Label-Efficient Deep Learning in Medical Image Analysis: Challenges and Future Directions

Deep learning has seen rapid growth in recent years and achieved state-of-the-art performance in a wide range of applications. However, training models typically requires expensive and time-consuming collection of large quantities of labeled data. This is particularly true within the scope of medical imaging analysis (MIA), where data are limited and labels are expensive to be acquired. Thus, label-efficient deep learning methods are developed to make comprehensive use of the labeled data as well as the abundance of unlabeled and weak-labeled data. In this survey, we extensively investigated over 300 recent papers to provide a comprehensive overview of recent progress on label-efficient learning strategies in MIA. We first present the background of label-efficient learning and categorize the approaches into different schemes. Next, we examine the current state-of-the-art methods in detail through each scheme. Specifically, we provide an in-depth investigation, covering not only canonical semi-supervised, self-supervised, and multi-instance learning schemes, but also recently emerged active and annotation-efficient learning strategies. Moreover, as a comprehensive contribution to the field, this survey not only elucidates the commonalities and unique features of the surveyed methods but also presents a detailed analysis of the current challenges in the field and suggests potential avenues for future research.Comment: Update Few-shot Method

Mathematical models for glioma growh and migration inside the brain

284 p.Los gliomas forman el subtipo más prevalente, agresivo e invasivo de tumores cerebrales primarios,caracterizados por una rápida proliferación celular y una elevada capacidad de infiltración. A pesar de los avances de la investigación clínica, estos tumores suelen ser resistentes al tratamiento; la supervivencia media oscila entre 9 y 12 meses, siendo la recurrencia la principal causa de mortalidad.La migración y la invasión de los gliomas en el cerebro son fenómenos complejos y aún se desconocen varios de los mecanismos subyacentes que guían la progresión de estos tumores.En esta tesis, proponemos varios modelos matemáticos para estudiar diversos aspectos de la progresión del glioma en relación con las escalas microscópicas y macroscópicas que caracterizan este proceso. Considerar el carácter intrínsico multiescala de la evolución del glioma permite definir modelos basados en sistemas dinámicos, ecuaciones cinéticas y EDP macroscópicas con diferentes roles dependiendo de los fenómenos a estudiar. Uno de los objetivos principales de esta tesis es integrar datos biológicos y clínicos con los modelos matemáticos. Los datos experimentales utilizados se han obtenido de imágenes por resonancia magnética, de imágenes con tensor de difusión del cerebro humano y de análisis de inmunofluorescencia in vivo de distribuciones de varias proteínas en Drosophila, un modelo fiable para el estudio de la dinámica del glioblastoma.Analizamos las características de anisotropía del tejido nervioso, utilizando los datos del tensor de difusión, y la influencia de la estructura de las fibras en la dinámica de las células tumorales.Mostramos cómo la red de fibras guía la migración celular a lo largo de rutas preferenciales,reproduciendo los patrones ramificados y heterogéneos típicos de la evolución del glioma; asimismo,demostramos cómo los tratamientos multimodales pueden reducir este comportamiento.Estudiamos la interdependencia entre la acidez del microambiente y la vascularización en el proceso de angiogénesis tumoral. Para ello, construimos un modelo capaz de reproducir la influencia de estos mecanismos en el desarrollo de la heterogeneidad intratumoral y de características típicas de la progresión del glioma relacionadas con la hipoxia (e.g. la necrosis). Este estudio permite formular una clasificación de los tumores basada en el nivel de necrosis, así como la investigación de terapias multimodales que incluyan efectos antiangiogénicos.Investigamos la influencia de las protrusiones celulares desde una perspectiva no local.Analizamos su rol en el fenómeno de la guía por contacto y en la manifestación de efectos colaborativos o competitivos entre dos estímulos que determinan cambios de dirección de la velocidad celular.Utilizando el análisis experimental de las distribuciones de varias proteínas, evaluamos la relación de las protrusiones celulares con las integrinas y las proteasas como principales mecanismos de progresión del glioblastoma. Mostramos cómo las interacciones bioquímicas y biomecánicas de estos agentes dan como resultado el desarrollo de frentes de propagación tumoral, que pueden presentar una evolución dinámica y heterogénea en relación a los cambios ambientales.bcam:basque center for applied mathematics; La Caixa Foundatio

Medical image segmentation using edge-based active contours.

The main purpose of image segmentation using active contours is to extract the object of interest in images based on textural or boundary information. Active contour methods have been widely used in image segmentation applications due to their good boundary detection accuracy. In the context of medical image segmentation, weak edges and inhomogeneities remain important issues that may limit the accuracy of any segmentation method formulated using active contour models. This thesis develops new methods for segmentation of medical images based on the active contour models. Three different approaches are pursued: The first chapter proposes a novel external force that integrates gradient vector flow (GVF) field forces and balloon forces based on a weighting factor computed according to local image features. The proposed external force reduces noise sensitivity, improves performance over weak edges and allows initialization with a single manually selected point. The next chapter proposes a level set method that is based on the minimization of an objective energy functional whose energy terms are weighted according to their relative importance in detecting boundaries. This relative importance is computed based on local edge features collected from the adjacent region inside and outside of the evolving contour. The local edge features employed are the edge intensity and the degree of alignment between the images gradient vector flow field and the evolving contours normal. Finally, chapter 5 presents a framework that is capable of segmenting the cytoplasm of each individual cell and can address the problem of segmenting overlapping cervical cells using edge-based active contours. The main goal of our methodology is to provide significantly fully segmented cells with high accuracy segmentation results. All of the proposed methods are then evaluated for segmentation of various regions in real MRI and CT slices, X-ray images and cervical cell images. Evaluation results show that the proposed method leads to more accurate boundary detection results than other edge-based active contour methods (snake and level-set), particularly around weak edges

Aerospace medicine and biology: A continuing bibliography with indexes (supplement 380)

This bibliography lists 192 reports, articles and other documents introduced into the NASA Scientific and Technical Information System during Oct. 1993. Subject coverage includes: aerospace medicine and physiology, life support systems and man/system technology, protective clothing, exobiology and extraterrestrial life, planetary biology, and flight crew behavior and performance

Mathematical models for glioma growh and migration inside the brain

284 p.Los gliomas forman el subtipo más prevalente, agresivo e invasivo de tumores cerebrales primarios,caracterizados por una rápida proliferación celular y una elevada capacidad de infiltración. A pesar de los avances de la investigación clínica, estos tumores suelen ser resistentes al tratamiento; la supervivencia media oscila entre 9 y 12 meses, siendo la recurrencia la principal causa de mortalidad.La migración y la invasión de los gliomas en el cerebro son fenómenos complejos y aún se desconocen varios de los mecanismos subyacentes que guían la progresión de estos tumores.En esta tesis, proponemos varios modelos matemáticos para estudiar diversos aspectos de la progresión del glioma en relación con las escalas microscópicas y macroscópicas que caracterizan este proceso. Considerar el carácter intrínsico multiescala de la evolución del glioma permite definir modelos basados en sistemas dinámicos, ecuaciones cinéticas y EDP macroscópicas con diferentes roles dependiendo de los fenómenos a estudiar. Uno de los objetivos principales de esta tesis es integrar datos biológicos y clínicos con los modelos matemáticos. Los datos experimentales utilizados se han obtenido de imágenes por resonancia magnética, de imágenes con tensor de difusión del cerebro humano y de análisis de inmunofluorescencia in vivo de distribuciones de varias proteínas en Drosophila, un modelo fiable para el estudio de la dinámica del glioblastoma.Analizamos las características de anisotropía del tejido nervioso, utilizando los datos del tensor de difusión, y la influencia de la estructura de las fibras en la dinámica de las células tumorales.Mostramos cómo la red de fibras guía la migración celular a lo largo de rutas preferenciales,reproduciendo los patrones ramificados y heterogéneos típicos de la evolución del glioma; asimismo,demostramos cómo los tratamientos multimodales pueden reducir este comportamiento.Estudiamos la interdependencia entre la acidez del microambiente y la vascularización en el proceso de angiogénesis tumoral. Para ello, construimos un modelo capaz de reproducir la influencia de estos mecanismos en el desarrollo de la heterogeneidad intratumoral y de características típicas de la progresión del glioma relacionadas con la hipoxia (e.g. la necrosis). Este estudio permite formular una clasificación de los tumores basada en el nivel de necrosis, así como la investigación de terapias multimodales que incluyan efectos antiangiogénicos.Investigamos la influencia de las protrusiones celulares desde una perspectiva no local.Analizamos su rol en el fenómeno de la guía por contacto y en la manifestación de efectos colaborativos o competitivos entre dos estímulos que determinan cambios de dirección de la velocidad celular.Utilizando el análisis experimental de las distribuciones de varias proteínas, evaluamos la relación de las protrusiones celulares con las integrinas y las proteasas como principales mecanismos de progresión del glioblastoma. Mostramos cómo las interacciones bioquímicas y biomecánicas de estos agentes dan como resultado el desarrollo de frentes de propagación tumoral, que pueden presentar una evolución dinámica y heterogénea en relación a los cambios ambientales.bcam:basque center for applied mathematics; La Caixa Foundatio

Mathematical models for glioma growth and migration inside the brain

Gliomas are the most prevalent, aggressive, and invasive subtype of primary brain tumors, characterized by rapid cell proliferation and great infiltration capacity. De- spite the advances of clinical research, these tumors are often resistant to treatment, the median survival ranges between 9 and 12 months, and recurrence is the main cause of mortality. Glioma migration and invasion into the brain tissue is a complex phenomenon and little is still known about the underlying mechanisms that lead to tumor progression. In this thesis, we propose several mathematical models studying various aspects of glioma progression in relation to the microscopic and macroscopic scales charac- terizing this process. Exploiting the inherently multiscale nature of glioma evolution allows to define models based on dynamical systems, kinetic equations, and macro- scopic PDEs with different roles depending on the considered phenomena. The in- tegration of biological and clinical data with the mathematical models is one of the key objectives of this thesis. The experimental data at hand are obtained from mag- netic resonance and diffusion tensor images of the human brain and from in-vivo im- munofluorescence analysis of protein distributions in Drosophila, a reliable model for the study of glioblastoma dynamics. We analyze the anisotropic characteristics of the brain tissue, using the diffusion tensor data, and the influence of the fiber structures on tumor cell dynamics. We show how the fiber network directs cell migration along preferential paths, reproducing the branched and heterogeneous patterns typical of glioma evolution, and how multi- modal treatments can reduce this behavior. We study the interdependency of microenvironmental acidity and vasculature in tumor angiogenesis, defining a model capable of reproducing their influence on the emergence of phenotypic heterogeneity and hypoxia-related features (like necrosis) typical of glioma progression. This study enables the testing of a necrosis-based tumor grading and the investigation of multi-modal therapies with anti-angiogenic effects. We investigated the role of cell protrusions from a non-local perspective. We ex- plore their influence on the contact guidance phenomenon and on the emergence of collaborative or competitive effects between two cues driving cell velocity changes. Using the experimental analysis of protein distributions, we evaluate cell protru- sion relationship with integrins and proteases as leading mechanisms of glioblastoma progression. We show how the biochemical and biomechanical interactions of these agents result in the emergence of tumor propagation fronts, which can feature a dy- namical and heterogenous evolution in relation to environmental changes.European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Skłodowska-Curie grant agreement No. 713673. ”la Caixa” Foundation (ID 100010434), with fellowship code LCF/BQ/IN17/11620056