on test images perturbed with different levels of Gaussian and uniform noise

SIMULATING HIERARCHICAL STRUCTURE OF HUMAN VISUAL CORTEX FOR IMAGE CLASSIFICATION

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

PRELIMINARY FINDINGS OF A POTENZIATED PIEZOSURGERGICAL DEVICE AT THE RABBIT SKULL

The number of available ultrasonic osteotomes has remarkably increased. In vitro and in vivo studies have revealed differences between conventional osteotomes, such as rotating or sawing devices, and ultrasound-supported osteotomes (Piezosurgery®) regarding the micromorphology and roughness values of osteotomized bone surfaces. Objective: the present study compares the micro-morphologies and roughness values of osteotomized bone surfaces after the application of rotating and sawing devices, Piezosurgery Medical® and Piezosurgery Medical New Generation Powerful Handpiece. Methods: Fresh, standard-sized bony samples were taken from a rabbit skull using the following osteotomes: rotating and sawing devices, Piezosurgery Medical® and a Piezosurgery Medical New Generation Powerful Handpiece. The required duration of time for each osteotomy was recorded. Micromorphologies and roughness values to characterize the bone surfaces following the different osteotomy methods were described. The prepared surfaces were examined via light microscopy, environmental surface electron microscopy (ESEM), transmission electron microscopy (TEM), confocal laser scanning microscopy (CLSM) and atomic force microscopy. The selective cutting of mineralized tissues while preserving adjacent soft tissue (dura mater and nervous tissue) was studied. Bone necrosis of the osteotomy sites and the vitality of the osteocytes near the sectional plane were investigated, as well as the proportion of apoptosis or cell degeneration. Results and Conclusions: The potential positive effects on bone healing and reossification associated with different devices were evaluated and the comparative analysis among the different devices used was performed, in order to determine the best osteotomes to be employed during cranio-facial surgery

The HBP1 tumor suppressor is a negative epigenetic regulator of MYCN driven neuroblastoma through interaction with the PRC2 complex

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