Chronic inflammatory disease of the male lower genito-urinary tract

The underlying aetiology and pathophysiology of chronic abacterial prostatitis is poorly understood. The study of patients with chronic prostatitis and normal controls by transrectal ultrasound identified seven signs associated with a diagnosis of chronic prostatitis. A cohort of sixty patients with chronic abacterial prostatitis (CABP), based on standard localisation criteria, was constructed. These patients underwent transrectal ultrasound and subsequent guided biopsy of any parenchymal abnormalities, thereby overcoming the problem of urethral contamination. The tissue so obtained was submitted for microbiological, histological and immunological study. Within the cohort no organism was isolated consistently from either prostatic secretion or tissue. In particular Chlamydia trachomatis, Mycoplasma hominis and Ureaplasma urealyticum could not be identified. A chronic inflammatory infiltrate was detected in 85% of the cohort, yet no controls, thereby vindicating the biopsy technique. However, no specific histological pattern could be attributed to CABP. Immunological analysis of the prostatic tissue suggested the inflammatory process was stimulated by a persistent antigen and was in keeping with a cell mediated, type IV hypersensitivity reaction. Urinary flow rates were subnormal in 27% of the cohort. In selected cases, intraprostatic urinary reflux was demonstrated, and postulated, as being responsible for the transportation of the inciting antigen, whose nature remains unknown, yet probably is non-organismal. Serum PSA was unhelpful in diagnosis and management of CABP. No evidence of a psychological role in the aetiology of CABP was identified. A possible link between acute epididymitis and inflammatory prostatic disease was noted on transrectal ultrasound; intraprostatic and vasal reflux being a proposed unifying factor. In acute epididymitis the role of Chlamydia trachomatis and Enterobacteriaceae was confirmed, and Ureaplasma urealyticum discovered. Thus CABP* appears to be an active immunological reaction in response to a persistent antigen whose nature, although unknown, is possibly non-organismal and transported into the prostate by urinary reflux

Prostate MRI: Can we do without DCE sequences in 2013?

AbstractMultiparametric MRI (mp-MRI) of the prostate currently provides stable and reproducible performances. The usefulness of dynamic contrast-enhanced (DCE) sequences is currently challenged, as they sometimes only confirm what has already been observed on diffusion-weighted imaging (DWI) and require the additional purchase of a contrast agent. Eliminating these sequences may help accelerate the use of MRI in addition to, or in lieu of, prostate biopsies in selected patients. However, many studies show that these sequences can detect lesions invisible on T2-weighted and diffusion-weighted images, better assess cancer extension and aggressiveness, and finally help detecting recurrence after treatment. We present the various applications of dynamic MRI and discuss the possible consequences of its omission from the current protocol

Prostate lesion segmentation with convolutional neural networks

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica (Engenharia Clínica e Instrumentação Médica), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020O cancro da próstata é o segundo tipo de cancro não cutâneo com maior incidência nos homens em todo o mundo, a seguir ao cancro do pulmão. Em Portugal, de acordo com a Associação Portuguesa de Urologia, esta doença representa, aproximadamente, 3,5% de todas as mortes nacionais, assim como 10% das mortes relacionadas com cancro. Para além destes dados, o Global Cancer Observatory, estima que a probabilidade de um homem ocidental ser diagnosticado ao longo da sua vida com cancro da próstata é de 8,1%. As causas diretas que levam ao aparecimento deste tipo de cancro ainda não estão totalmente clarificadas, no entanto, os hábitos alimentares, o estilo de vida e o ambiente em redor desempenham um fator preponderante no desencadeamento desta patologia. A deteção inicial deste cancro ocorre, normalmente, através de exames retais de rotina, ou através de alterações significativas do antigénio prostático específico detetáveis em análises ao sangue. De seguida, para confirmação e localização do possível tumor, podem ser adotados três procedimentos: ecografia transrectal, colheita de uma biópsia local ou análise de imagem prostática através de ressonância magnética. Por ser o procedimento menos invasivo, a ressonância magnética é a ferramenta mais utilizada para deteção e localização de lesões na próstata. No Hospital da Luz de Lisboa, a análise de imagens provenientes de ressonância magnética multi-paramétrica é o procedimento padrão para a localização de lesões prostáticas. Neste exame, geralmente, são adquiridas três sequências em T2, uma em cada um dos planos axial, coronal e sagital, duas sequências com difusão e uma sequência emT1. Cada exame demora, aproximadamente, 45minutos a ser analisado corretamente pelo radiologista. Após a análise, é atribuída uma classificação ao estado do paciente, de T1 a T4, sendo que até T2 o tumor ainda se encontra exclusivamente no interior da próstata e em T4 apresenta os maiores índices de disseminação em redor da próstata. Esta classificação é preponderante para o planeamento da cirurgia de remoção do tumor. Nesta avaliação, é normalmente identificada a lesão ”índex” da próstata, que corresponde à lesão com maior índice cancerígenae, por isso, a mais visível. No entanto, podem em certos casos existir lesões de menor dimensão ou de menor relevância, lesões ”não-índex”, que em determinadas circunstâncias levam à alteração da classificação do estado do paciente. Este tipo de lesões, por vezes, não é facilmente localizado e o procedimento cirúrgico resultante acaba por não ser o mais indicado e gerar, no futuro, reincidências. Até T2, a prostatectomia deve ser realizada com o intuito de remover apenas a lesão ou a próstata por completo, no entanto, em T3 e em T4, a abordagem deve ser um pouco mais severa, sendo necessário também remover camadas celulares fora da próstata como margem de segurança para evitar uma reincidência. A introdução de algoritmos de inteligência artificial no ramo da medicina, com o propósito de realizar tarefas como segmentação, classificação e deteção de artefactos em imagens digitais, tem sido cada vez mais preponderante na evolução tecnológica da saúde. No panorama geral da medicina, os métodos de avaliação automatizada permitem executar tarefas com maior rapidez, precisão e assertividade face à capacidade humana, sendo possível explorar numa imagem, por exemplo, texturas, formas, estruturas e até mesmo orientações nucleares de certos artefactos. Relativamente ao cancro da próstata, para além de algoritmos que visam auxiliar as avaliações promovidas pela anatomia patológica, o grande foco centra-se em melhorar os métodos de análise de imagem de ressonância, por forma a tornar os diagnósticos mais precisos. Assim sendo, a criação de algoritmos que permitam a segmentação das lesões prostáticas, assim como respetiva ponderação da classificação do estado do paciente, revela-se como a tarefa principal na evolução do diagnóstico do cancro da próstata. Desta forma, como objetivo de otimizar a deteção e localização das lesões prostáticas, esta dissertação apresenta um conjunto de algoritmos que visam a segmentação de lesões da próstata em imagens de ressonância magnética. O projeto foi desenvolvido no centro de formação e investigação LearningHealth, no Hospital da Luz de Lisboa, e apresenta duas etapas principais: a criação do modelo de segmentação da próstata e a elaboração do modelo de segmentação das lesões prostáticas. Na fase inicial desta dissertação, a criação de um modelo que segmentasse a zona da próstata, por forma a aumentar, posteriormente, a área de deteção das lesões, foi identificado como o primeiro passo. Com base em modelos de deep learning, mais especificamente através de convolutional neuralnetworks, foi desenvolvida uma arquitetura para o propósito anteriormente descrito. Esta arquitetura, baseada numa rede já previamente construída, a U-Net, apresenta características específicas que permitem a entrada de imagens de ressonância magnética da próstata, slice a slice, a gestão da informação que essas imagens apresentam e, por fim, a criação de máscaras binárias da zona da próstata consoante a slice de entrada. Com as máscaras da zona prostática, foi possível delinear um contorno e promover uma sub-seleção dessa zona na imagem original, criando volumes onde a área de deteção das lesões da próstata é isolada. Na segunda fase deste projeto, foi criado um modelo para segmentar diretamente as lesões da próstata. Para tal, foram utilizadas as imagens adquiridas após a primeira parte do projeto, assim como a rede identificada para localizar a próstata. Contudo, esta arquitetura sofreu alterações estruturais, por forma a otimizar o rendimento do modelo. Ao contrário da rede anterior, esta arquitetura permite a entrada de duas imagens na mesma instância, a original T2 e a respetiva original ADC. No final, o output é, igualmente, uma máscara binária, desta vez localizando as lesões da próstata em imagens de ressonância. Em ambos os modelos, foram utilizadas como imagens de input, casos de ressonância magnética adquiridos no Hospital da Luz de Lisboa. Para este processo final, foi necessário segmentar manualmente tanto a próstata, como as respetivas lesões, nas imagens do hospital. Para tal, utilizou-se um software hospitalar, o Multi-Parametric Analysis, que permite o registo das imagens originais e a elaboração das máscaras manualmente. Este processo de identificação e elaboração manual das máscaras da próstata e das lesões foi realizado por uma radiologista do Hospital da Luz de Lisboa, a Dra. Adalgisa Guerra. O modelo desenvolvido na primeira etapa, para a segmentação da próstata, apresentou um valor de Dice Similarity Coefficient, a principal métrica de avaliação em projetos de segmentação, de 0,88. Este valor é semelhante aos valores de referência destacados no state oftheart. Após a conclusão desta etapa, criaram-se cinco modelos para segmentar as lesões da próstata, sendo que o modelo que apresentou melhores resultados foi o que tinha como input as imagens ampliadas da próstata em T2 e ADC e as respetivas máscaras das lesões criadas em imagensT2. O resultado final deste modelo em termos de Dice Similarity Coefficient foi de 0,76, Hausdorff Distance de 20,2mm e Mean Square Distance de 2,1 mm. Este resultado realça o impacto que a informação combinada de duas sequências consegue ter no processo de segmentação de lesões da próstata. Concluindo, a medicina, em consonância com as restantes áreas da sociedade, está a evoluir e a inteligência artificial terá um papel preponderante nessa transição. Neste caso, esta dissertação pretende otimizar a metodologia utilizada num hospital local, conferindo aos profissionais de saúde cada vez mais e melhores condições para realizarem as suas tarefas

Urology

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОСОБИЯУРОЛОГИЯУРОЛОГИЧЕСКИЕ БОЛЕЗН

Non-Cancerous Abnormalities That Could Mimic Prostate Cancer Like Signal in Multi-Parametric MRI Images

Prostate Cancer (PCa) is the most common non-cutaneous cancer in North American men. Multi-parametric magnatic resonance imaging (mpMRI) has the potential to be used as a non-invasive procedure to predict locations and prognosis of PCa. This study aims to examine non-cancerous pathology lesions and normal histology that could mimic cancer in mpMRI signals. This study includes 19 radical prostatectomy specimens from the London Health Science Centre (LHSC) that were marked with 10 strand-shaped fiducials per specimen which were used as landmarks in histology processing and ex vivo MRI. Initial registration between fiducials on histology and MR images was performed followed by the development of an interactive digital technique for deformable registration of in vivo to ex vivo MRI with digital histopathology images. The relationship between MRI signals and non-cancerous abnormalities that could mimic PCa has not been tested previously in correlation with digital histopathology imaging. The unregistered mp-MRI images are contoured by 4 individual radiology observers according to the Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS). Analysis of the radiology data showed prostatic intraepithelial neoplasia (PIN), atrophy and benign prostatic hyperplasia (BPH) as main non-cancerous abnormalities responsible for cancer like signals on mpMRI. This study will help increase the accuracy of detecting PCa and play a role in the diagnosis and classification of confounders that mimic cancer in MR images

A study of Raman spectroscopy for the early detection and characterization of prostate cancer using blood plasma and prostate tissue biopsy.

Prostate cancer (PC) is the most common cancer in men after non-melanoma skin cancer in the United Kingdom (Cancer Research UK, 2019). Current diagnostic methods (PSA, DRE, MRI & prostate biopsy) have limitations as these are unable to distinguish between low-risk cancers that do not need active treatment from cancers which are more likely to progress. In addition, prostate biopsy is invasive with potential side effects. There is an urgent need to identify new biomarkers for early diagnosis and prognostication in PC. Raman spectroscopy (RS) is an optical technique that utilises molecular-specific, inelastic scattering of light photons to interrogate biological samples. When laser light is incident on a biological sample, the photons from the laser light can interact with the intramolecular bonds present within the sample. The Raman spectrum is a direct function of the molecular composition of the tissue, providing a molecular fingerprint of the phenotypic expression of the cells and tissues, which can give good objective information regarding the pathological state of the biological sample under interrogation. We applied a technique of drop coating deposition Raman (DCDR) spectroscopy using both blood plasma and sera to see if a more accurate prediction of the presence and progression of prostate cancer could be achieved than PSA which would allow for blood sample triage of patients into at risk groups. 100 participants were recruited for this study (100 blood plasma and 100 serum samples). Secondly, 79 prostate tissue samples (from the same cohort) were interrogated with the aid of Raman micro-spectroscopy to ascertain if Raman spectroscopy can provide molecular fingerprint that can be utilised for real time in vivo analysis. Multivariate analysis of support vector machine (SVM) learning and linear discriminant analysis (LDA) were utilised differently to test the performance accuracy of the discriminant model for distinguishing between benign and malignant mean plasma spectra. SVM gave a better performance accuracy than LDA with sensitivity and specificity of 96% and 97% respectively and an area under the curve (AUC) of 0.98 as opposed to sensitivity and specificity of 51% and 80% respectively with AUC of 0.74 using LDA. Slightly lower performance accuracy was also observed when blood serum mean spectra analysis was compared with blood plasma mean spectra analysis for both machine learning algorithms (SVM & LDA). Tissue spectral analysis on the other hand recorded an overall accuracy of 80.8% and AUC of 0.82 with the SVM algorithm compared to performance accuracy of 75% and AUC of 0.77 with LDA algorithm (better performance noted with the SVM algorithm). The small sample size of 79 prostate biopsy tissues was responsible for the low sensitivity and specificity. Therefore, the tissues were insufficient to describe all the variances in each group as well as the variability of the gold standard technique. Conclusion: Raman spectroscopy could be a potentially useful technique in the management of Prostate Cancer in areas such as tissue diagnosis, assessment of surgical margin after radical prostatectomy, detection of metastasis, Prostate Cancer screening as well as monitoring and prognosticating patients with Prostate Cancer. However, more needs to be done to validate the approaches outlined in this thesis using prospective collection of new samples to test the classification models independently with sufficient statistical power. At this stage only the fluid-based models are likely to be large enough for this validation process