35 research outputs found

    Evaluation of PD-L1 expression in various formalin-fixed paraffin embedded tumour tissue samples using SP263, SP142 and QR1 antibody clones

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    Background & objectives: Cancer cells can avoid immune destruction through the inhibitory ligand PD-L1. PD-1 is a surface cell receptor, part of the immunoglobulin family. Its ligand PD-L1 is expressed by tumour cells and stromal tumour infltrating lymphocytes (TIL). Methods: Forty-four cancer cases were included in this study (24 triple-negative breast cancers (TNBC), 10 non-small cell lung cancer (NSCLC) and 10 malignant melanoma cases). Three clones of monoclonal primary antibodies were compared: QR1 (Quartett), SP 142 and SP263 (Ventana). For visualization, ultraView Universal DAB Detection Kit from Ventana was used on an automated platform for immunohistochemical staining Ventana BenchMark GX. Results: Comparing the sensitivity of two different clones on same tissue samples from TNBC, we found that the QR1 clone gave higher percentage of positive cells than clone SP142, but there was no statistically significant difference. Comparing the sensitivity of two different clones on same tissue samples from malignant melanoma, the SP263 clone gave higher percentage of positive cells than the QR1 clone, but again the difference was not statistically significant. Comparing the sensitivity of two different clones on same tissue samples from NSCLC, we found higher percentage of positive cells using the QR1 clone in comparison with the SP142 clone, but once again, the difference was not statistically significant. Conclusion: The three different antibody clones from two manufacturers Ventana and Quartett, gave comparable results with no statistically significant difference in staining intensity/ percentage of positive tumour and/or immune cells. Therefore, different PD-L1 clones from different manufacturers can potentially be used to evaluate the PD- L1 status in different tumour tissues. Due to the serious implications of the PD-L1 analysis in further treatment decisions for cancer patients, every antibody clone, staining protocol and evaluation process should be carefully and meticulously validated

    Imaging Sensors and Applications

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    In past decades, various sensor technologies have been used in all areas of our lives, thus improving our quality of life. In particular, imaging sensors have been widely applied in the development of various imaging approaches such as optical imaging, ultrasound imaging, X-ray imaging, and nuclear imaging, and contributed to achieve high sensitivity, miniaturization, and real-time imaging. These advanced image sensing technologies play an important role not only in the medical field but also in the industrial field. This Special Issue covers broad topics on imaging sensors and applications. The scope range of imaging sensors can be extended to novel imaging sensors and diverse imaging systems, including hardware and software advancements. Additionally, biomedical and nondestructive sensing applications are welcome

    Biomedical Image Processing and Classification

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    Biomedical image processing is an interdisciplinary field involving a variety of disciplines, e.g., electronics, computer science, physics, mathematics, physiology, and medicine. Several imaging techniques have been developed, providing many approaches to the study of the human body. Biomedical image processing is finding an increasing number of important applications in, for example, the study of the internal structure or function of an organ and the diagnosis or treatment of a disease. If associated with classification methods, it can support the development of computer-aided diagnosis (CAD) systems, which could help medical doctors in refining their clinical picture

    Video-based infant discomfort detection

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    Case series of breast fillers and how things may go wrong: radiology point of view

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    INTRODUCTION: Breast augmentation is a procedure opted by women to overcome sagging breast due to breastfeeding or aging as well as small breast size. Recent years have shown the emergence of a variety of injectable materials on market as breast fillers. These injectable breast fillers have swiftly gained popularity among women, considering the minimal invasiveness of the procedure, nullifying the need for terrifying surgery. Little do they know that the procedure may pose detrimental complications, while visualization of breast parenchyma infiltrated by these fillers is also deemed substandard; posing diagnostic challenges. We present a case series of three patients with prior history of hyaluronic acid and collagen breast injections. REPORT: The first patient is a 37-year-old lady who presented to casualty with worsening shortness of breath, non-productive cough, central chest pain; associated with fever and chills for 2-weeks duration. The second patient is a 34-year-old lady who complained of cough, fever and haemoptysis; associated with shortness of breath for 1-week duration. CT in these cases revealed non thrombotic wedge-shaped peripheral air-space densities. The third patient is a 37‐year‐old female with right breast pain, swelling and redness for 2- weeks duration. Previous collagen breast injection performed 1 year ago had impeded sonographic visualization of the breast parenchyma. MRI breasts showed multiple non- enhancing round and oval shaped lesions exhibiting fat intensity. CONCLUSION: Radiologists should be familiar with the potential risks and hazards as well as limitations of imaging posed by breast fillers such that MRI is required as problem-solving tool

    Characterization of alar ligament on 3.0T MRI: a cross-sectional study in IIUM Medical Centre, Kuantan

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    INTRODUCTION: The main purpose of the study is to compare the normal anatomy of alar ligament on MRI between male and female. The specific objectives are to assess the prevalence of alar ligament visualized on MRI, to describe its characteristics in term of its course, shape and signal homogeneity and to find differences in alar ligament signal intensity between male and female. This study also aims to determine the association between the heights of respondents with alar ligament signal intensity and dimensions. MATERIALS & METHODS: 50 healthy volunteers were studied on 3.0T MR scanner Siemens Magnetom Spectra using 2-mm proton density, T2 and fat-suppression sequences. Alar ligament is depicted in 3 planes and the visualization and variability of the ligament courses, shapes and signal intensity characteristics were determined. The alar ligament dimensions were also measured. RESULTS: Alar ligament was best depicted in coronal plane, followed by sagittal and axial planes. The orientations were laterally ascending in most of the subjects (60%), predominantly oval in shaped (54%) and 67% showed inhomogenous signal. No significant difference of alar ligament signal intensity between male and female respondents. No significant association was found between the heights of the respondents with alar ligament signal intensity and dimensions. CONCLUSION: Employing a 3.0T MR scanner, the alar ligament is best portrayed on coronal plane, followed by sagittal and axial planes. However, tremendous variability of alar ligament as depicted in our data shows that caution needs to be exercised when evaluating alar ligament, especially during circumstances of injury

    Prostate cancer biochemical recurrence prediction using bpMRI radiomics, clinical and histopathological data

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    Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica (Sinais e Imagens Médicas), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2021O cancro da próstata é a segunda doença oncológica mais frequente nos homens, sendo frequentemente tratado com remoção cirúrgica total do órgão, denominada prostatectomia radical. Apesar dos avanços no diagnóstico e da evolução das terapias cirúrgicas, 20–35% dos candidatos a prostatectomia radical com intuito curativo sofrem de recidiva bioquímica, uma condição que representa o insucesso do tratamento inicial e também o primeiro sinal de progressão da doença. Em particular, dois terços dos casos de recidiva bioquímica ocorrem dentro de um período de dois anos. Ocorrendo cedo, este estado implica uma maior agressividade biológica da doença e um pior prognóstico, uma vez que pode dever-se `a presença de doença oculta, localmente avançada ou metastática. Apesar de o prognóstico devido ao desenvolvimento de recidiva bioquímica variar, em geral está associado a um risco acrescido de desenvolvimento de doença metastática e de mortalidade específica por cancro da próstata, representando assim uma importante preocupação clínica após terapia definitiva. Contudo, os modelos preditivos de recidiva bioquímica actuais não só falham na explicação da variabilidade dos resultados pós-cirúrgicos, como não têm habilidade para intervir cedo no processo de decisão de tratamento, uma vez que dependem de informação provinda da avaliação histopatológica da peça cirúrgica da prostatectomia ou da biópsia. Actualmente, o exame padrão para diagnóstico e para estadiamento do cancro da próstata é a ressonância magnética multiparamétrica, e as características provindas da avaliação dessas imagens têm mostrado potencial na caracterização do(s) tumor(es) e para predição de recidiva bioquímica. “Radiomics”, a recente metodologia aplicada à análise quantitativa de imagens médicas tem mostrado ter capacidade de quantificar objectivamente a heterogeneidade macroscópica de tecidos biológicos como tumores. Esta heterogeneidade detectada tem vindo a sugerir associação a heterogeneidade genómica que, por sua vez, tem demonstrado correlação com resistência a tratamento e propensão metastática. Porém, o potencial da análise radiómica das imagens de ressonância magnética (MRI) multiparamétrica da próstata para previsão de recidiva bioquímica pós-prostatectomia radical ainda não foi totalmente aprofundado. Esta dissertação propôs explorar o potencial da análise radiómica aplicada a imagens pré-cirúrgicas de ressonância magnética biparamétrica da próstata para previsão de recidiva bioquímica, no período de dois anos após prostatectomia radical. Este potencial foi avaliado através de modelos predictivos com base em dados radiómicos e parâmetros clínico-histopatológicos comummente adquiridos em três fases clínicas: pré-biópsia, pré- e pós-cirúrgica. 93 pacientes, de um total de 250, foram eleitos para este estudo retrospectivo, dos quais 20 verificaram recidiva bioquímica. 33 parâmetros clínico-histopatológicos foram recolhidos e 2715 variáveis radiómicas baseadas em intensidade, forma e textura, foram extraídas de todo o volume da próstata caracterizado em imagens originais e filtradas de ressonância magnética biparamétrica, nomeadamente, ponderadas em T2, ponderadas em Difusão, e mapas de coeficiente de difusão aparente (ADC). Embora os pacientes elegíveis tenham sido examinados na mesma instituição, as características do conjunto de imagens eram heterogéneas, sendo necessário aplicar vários passos de processamento para possibilitar uma comparação mais justa. Foi feita correção do campo tendencial (do inglês, “bias”) e segmentação manual das imagens T2, registo tanto para transposição das delineações do volume de interesse entre as várias modalidades imagiológicas como para correção de movimento, cálculo de mapas ADC, regularização do campo de visão, quantização personalizada em tons cinza e reamostragem. Tendo os dados recolhidos uma alta dimensionalidade (número de variáveis maior que o número de observações), foi escolhida a regressão logística com penalização L1 (LASSO) para resolver o problema de classificação. O uso da penalização aliada à regressão logística, um método simples e commumente usado em estudos de classificação, permite impedir o sobreajuste provável neste cenário de alta dimensionalidade. Além do popular LASSO, recorremos também ao algoritmo Priority-LASSO, um método recente para lidar com dados “ómicos” e desenvolvido com base no LASSO. O Priority-LASSO tem como princípio a definição da hierarquia ou prioridade das variáveis de estudo, através do agrupamento dessas mesmas variáveis em blocos sequenciais. Neste trabalho explorámos duas maneiras de agrupar as variáveis (Clínico-histopatológicas vs. Radiómicas e Clínico-histopatológicas vs. T2 vs. Difusão vs. ADC). Além disso, quisemos perceber qual o impacto da ordem destes mesmos blocos no desempenho do modelo. Para tal, testámos todas as permutações de blocos possíveis (2 e 24, respectivamente) em cada um dos casos. Assim, uma estrutura de aprendizagem automática, composta por métodos de classificação, validação-cruzada k-fold estratificada e repetida, e análises estatísticas, foi desenvolvida para identificar os melhores classificadores, dentro um conjunto de configura¸c˜oes testado para cada um dos três cenários clínicos simulados. Os algoritmos de regressão logística penalizada com LASSO e o Priority-LASSO efectuaram conjuntamente a seleção de características e o ajuste de modelos. Os modelos foram desenvolvidos de forma a optimizar o n´umero de casos positivos de recidiva bioquímica através da maximização das métricas área sob a curva (AUC) e medida-F (Fmax), derivadas da análise de curva característica de operação do receptor (ROC). Além da comparação das implementações Priority-LASSO com o caso em que não houve agrupamento de variáveis (isto é, LASSO), foram também comparados dois métodos de normalização de imagens com base no desempenho dos modelos (avaliado por Fmax). Um dos métodos tinha em conta o sinal de intensidade proveniente da próstata e de tecidos imediatamente circundantes, e outro apenas da próstata. Paralelamente, também o efeito do método de amostragem SMOTE, que permite equilibrar o número de casos positivos e negativos durante o processo de aprendizagem do algoritmo, foi avaliado no desempenho dos modelos. Com este método, gerámos casos sintéticos para a classe positiva (classe minoritária) para recidiva bioquímica, a partir dos casos já existentes. O modelo de regressão logística com Priority-LASSO com a sequência de blocos de variáveis Clínico-histopatológicas, T2, Difusão, ADC e com restrição de esparsidade de cada bloco com o parâmetro pmax = (1,7,0,1), foi seleccionada como a melhor configuração em cada um dos cenários clínicos testados, superando os modelos de regressão logística LASSO. Durante o desenvolvimento dos modelos, e em todos os cenários clínicos, os modelos com melhor desempenho obtiveram bons valor médios de Fmax (mínimo–máximo: 0.702–0.754 e 0.910–0.925 para classe positiva e negativa de recidiva bioquímica, respectivamente). Contudo, na validação final com um conjunto de dados independentes, os modelos obtiveram valores Fmax muito baixos para a classe positiva (0.297–0.400), revelando um sobreajuste, apesar do uso de métodos de penalização. Também se verificou grande instabilidade nos atributos seleccionados. Contudo, os modelos obtiveram razoáveis valores de medida-F (0.779–0.833) e de Precisão (0.821–0.873) para a classe de recidiva bioquímica negativa durante as fases de treino e de validação, pelo que estes modelos poderão ter valor a ser explorado. Os modelos pré-biópsia tiveram desempenho inferior no treino, mas sofreram menos de sobreajuste. Os classificadores pré-operatórios foram excessivamente optimistas, e os modelos pós-operatórios foram os melhores a detectar correctamente casos negativos de recidiva bioquímica. Outros resultados observados incluem a superioridade no desempenho dos modelos baseados em imagens que usaram o método de normalização realizado apenas com o volume da próstata, e o inesperado resultado de que o uso método de amostragem SMOTE não ter trazido melhoria na classificação de casos positivos de recorrência bioquímica, nem nos casos negativos, durante a validação dos modelos. Tendo em contas às variáveis seleccionadas e a sequência de prioridade dos melhores modelos Priority-LASSO, concluímos que os atributos radiómicos provindos da análise de textura de imagens MRI ponderadas em T2 poderão ter potencial para distinguir pacientes que não irão sofrer recidiva bioquímica inicial, conjuntamente com níveis iniciais de antigénio específico da próstata, num cenário pré-biópsia. A inclusão de parâmetros pré- ou pós-operatórios não adicionou valor substancial para a classificação de casos positivos de recidiva bioquímica em conjunto com variáveis radiómicos de MRI biparamétrica. Estudos com alto poder estatístico serão necessários para elucidar acerca do papel de atributos de radiómica baseados em imagens de bpMRI como predictores de recidiva bioquímica.Primary prostate cancer is often treated with radical prostatectomy (RP). Yet, 20–35% of males undergoing RP with curative intent will experience biochemical recurrence (BCR). Of those, two-thirds happen within two years, implying a more aggressive disease and poorer prognosis. Current BCR risk stratification tools are bounded to biopsy- or to surgery-derived histopathological evaluation, having limited ability for early treatment decision-making. Magnetic resonance imaging (MRI) is acquired as part of the diagnostic procedure and imaging derived features have shown promise in tumour characterisation and BCR prediction. We investigated the value of imaging features extracted from preoperative biparametric MRI (bpMRI) combined with clinic-histopathological data to develop models to predict two-year post-prostatectomy BCR in three simulated clinical scenarios: pre-biopsy, pre- and postoperative. In a cohort of 20 BCR positive and 73 BCR negative RP-treated patients examined in the same institution, 33 clinico-histopathological variables were retrospectively collected, and 2715 radiomic features (based on intensity, shape and texture) were extracted from the whole-prostate volume imaged in original and filtered T2- and Diffusion-weighted MRI and ADC maps scans. A systematic machine-learning framework comprised of classification, stratified k-fold cross validation and statistical analyses was developed to identify the top performing BCR classifiers’ configurations within three clinical scenarios. LASSO and Priority-LASSO logistic regression algorithms were used for feature selection and model fitting, optimising the amount of correctly classified BCR positive cases through AUC and F-score maximisation (Fmax) derived from ROC curve analysis. We also investigated the impact of two image normalisation methods and SMOTE-based minority oversampling on model performance. Priority-LASSO logistic regression with four-block priority sequence Clinical, T2w, DWI, ADC, with block sparsity restriction pmax = (1,7,0,1) was selected as the best performing model configuration across all clinical scenarios, outperforming LASSO logistic regression models. During development and across the simulated clinical scenarios, top models achieved good median Fmax values (range: 0.702–0.754 and 0.910–0.925 for BCR positive and negative classes, respectively); yet, during validation with an independent set, the models obtained very low Fmax for the target BCR positive class (0.297–0.400), revealing model overfitting. We also observed instability in the selected features. However, models attained reasonably good F-score (0.779–0.833) and Precision (0.821–0.873) for BCR negative class during training and validation phases, making these models worth exploring. Pre-biopsy models had lower performances in training but suffered less from overfitting. Preoperative classifiers were overoptimistic, and postoperative models were the most successful in detecting BCR negative cases. T2w-MRI textured-based radiomic features may have potential to distinguish negative BCR patients together with baseline prostate-specific antigen (PSA) levels in a pre-biopsy scenario. The inclusion of pre- or postoperative variables did not substantially add value to BCR positive cases classification with bpMRI radiomic features. Highly powered studies with curated imaging data are needed to elucidate the role of bpMRI radiomic features as predictors of BCR

    Advancements and Breakthroughs in Ultrasound Imaging

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    Ultrasonic imaging is a powerful diagnostic tool available to medical practitioners, engineers and researchers today. Due to the relative safety, and the non-invasive nature, ultrasonic imaging has become one of the most rapidly advancing technologies. These rapid advances are directly related to the parallel advancements in electronics, computing, and transducer technology together with sophisticated signal processing techniques. This book focuses on state of the art developments in ultrasonic imaging applications and underlying technologies presented by leading practitioners and researchers from many parts of the world
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