The Artificial Intelligence in Digital Pathology and Digital Radiology: Where Are We?

This book is a reprint of the Special Issue entitled "The Artificial Intelligence in Digital Pathology and Digital Radiology: Where Are We?". Artificial intelligence is extending into the world of both digital radiology and digital pathology, and involves many scholars in the areas of biomedicine, technology, and bioethics. There is a particular need for scholars to focus on both the innovations in this field and the problems hampering integration into a robust and effective process in stable health care models in the health domain. Many professionals involved in these fields of digital health were encouraged to contribute with their experiences. This book contains contributions from various experts across different fields. Aspects of the integration in the health domain have been faced. Particular space was dedicated to overviewing the challenges, opportunities, and problems in both radiology and pathology. Clinal deepens are available in cardiology, the hystopathology of breast cancer, and colonoscopy. Dedicated studies were based on surveys which investigated students and insiders, opinions, attitudes, and self-perception on the integration of artificial intelligence in this field

Design and evaluation of echocardiograms codification and transmission for Teleradiology systems

Las enfermedades cardiovasculares son la mayor causa de muerte en el mundo. Aunque la mayoría de muertes por cardiopatías se puede evitar, si las medidas preventivas no son las adecuadas el paciente puede fallecer. Es por esto, que el seguimiento y diagnóstico de pacientes con cardiopatías es muy importante. Numerosos son las pruebas médicas para el diagnostico y seguimiento de enfermedades cardiovasculares, siendo los ecocardiogramas una de las técnicas más ampliamente utilizada. Un ecocardiograma consiste en la adquisición de imágenes del corazón mediante ultrasonidos. Presenta varias ventajas con respecto otras pruebas de imagen: no es invasiva, no produce radiación ionizante y es barata. Por otra parte, los sistemas de telemedicina han crecido rápidamente ya que ofrecen beneficios de acceso a los servicios médicos, una reducción del coste y una mejora de la calidad de los servicios. La telemedicina proporciona servicios médicos a distancia. Estos servicios son de especial ayuda en casos de emergencia médica y para áreas aisladas donde los hospitales y centros de salud están alejados. Los sistemas de tele-cardiología pueden ser clasificados de acuerdo al tipo de pruebas. En esta Tesis nos hemos centrado en los sistemas de tele-ecocardiografia, ya que los ecocardiogramas son ampliamente usados y presentan el mayor reto al ser la prueba médica con mayor flujo de datos. Los mayores retos en los sistemas de tele-ecocardiografia son la compresión y la transmisión garantizando que el mismo diagnóstico es posible tanto en el ecocardiograma original como en el reproducido tras la compresión y transmisión. Los ecocardiogramas deben ser comprimidos tanto para su almacenamiento como para su transmisión ya que estos presentan un enorme flujo de datos que desbordaría el espacio de almacenamiento y no se podría transmitir eficientemente por las redes actuales. Sin embargo, la compresión produce pérdidas que pueden llevar a un diagnostico erróneo de los ecocardiogramas comprimidos. En el caso de que las pruebas ecocardiograficas quieran ser guardadas, una compresión clínica puede ser aplicada previa al almacenamiento. Esta compresión clínica consiste en guardar las partes del ecocardiograma que son importantes para el diagnóstico, es decir, ciertas imágenes y pequeños vídeos del corazón en movimiento que contienen de 1 a 3 ciclos cardiacos. Esta compresión clínica no puede ser aplicada en el caso de transmisión en tiempo real, ya que es el cardiólogo especialista quien debe realizar la compresión clínica y éste se encuentra en recepción, visualizando el echocardiograma transmitido. En cuanto a la transmisión, las redes sin cables presentan un mayor reto que las redes cableadas. Las redes sin cables tienen un ancho de banda limitado, son propensas a errores y son variantes en tiempo lo que puede resultar problemático cuando el ecocardiograma quiere ser transmitido en tiempo real. Además, las redes sin cables han experimentado un gran desarrollo gracias a que permiten un mejor acceso y movilidad, por lo que pueden ofrecer un mayor servicio que las redes cableadas. Dos tipos de sistemas se pueden distinguir acorde a los retos que presenta cada uno de ellos: los sistemas de almacenamiento y reenvió y los sistemas de tiempo real. Los sistemas de almacenamiento y reenvió consisten en la adquisición, almacenamiento y el posterior envió del ecocardiograma sin requerimientos temporales. Una compresión clínica puede ser llevada a cabo previa al almacenamiento. Además de la compresión clínica, una compresión con pérdidas es recomendada para reducir el espacio de almacenamiento y el tiempo de envío, pero sin perder l ainformación diagnóstica de la prueba. En cuanto a la transmisión, al no haber requerimientos temporales, la transmisión no presenta ninguna dificultad. Cualquier protocolo de transmisión fiable puede ser usado para no perder calidad en la imagen debido a la transmisión. Por lo tanto, para estos sistemas sólo nos hemos centrado en la codificación de los ecocardiogramas. Los sistemas de tiempo real consisten en la transmisión del ecocardiograma al mismo tiempo que éste es adquirido. Dado que el envío de video clínico es una de las aplicaciones con mayor demanda de ancho de banda, la compresión para la transmisión es requerida, pero manteniendo la calidad diagnóstica de la imagen. La transmisión en canales sin cables puede ser afectada por errores que distorsionan la calidad del ecocardiograma reconstruido en recepción. Por lo tanto, métodos de control de errores son requeridos para minimizar los errores de transmisión y el retardo introducido. Sin embargo, aunque el ecocardiograma sea visualizado con errores debido a la transmisión, esto no implica que el diagnóstico no sea posible. Dados los retos previamente descritos, las siguientes soluciones para la evaluación clínica, compresión y transmisión han sido propuestas: - Para garantizar que el ecocardiograma es visualizado sin perder información diagnóstica 2 tests han sido diseñados. El primer test define recomendaciones para la compresión de los ecocardiogramas. Consiste en dos fases para un ahorro en el tiempo de realización, pero sin perder por ello exactitud en el proceso de evaluación. Gracias a este test el ecocardiograma puede ser comprimido al máximo sin perder calidad diagnóstica y utilizando así más eficientemente los recursos. El segundo test define recomendaciones para la visualización del ecocardiograma. Este test define rangos de tiempo en los que el ecocardiograma puede ser visualizado con inferior calidad a la establecida en el primer test. Gracias a este test se puede saber si el ecocardiograma es visualizado sin pérdida de calidad diagnóstica cuando se introducen errores en la visualización, sin la necesidad de realizar una evaluación para cada video transmitido o diferentes condiciones de canal. Además, esta metodología puede ser aplicada para la evaluación de otras técnicas de diagnóstico por imagen. - Para la compresión de ecocardiogramas dos métodos de compresión han sido diseñados, uno para el almacenamiento y otro para la transmisión. Diferentes propuestas son diseñadas, ya que los ecocardiogramas para los dos propósitos tienen características diferentes. Para ambos propósitos un método de compresión en la que las facilidades que incorporan los dispositivos de segmentar la imagen y en la que las características de visualización de los ecocardiogramas han sido tenidas en cuenta ha sido diseñado. Para la compresión del ecocardiograma con el propósito de almacenarlo un formato de almacenamiento fácilmente integrable con DICOM basado en regiones y en el que el tipo de datos y la importancia clínica de cada región es tenido en cuenta ha sido diseñado. DICOM es el formato para el almacenamiento y transmisión de imágenes más ampliamente utilizado actualmente. El formato de compresión propuesto supone un ahorra de hasta el 75 % del espacio de almacenamiento con respecto a la compresión con JPEG 2000, actualmente soportado por DICOM, sin perder calidad diagnostica de la imagen. Los ratios de compresión para el formato propuesto dependen de la distribución de la imagen, pero para una base de datos de 105 ecocardiogramas correspondientes a 4 ecógrafos los ratios obtenidos están comprendidos entre 19 y 41. Para la compresión del ecocardiograma con el propósito de la transmisión en tiempo real un método de compresión basado en regiones en el que el tipo de dato y el modo de visualización han sido tenidos en cuenta se ha diseñado. Dos modos de visualización son distinguidos para la compresión de la región con mayor importancia clínica (ultrasonido), los modos de barrido y los modos 2-D. La evaluación clínica diseñada para las recomendaciones de compresión fue llevada a cabo por 3 cardiologos, 9 ecocardiogramas correspondientes a diferentes pacientes y 3 diferentes ecógrafos. Los ratios de transmisión recomendados fueron de 200 kbps para los modos 2-D y de 40 kbps para los modos de barrido. Si se comparan estos resultados con previas soluciones en la literatura un ahorro mínimo de entre 5 % y el 78 % es obtenido dependiendo del modo. - Para la transmisión en tiempo real de ecocardiogramas un protocolo extremo a extremo basada en el método de compresión por regiones ha sido diseñado. Este protocolo llamado ETP de las siglas en inglés Echocardiogram Transmssion Protocol está diseñado para la compresión y transmisión de las regiones por separado, pudiendo así ofrecer diferentes ratios de compresión y protección de errores para las diferentes regiones de acuerdo a su importancia diagnostica. Por lo tanto, con ETP el ratio de transmisión mínimo recomendado para el método de compresión propuesto puede ser utilizado, usando así eficientemente el ancho de banda y siendo menos sensible a los errores introducidos por la red. ETP puede ser usado en cualquier red, sin embargo, en el caso de que la red introduzca errores se ha diseñado un método de corrección de errores llamado SECM, de las siglas en inglés State Error Control Method. SECM se adapta a las condiciones de canal usando más protección cuando las condiciones empeoran y usando así el ancho de banda eficientemente. Además, la evaluación clínica diseñada para las recomendaciones de visualización ha sido llevada a cabo con la base de datos de la evaluación previa. De esta forma se puede saber si el ecocardiograma es visualizado sin pérdida diagnostica aunque se produzcan errores de transmisión. En esta tesis, por lo tanto, se ha ofrecido una solución para la transmisión en tiempo real y el almacenamiento de ecocardiogramas preservando la información diagnóstica y usando eficientemente los recursos (disco de almacenamiento y ratio de transmisión). Especial soporte se da para la transmisión en redes sin cables, dando soluciones a las limitaciones que estas introducen. Además, las soluciones propuestas han sido probadas y comparadas con otras técnicas con una red de acceso móvil WiMAX, demostrando que el ancho de banda es eficientemente utilizado y que el ecocardiograma es correctamente visualizado de acuerdo con las recomendaciones de visualización dadas por la evaluación clínica

Clinical Application of Three-dimensional Printing and Extended Reality in Congenital Heart Disease

This PhD study investigates the clinical role of the two emerging techniques, which are 3D printing and virtual reality, to improve the visualisation and surgical planning of congenital heart disease. This research findings show that both of these technologies can enhance the users’ perception on the spatial relationship of the heart structures and defects, and therefore improving the management of congenital heart disease

Medical Image Analysis on Left Atrial LGE MRI for Atrial Fibrillation Studies: A Review

Late gadolinium enhancement magnetic resonance imaging (LGE MRI) is commonly used to visualize and quantify left atrial (LA) scars. The position and extent of scars provide important information of the pathophysiology and progression of atrial fibrillation (AF). Hence, LA scar segmentation and quantification from LGE MRI can be useful in computer-assisted diagnosis and treatment stratification of AF patients. Since manual delineation can be time-consuming and subject to intra- and inter-expert variability, automating this computing is highly desired, which nevertheless is still challenging and under-researched. This paper aims to provide a systematic review on computing methods for LA cavity, wall, scar and ablation gap segmentation and quantification from LGE MRI, and the related literature for AF studies. Specifically, we first summarize AF-related imaging techniques, particularly LGE MRI. Then, we review the methodologies of the four computing tasks in detail, and summarize the validation strategies applied in each task. Finally, the possible future developments are outlined, with a brief survey on the potential clinical applications of the aforementioned methods. The review shows that the research into this topic is still in early stages. Although several methods have been proposed, especially for LA segmentation, there is still large scope for further algorithmic developments due to performance issues related to the high variability of enhancement appearance and differences in image acquisition.Comment: 23 page

Deep Learning in Cardiology

The medical field is creating large amount of data that physicians are unable to decipher and use efficiently. Moreover, rule-based expert systems are inefficient in solving complicated medical tasks or for creating insights using big data. Deep learning has emerged as a more accurate and effective technology in a wide range of medical problems such as diagnosis, prediction and intervention. Deep learning is a representation learning method that consists of layers that transform the data non-linearly, thus, revealing hierarchical relationships and structures. In this review we survey deep learning application papers that use structured data, signal and imaging modalities from cardiology. We discuss the advantages and limitations of applying deep learning in cardiology that also apply in medicine in general, while proposing certain directions as the most viable for clinical use.Comment: 27 pages, 2 figures, 10 table

Echocardiography

The book "Echocardiography - New Techniques" brings worldwide contributions from highly acclaimed clinical and imaging science investigators, and representatives from academic medical centers. Each chapter is designed and written to be accessible to those with a basic knowledge of echocardiography. Additionally, the chapters are meant to be stimulating and educational to the experts and investigators in the field of echocardiography. This book is aimed primarily at cardiology fellows on their basic echocardiography rotation, fellows in general internal medicine, radiology and emergency medicine, and experts in the arena of echocardiography. Over the last few decades, the rate of technological advancements has developed dramatically, resulting in new techniques and improved echocardiographic imaging. The authors of this book focused on presenting the most advanced techniques useful in today's research and in daily clinical practice. These advanced techniques are utilized in the detection of different cardiac pathologies in patients, in contributing to their clinical decision, as well as follow-up and outcome predictions. In addition to the advanced techniques covered, this book expounds upon several special pathologies with respect to the functions of echocardiography

Recent Applications of Three Dimensional Printing in Cardiovascular Medicine

Three dimensional (3D) printing, which consists in the conversion of digital images into a 3D physical model, is a promising and versatile field that, over the last decade, has experienced a rapid development in medicine. Cardiovascular medicine, in particular, is one of the fastest growing area for medical 3D printing. In this review, we firstly describe the major steps and the most common technologies used in the 3D printing process, then we present current applications of 3D printing with relevance to the cardiovascular field. The technology is more frequently used for the creation of anatomical 3D models useful for teaching, training, and procedural planning of complex surgical cases, as well as for facilitating communication with patients and their families. However, the most attractive and novel application of 3D printing in the last years is bioprinting, which holds the great potential to solve the ever-increasing crisis of organ shortage. In this review, we then present some of the 3D bioprinting strategies used for fabricating fully functional cardiovascular tissues, including myocardium, heart tissue patches, and heart valves. The implications of 3D bioprinting in drug discovery, development, and delivery systems are also briefly discussed, in terms of in vitro cardiovascular drug toxicity. Finally, we describe some applications of 3D printing in the development and testing of cardiovascular medical devices, and the current regulatory frameworks that apply to manufacturing and commercialization of 3D printed products