Tecnologias digitais e metodologias ativas (TDMA) no ensino do processamento e análise de imagens de interesse médico – relato de experiência / Digital technologies and active methodologies (TDMA) in teaching image processing and analysis of medical interest - experience report

Atualmente, é visto que, cada vez mais, a tecnologia tem englobado todas as áreas do mercado de trabalho e de estudos. Isso não é diferente com a medicina. Nessa perspectiva, o emprego de tecnologias digitais e metodologias ativas (TDMA) no ensino do processamento e análise de imagens de interesse médico pode contribuir enormemente para a prática em medicina, tornando-a mais eficiente e dinâmica.Assim, nota-se a necessidade de aperfeiçoamento dessa prática para podermos ser melhores adaptados no mundo acadêmico e no futuro mercado de trabalho. Além que, é preconizado, com o atual modelo de educação médica, o aprimoramento de técnicas de informática que venham a facilitar a eficiência da prática médica.Destarte, surge a matéria de Informática Médica que busca otimizar as técnicas de estudos em imagens e atua como um facilitador da inserção do aluno nos novos seguimentos de programas de análise de imagens. Tal conhecimento é extremamente valioso, especialmente em situações que necessitem da presença ativa de um profissional atualizado e capacitado. Diante da crescente disponibilidade de procedimentos não invasivos, a exemplo da espectroscopia de mucosa conjuntiva7 para detecção de anemia, sobressai o desafio de situar e motivar os futuros médicos para adoção destes recursos na prática diária. O portal www.photonics.com tem sido referência e aliado nesta jornada

A high-content image analysis approach for quantitative measurements of chemosensitivity in patient-derived tumor microtissues

Organotypic, three-dimensional (3D) cancer models have enabled investigations of complex microtissues in increasingly realistic conditions. However, a drawback of these advanced models remains the poor biological relevance of cancer cell lines, while higher clinical significance would be obtainable with patient-derived cell cultures. Here, we describe the generation and data analysis of 3D microtissue models from patient-derived xenografts (PDX) of non-small cell lung carcinoma (NSCLC). Standard of care anti-cancer drugs were applied and the altered multicellular morphologies were captured by confocal microscopy, followed by automated image analyses to quantitatively measure phenotypic features for high-content chemosensitivity tests. The obtained image data were thresholded using a local entropy filter after which the image foreground was split into local regions, for a supervised classification into tumor or fibroblast cell types. Robust statistical methods were applied to evaluate treatment effects on growth and morphology. Both novel and existing computational approaches were compared at each step, while prioritizing high experimental throughput. Docetaxel was found to be the most effective drug that blocked both tumor growth and invasion. These effects were also validated in PDX tumors in vivo. Our research opens new avenues for high-content drug screening based on patient-derived cell cultures, and for personalized chemosensitivity testing

Система підтримки прийняття рішень для діагностування виду лімфоми за повнослайдовими зображеннями

Дипломна робота: 155 ст., 58 рис., 11 табл., 4 додатки, 84 джерела. Метою роботи є створення системи підтримки прийняття рішень для діагностування виду лімфоми за повнослайдовими зображеннями, аналіз існуючих алгоритмів у сфері і покращення / адаптація їх конкретно до зображень лімфоми. У роботі аналізуються більшість існуючих підходів, алгоритмів і методів у галузі використання обчислювального інтелекту в задачах цифрової гістопатології. Частина з них використовується для реалізації системи підтримки прийняття рішень. При цьому пропонуються покращення існуючих алгоритмів, зокрема набір модифікацій методу індексації повнослайдових зображень Yottixel search, що вже призвів до її покращення. В роботі аналізуються існуючі гістопатологічні бази та набори даних, зібрано набір даних на основі відкритих джерел, обговорюється якість наданих зображень і проблематика тренування моделей обчислювального інтелекту у сфері. Також в роботі показано процес розробки веб-системи, а також інструкцію для користувача. В подальшому планується суттєве розширення функціоналу системи для роботи з іншими видами гістопатологічних зображень та захворюваннями, які можуть бути виявлені на них.Diploma Thesis (Bachelor`s Thesis): 155 p., 58 fig., 11 tabl., 4 annexes, 84 sources. The main aim of the work is to create a decision support system for diagnosing the lymphoma type based on whole-slide images, to analyze existing algorithms in the field, and improve/adapt them to lymphoma specifically. In the work, we analyze plenty of existing approaches, algorithms, and methods of computational intelligence for digital histopathology task solving. Then we use part of it to implement a decision support system. At the same time, we propose improvements to the existing algorithms, in particular, a set of modifications to the whole-slide image indexing method called Yottixel search. It has already led to its progress. The paper analyzes existing histopathological databases and datasets, creating a dataset based on open data, discusses the quality of provided images, and issues about training computational intelligence models in the field. The work also shows the web-system development process and user instructions. We plan to significantly expand the system's functionality, allowing it to work with other histopathological images types and observable diseases in the future

Método computacional para segmentação não supervisionada de imagens histológicas de linfoma

Histological image analysis represents a major evolutionary step in modern medicine. Associated with this step, computational methods are being widely developed to help specialists during the analysis of these images to determine diagnostics, prognostics and appropriate treatments in accordance with the condition of the patient. However, when it is performed by specialists, this task becomes time-consuming and susceptible to inter- and intra-pathologist variability. To improve this traditional practice for diagnostics of Mantle Cell Lymphoma, Follicular Lymphoma and Chronic Lymphocytic Leukemia, this study proposes a method for the unsupervised segmentation of nuclear components in indicative cells of such neoplasias using histological images stained with Hematoxylin-Eosin. The proposed method was divided into preprocessing, segmentation and post processing. In the preprocessing step, the techniques used in histogram equalization and Gaussian filter were applied to the channels from RGB color model. In the segmentation, a thresholding technique was applied combining the methods of fuzzy 3-partition entropy and genetic algorithm. Finally, for the improvement of the segmentation results, morphological operations and the valley-emphasis technique were used. For evaluating the developed method, histological images of lymphoma with magnification 20x were selected and manually segmented by a specialist. Those reference images (gold standard) allowed the extraction of quantitative measures in order to compare this method with different techniques proposed in the literature. Furthermore, a qualitative evaluation was conducted leading to relevant and improved results over those from compared studies. Its application was also analysed considering the steps of feature extraction and classification of the lesions, obtaining results of accuracy close to 100%FAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas GeraisCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorMestre em Ciência da ComputaçãoA análise de imagens histológicas representa uma das maiores evoluções da medicina moderna. Aliados a essa evolução, métodos computacionais vêm sendo amplamente desenvolvidos para auxiliar especialistas na análise dessas imagens para determinar diagnósticos, prognósticos e tratamentos adequados à condição do paciente. Porém, ao ser realizada por especialistas, essa tarefa torna-se dispendiosa e suscetível a variabilidades inter e intrapatologistas. Para aperfeiçoar tal prática tradicional para diagnósticos de Linfoma de Células do Manto, Linfoma Folicular e Leucemia Linfóide Crônica, este trabalho propõe um método para a segmentação não supervisionada dos componentes nucleares de células indicativas de tais neoplasias utilizando imagens histológicas coradas com Hematoxilina-Eosina. O método proposto foi dividido nas etapas de pré-processamento, segmentação e pós-processamento. Na etapa de pré-processamento, as técnicas de equalização do histograma e filtro gaussiano foram aplicadas sobre os canais componentes do modelo de cores RGB. Na segmentação, foi aplicada uma técnica de limiarização resultante da combinação entre os métodos fuzzy 3-partition entropy e algoritmo genético. Por fim, para aperfeiçoamento dos resultados da segmentação, foram utilizadas operações morfológicas e a técnica valley-emphasis. Para avaliar o método desenvolvido, imagens histológicas de linfoma com magnificação 20x foram selecionadas e segmentadas manualmente por um especialista. Essas imagens de referência (padrão-ouro) permitiram a extração de medidas quantitativas para a comparação entre este método e diferentes técnicas propostas na literatura. Além disso, uma avaliação qualitativa foi realizada levando a resultados relevantes e superiores aos trabalhos comparados. Também foi analisada a sua aplicação sobre as etapas de extração de características e classificação das diferentes lesões consideradas, obtendo resultados de acurácia próximos a 100%