Spatial analysis of histology in 3D : quantification and visualization of organ and tumor level tissue environment

Histological changes in tissue are of primary importance in pathological research and diagnosis. Automated histological analysis requires ability to computationally separate pathological alterations from normal tissue. Conventional histopathological assessments are performed from individual tissue sections, leading to the loss of three-dimensional context of the tissue. Yet, the tissue context and spatial determinants are critical in several pathologies, such as in understanding growth patterns of cancer in its local environment. Here, we develop computational methods for visualization and quantitative assessment of histopathological alterations in three dimensions. First, we reconstruct the 3D representation of the whole organ from serial sectioned tissue. Then, we proceed to analyze the histological characteristics and regions of interest in 3D. As our example cases, we use whole slide images representing hematoxylin-eosin stained whole mouse prostates in a Pten+/- mouse prostate tumor model. We show that quantitative assessment of tumor sizes, shapes, and separation between spatial locations within the organ enable characterizing and grouping tumors. Further, we show that 3D visualization of tissue with computationally quantified features provides an intuitive way to observe tissue pathology. Our results underline the heterogeneity in composition and cellular organization within individual tumors. As an example, we show how prostate tumors have nuclear density gradients indicating areas of tumor growth directions and reflecting varying pressure from the surrounding tissue. The methods presented here are applicable to any tissue and different types of pathologies. This work provides a proof-of-principle for gaining a comprehensive view from histology by studying it quantitatively in 3D.publishedVersionPeer reviewe

Ajuste automático de parâmetros para aplicações de segmentação nuclear em imagens médicas

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017.Imagens em alta resolução de microscopia são muito importantes no estudo de doenças em níveis celulares e sub-celulares. Os efeitos causados por muitas doenças, como o câncer por exemplo, geralmente manifestam-se como alterações na morfologia das células em escala microscópica. Investigar essas mudanças e suas correlações com dados moleculares e resultados clínicos podem levar a uma melhor compreensão dos mecanismos da doença, e permitir o desenvolvimento de novas formas de tratamento. Existem aplicações de bioinformática capazes de realizar análises qualitativas em amostras de tecidos humanos por meio do processamento desse tipo de imagem. Essas aplicações são parametrizadas e alterações nos valores de seus parâmetros de configuração podem causar impactos significativos na qualidade do resultado. Além disso, elas são pré-configuradas por um conjunto de parâmetros padrão que não são os ideais para todos os tipos de imagens que poderão ser analisadas. Dependendo do tamanho da imagem a ser processada, cada execução dessas aplicações pode levar horas em uma estação de trabalho comum. Neste trabalho foram utilizadas duas aplicações exemplo que, conforme os valores de parâmetros utilizados, podem ser ajustadas em bilhões de maneiras diferentes. Para encontrar combinações de parâmetros que melhorem a qualidade do resultado e reduzam o tempo de execução destas aplicações de maneira eficiente, foi proposto um sistema de ajuste automático de parâmetros multiobjetivo capaz de melhorar a qualidade da análise dessas aplicações em até 8,35x e de reduzir o tempo de execução em até 16,05x, testando-se apenas 100 pontos do espaço de busca. A fim de avaliar a capacidade de generalização do sistema de otimização em encontrar uma combinação de parâmetros que fosse capaz de otimizar múltiplas imagens ao mesmo tempo, realizou-se experimentos de validação cruzada em que foi possível atingir uma melhoria de até 1,15x na qualidade do resultado e de redução no tempo de execução médio em 10,25x. Para quantificar essas melhorias e as alterações na morfologia das células e tecidos em escala micro-anatômica foram desenvolvidas múltiplas métricas e mecanismos de consultas espaciais a fim de tornar essas análises mais precisas e eficientes.High resolution microscopy images may greatly help the study of diseases at cellular and subcellular levels. The effects caused by many diseases, such as cancer, usually manifest themselves as changes in the morphology of cells on a microscopic scale. Investigating these changes and their correlations with molecular data and clinical outcomes may lead to a better understanding of the mechanisms of the disease, and allow the development of new forms of treatment. There are applications of bioinformatics capable of performing qualitative analyzes on human tissue samples through the processing of this type of image. These applications are parameterized and changes in the values of their configuration parameters can cause significant impacts on the quality of the result. In addition, they are preconfigured by a set of default parameters that are not ideal for all types of images that can be processed. Depending on the size of the image being analyzed, each execution of these applications can take hours on a regular workstation. In this work, two example applications were used. Each of them can be adjusted in billions of different ways according to the parameter values used. To find combinations of parameters that improve the quality of the result and reduce the execution time of these applications efficiently, we propose a multiobjective auto tuning system. This system is able to improve the quality of the analysis of these applications by up to 8.35x and also able to reduce the execution time by up to 16.05x by testing only 100 search-space points. In order to evaluate the generalization ability of the optimization framework to find a combination of parameters that is able to optimize multiple images at the same time, cross-validation experiments were performed in which it was possible to achieve an improvement of up to 1.15x on quality and reduction of the average execution time by 10.25x. To quantify these improvements and changes in the morphology of cells and tissues at the micro-anatomical scale, multiple metrics and spatial query mechanisms were developed to make these analyzes more accurate and efficient