Метод класифікації та підрахунку клітин на зображеннях мікфотографій товстої кишки при аденокарциномі

Обсяг магістерської дисертації становить 118 сторінок, 38 ілюстрації, 26 таблиць та 61 джерел за переліком посилань. Завдання навчання розпізнавання об'єктів різної фізичної природи - одна з головних задач в області розпізнавання об’єктів. В рамках мікробіологічних досліджень зразків тканин при аденокарциномі, важливим етапом є виділення та підрахунок елементів – клітин тканин, та їх класифікація (здорові, хворі). Завдяки цим показникам можливо діагностувати та попереджати порушення в тканинах внаслідок аденокарциноми, такі дослідження допомагають лікарю з визначенням лікувальних дій та їх результатів. Метою дослідження є розробка програмного забезпечення для автоматичної класифікації та підрахунку клітин тканин дванадцятипалої товстої кишки при аденокарциномі. У відповідності з метою ставляться такі завдання: 1. Вивчити теоретичні класичні джерела за обраною науковою тематикою. Ознайомитись зі структурою, науковою проблематикою та результатами наукової роботи академічних і галузевих інститутів. 2. Оволодіти методиками обробки і аналізу зображень для пошуку та виділення об’єктів на зображенні. 3. Розробити програмне забезпечення для автоматичної класифікації та підрахунку клітин тканин дванадцятипалої товстої кишки при аденокарциномі. 4. Розробити стартап проекту та проаналізувати можливість його ринкового впровадження. Об’єктом дослідження є методи та засоби класифікації та підрахунку клітин тканин дванадцятипалої товстої кишки при аденокарциномі. Предметом дослідження є розробка програмного забезпечення для класифікації та підрахунку клітин тканин дванадцятипалої товстої кишки при аденокарциномі. Розробка була здійснена засобами мови програмування MATLAB. Матеріали, що свідчать про наукову та практичну цінність: 1. Впровадження результатів дослідження в діяльність організації Інститут мікробіології і вірусології ім. Д. К. Заболотного НАН України (акт впровадження від 01.06.2018). 2. Створені об’єкти права інтелектуальної власності «Спосіб виділення та підрахунку формених елементів на електронних мікрофотографіях циркулюючої крові (мазків крові)» (номер патенту 112603 опубл. 26.12.2016 бюл. №24) та «Спосіб розподілу та підрахунку клітин на електронних мікрофотографіях зразків тканин органів людини при карциномі» (повідомлення про прийняття до розгляду заявки на створення об’єкту права інтелектуальної власності від 15.05.2018) 3. Результати дослідження були представлені публікаціями: - Павленко Д.О. Характеристика гістологічних зображень: Актуальные вызовы современной науки // Сб. научных трудов - Переяслав-Хмельницкий, 2017. – Вып. 7(15). – ч. 1 – С. 5-8. - Павленко Д.О. Визначення основних методів автоматичної та напіватоматичної обробки медичних зображень: Актуальные вызовы современной науки // Сб. научных трудов - Переяслав-Хмельницкий, 2017. – Вып. 12(20). – ч. 2 – С. 54-59. - Павленко Д.О. Спосіб виділення та підрахунку клітин на зображеннях мікрофотографій тканин дванадцятипалої кишки при аденокарциномі // Збірник наукових праць співробітників НМАПО ім. П.Л. Шупика – Київ. – №30. – ІІ кв. –2018 р. – с.8 - Pavlenko D.О. Methods of increasing the information content of medical thermograms// Nazarchuk О.О., Pavlenko D.О. – Scientific discussion. –VOL 1. – № 16. – 2018. – Praha. – ISSN 3041-4245. – С.27-31.The volume of the master's dissertation is 105 pages, 38 illustrations, 26 tables and 61 sources according to the list of references. The task of learning the recognition of objects of various physical nature - one of the main tasks in the field of object recognition. In the framework of microbiological research of tissue samples in adenocarcinoma, an important stage is the selection and counting of elements - tissue cells, and their classification (healthy, patients). Due to these indicators, it is possible to diagnose and prevent tissue disorders as a result of adenocarcinoma, such studies help the doctor with the definition of therapeutic actions and their results. The aim of the study is to develop software for the automatic classification and calculation of cells of the duodenal tissue in adenocarcinoma. In accordance with the objectives are the following tasks: 1. To study theoretical classical sources on the chosen scientific topic. To get acquainted with the structure, scientific issues and results of scientific work of academic and branch institutes. 2. To master methods of processing and analysis of images for searching and selection of objects in the image. 3. To develop the software for automatic classification and calculation of the cells of the duodenal tissues with adenocarcinoma. 4. Develop a project startup and analyze the possibility of its market introduction. The object of the study is the methods and means for classifying and counting the cells of the duodenal tissues with adenocarcinoma. The subject of the study is the development of software for the classification and calculation of cells of the tissues of the duodenal ulcer with adenocarcinoma. The development was carried out by means of the MATLAB programming language. Materials indicating the scientific and practical value of the publication: 1. Implementation of research results in the activities of the organization Institute of Microbiology and Virology them. D. K. Zabolotniy of the National Academy of Sciences of Ukraine. 2. Created object of intellectual property rights "Method of distribution and counting of cells in electronic microphotographs of samples of human tissues in carcinoma" 3. The results of the study were presented by publications: - Pavlenko D.O. Characteristics of Histological Imagery: Actual Challenges of Modern Science // Sb. scientific works - Pereyaslav-Khmelnitsky, 2017. - Izp. 7 (15), part 1 - P. 5-8. - Pavlenko D.O. Determination of the basic methods of automatic and semiautomatic processing of medical images: Actual challenges of modern science // Sb. scientific works - Pereyaslav-Khmelnitsky, 2017. - Izp. 12 (20), part 2 - P. 54-59. - Pavlenko D.O. Method of allocation and counting of cells in images of microphotographs of duodenum tissues with adenocarcinoma //Coliection of scientific works of staff member of P.L. Shupyk NMAPE – Kyiv. No 30 (2018) - Nazarchuk O., Pavlenko D.O. Methods of increasing the information content of medical thermograms // Scientific discussion VOL 1, No 16, (2018) (Prague, Czec

Deep Learning for Classification of Brain Tumor Histopathological Images

Histopathological image classification has been at the forefront of medical research. We evaluated several deep and non-deep learning models for brain tumor histopathological image classification. The challenges were characterized by an insufficient amount of training data and identical glioma features. We employed transfer learning to tackle these challenges. We also employed some state-of-the-art non-deep learning classifiers on histogram of gradient features extracted from our images, as well as features extracted using CNN activations. Data augmentation was utilized in our study. We obtained an 82% accuracy with DenseNet-201 as our best for the deep learning models and an 83.8% accuracy with ANN for the non-deep learning classifiers. The average of the diagonals of the confusion matrices for each model was calculated as their accuracy. The performance metrics criteria in this study are our model’s precision in classifying each class and their average classification accuracy. Our result emphasizes the significance of deep learning as an invaluable tool for histopathological image studies

Clinical decision support system for early detection and diagnosis of dementia

Dementia is a syndrome caused by a chronic or progressive disease of the brain, which affects memory, orientation, thinking, calculation, learning ability and language. Until recently, early diagnosis of dementia was not a high priority, since the related diseases were considered untreatable and irreversible. However, more effective treatments are becoming available, which can slow the progress of dementia if they are used in the early stages of the disease. Therefore, early diagnosis is becoming more important. The Clock Drawing Test (CDT) and Mini Mental State Examination (MMSE) are well-known cognitive assessment tests. A known obstacle to the wider usage of the CDT assessments is the scoring and interpretation of the results. This thesis introduces a novel diagnostic Clinical Decision Support System (CDSS) based on CDT which can help in the diagnosis of three stages of dementia. It also introduces the advanced methods developed for the interpretation and analysis of CDTs. The data used in this research consist of 604 clock drawings produced by dementia patients and healthy individuals. A comprehensive catalogue of 47 visual features within CDT drawings is proposed to enhance the sensitivity of the CDT in diagnosing the early stages of dementia. These features are selected following a comprehensive analysis of the available data and the most common CDT scoring systems reported in the medical literature. These features are used to build a new digitised dataset necessary for training and validating the proposed CDSS. In this thesis, a novel feature selection method is proposed for the study of CDT feature significance and to define the most important features in diagnosing dementia. iii A new framework is also introduced to analyse the temporal changes in the CDT features corresponding to the progress of dementia over time, and to define the first onset symptoms. The proposed CDSS is designed to differentiate between four cognitive function statuses: (i) normal; (ii) mild cognitive impairment or mild dementia; (iii) moderate or severe dementia; and (vi) functional. This represents a new application of the CDT, as it was previously used only to detect the positive dementia cases. Diagnosing mild cognitive impairment or early stage dementia using CDT as a standalone tool is a very challenging task. To address this, a novel cascade classifier is proposed, which benefits from combining CDT and MMSE to enhance the overall performance of the system. The proposed CDSS diagnoses the CDT drawings and places them into one of three cognitive statuses (normal or functional, mild cognitive impairment or mild dementia, and moderate or severe dementia) with an accuracy of 78.34 %. Moreover, the proposed CDSS can distinguish between the normal and the abnormal cases with accuracy of 89.54 %. The achieved results are good and outperform most of CDT scoring systems in discriminating between normal and abnormal cases as reported in existing literature. Moreover, the system shows a good performance in diagnosing the CDT drawings into one of the three cognitive statuses, even comparing well with the performance of dementia specialists. The research has been granted ethical approval from the South East Wales Research Ethics Committee to employ anonymised copies of clock drawings and copies of Mini Mental State Examination made by patients during their examination by the memory team in Llandough hospital, Cardif