Regionalized Random Germs by a Classification for Probabilistic Watershed Application: Angiogenesis Imaging Segmentation

International audienceNew methods are presented to generate random germs regionalized by a previous classification in order to use probabilistic watershed on hyperspectral images. These germs are much more efficient than the standard uniform random germs

Classification-Driven Stochastic Watershed: Application to Multispectral Segmentation

ISBN 978-0-89208-262-6This product consists of a hardcopy booklet of abstracts and a CD-ROM which contains the full texts of the presentations from the 2008 CGIV conference.issn 2158-6330eissn 2169-2947International audienceThe aim of this paper is to present a general methodology based on multispectral mathematical morphology in order to segment multispectral images. The methods consists in computing a probability density function pdf of contours conditioned by a spectral classification. The pdf is conditioned through regionalized random balls markers thanks to a new algorithm. Therefore the pdf contains spatial and spectral information. Finally, the pdf is segmented by a watershed with seeds (i.e., markers) coming from the classification. Consequently, a complete method, based on a classification-driven stochastic watershed is introduced. This approach requires a unique and robust parameter: the number of classes which is the same for similar images. Moreover, an efficient way to select factor axes, of Factor Correspondence Analysis (FCA), based on signal-to-noise ratio on factor pixels is presented

A New Spatio-Spectral Morphological Segmentation For Multi-Spectral Remote-Sensing Images

International audienceA general framework of spatio-spectral segmentation for multi-spectral images is introduced in this paper. The method is based on classification-driven stochastic watershed (WS) by Monte Carlo simulations, and it gives more regular and reliable contours than standard WS. The present approach is decomposed into several sequential steps. First, a dimensionality-reduction stage is performed using the factor-correspondence analysis method. In this context, a new way to select the factor axes (eigenvectors) according to their spatial information is introduced. Then, a spectral classification produces a spectral pre-segmentation of the image. Subsequently, a probability density function (pdf) of contours containing spatial and spectral information is estimated by simulation using a stochastic WS approach driven by the spectral classification. The pdf of the contours is finally segmented by a WS controlled by markers from a regularization of the initial classification

Molecular Imaging

The present book gives an exceptional overview of molecular imaging. Practical approach represents the red thread through the whole book, covering at the same time detailed background information that goes very deep into molecular as well as cellular level. Ideas how molecular imaging will develop in the near future present a special delicacy. This should be of special interest as the contributors are members of leading research groups from all over the world

Application of multivariate image analysis to prostate cancer for improving the comprehension of the related physiological phenomena and the development and validation of new imaging biomarkers

[ES] El aumento de la esperanza de vida en la población con edad por encima de 50 años está generando un mayor número de casos detectados de cáncer de próstata (CaP). Por este motivo, los recursos se destinan al diagnóstico en etapas tempranas y al tratamiento efectivo. A pesar de la multitud de estudios basados en biomarcadores y discriminación histológica, es difícil diferenciar con efectividad los casos de CaP con baja agresividad de aquellos que progresarán y acabarán produciendo mortalidad o una disminución en la esperanza de vida del paciente. Con el objetivo de mejorar el diagnostico, localización y gradación de los tumores malignos, las técnicas de imagen por Resonancia Magnética (MRI) son las más adecuadas para el estudio del cáncer, proporcionando métodos de diagnóstico no-invasivos, sensibles y específicos, basados en secuencias morfológicas (T2w) y funcionales (perfusión de la sangre y difusión del agua). Las diferentes características y parámetros extraídos de estas secuencias, conocidos como biomarcadores de imagen, pueden evaluar las diferencias asociadas al desarrollo de los procesos tumorales, como los modelos farmacocinéticos para estudiar angiogénesis (perfusión) y los modelos mono- y bi-exponenciales para estudiar la caída de la señal en difusión con el objetivo de estudiar la celularización. Normalmente, estos biomarcadores de imagen se analizan de forma "univariante", sin aprovechar la información de las estructuras de correlación interna que existen entre ellos. Una manera de mejorar este análisis es mediante la aplicación de las técnicas estadísticas que ofrece el Análisis Multivariante de Imágenes (MIA), obteniendo estructuras (latentes) simplificadas que ayudan a entender la relación entre los parámetros (variables) y sus propios procesos fisiológicos, además de reducir la incertidumbre en la estimación de los biomarcadores. En esta tesis, se han desarrollado nuevos biomarcadores de imagen para perfusión y difusión con la aplicación de alguna de las herramientas de MIA como la Resolución Multivariante de Curvas con Mínimos Cuadrados Alternos (MCR-ALS), obteniendo parámetros que tienen interpretación clínica directa. A continuación, los métodos basados en mínimos cuadrados parciales (PLS) se aplicaron para estudiar la capacidad de clasificación de estos biomarcadores. En primer lugar, los biomarcadores de perfusión se utilizaron para la detección de tumores (control vs lesión). Posteriormente, la combinación de perfusión + difusión + T2 se empleó para estudiar agresividad tumoral con la aplicación de métodos PLS multibloque, en concreto (secuencial) SMB-PLS. Los resultados mostrados indican que los biomarcadores de perfusión obtenidos mediante MCR son mejores que los parámetros farmacocinéticos en la diferenciación de la lesión. Con lo que respecta al estudio de la agresividad tumoral, la combinación de los biomarcadores de difusión (empleando ambos métodos: modelos paramétricos y MCR) y los valores de T2w normalizados proporcionaron los mejores resultados. En conclusión, MIA se puede aplicar a las secuencias morfológicas y funcionales de resonancia magnética para mejorar el diagnóstico y el estudio de la agresividad de los tumores en próstata. Obteniendo nuevos parámetros cuantitativos y combinándolos con los biomarcadores más ampliamente utilizados en el ambiente clínico.[CA] El increment de la esperança de vida en la població per damunt dels 50 anys està generant un major nombre de casos detectats de càncer de pròstata (CaP). Per aquest motiu, els recursos es destinen al diagnòstic en etapes primerenques i al tractament efectiu. Tot i la multitud de estudis basats en biomarcadors y discriminació histològica, es difícil diferenciar amb efectivitat els casos de CaP que tenen baixa agressivitat dels que progressaran y acabaran produint mortalitat o una disminució en la esperança de vida del pacient. Amb el objectiu de millorar el diagnòstic, localització y gradació dels tumors malignes, les tècniques de imatge per Ressonància Magnètica (MRI) son els mètodes més adequats per al estudi del càncer, proporcionant metodologies de diagnòstic no-invasius, sensibles y específiques basades en seqüències morfològiques (T2w) y funcionals (perfusió de la sang y difusió del aigua). Les diferents característiques i paràmetres extrets de aquestes seqüències, coneguts com biomarcadors d'imatge, poden avaluar les diferències associades al desenvolupament dels processos tumorals. Primer, amb els models farmacocinétics per a estudiar angiogènesis (perfusió) y segon, amb els models mono- i bi-exponencials per a estudiar la caiguda de la senyal en difusió amb el objectiu de estudiar la cel·lularització. Normalment, aquests biomarcadors d'imatge s'analitzen de forma "univariant", sense aprofitar la informació de las estructures de correlació interna que existeixen entre ells. Una forma de millorar aquest anàlisis es mitjançant la aplicació de las tècniques estadístiques aportades pel Anàlisis Multivariant de Imatges (MIA), obtenint estructures (latents) simplificades què ajuden a entendre la relació entre els paràmetres (variables) i els seus processos fisiològics, a més de reduir la incertesa en la estimació dels biomarcadors. En aquesta tesis, s'han desenvolupat nous biomarcadors d'imatge per a perfusió i difusió amb la aplicació de alguna de las ferramentes de MIA com la Resolució Multivariant de Corbes i Mínims Quadrats Alterns (MCR-ALS), obtenint paràmetres què tenen interpretació clínica directa. A continuació, els mètodes basats en mínims quadrats parcials (PLS) s'han aplicat per a estudiar la capacitat de classificació d'aquests biomarcadors. En primer lloc, els biomarcadors de perfusió s'han utilitzat per a la detecció de tumors (control contra lesió). Posteriorment, la combinació de perfusió + difusió + T2 s'ha utilitzat per a estudiar agressivitat tumoral amb la aplicació de mètodes PLS multi-bloc, en concret (seqüencial) SMB-PLS. Els resultats mostren què els biomarcadors de perfusió obtinguts mitjançant MCR són millors què els paràmetres farmacocinètics en la diferenciació de la lesió. En lo què es refereix al estudi de la agressivitat tumoral, la combinació dels biomarcadors de difusió (utilitzant els dos mètodes: models paramètrics i MCR) i els valors de T2w normalitzats proporcionaren els millors resultats. En conclusió, MIA es pot aplicar a les seqüències morfològiques i funcionals de ressonància magnètica per a millorar el diagnòstic i el estudi de l'agressivitat dels tumors en pròstata. Obtenint nous paràmetres quantitatius y combinant-los amb els biomarcadors més utilitzats en el ambient clínic.[EN] The increase in life expectancy and population with age higher than 50 years is producing a major number of detected cases of prostate cancer (PCa). For this reason, the resources are focused in the early diagnosis and effective treatment. In spite of multiple studies with histologic discriminant biomarkers, it is hard to clearly differentiate the low aggressiveness PCa cases from those that will progress and produce mortality or rather a decrease in the life expectancy. With the objective of improving the diagnosis, location and gradation of the malignant tumors, Magnetic Resonance Imaging (MRI) has come up as the most appropriate image acquisition technique for cancer studies, which provides a non-invasive, sensitive and specific diagnosis, based on morphological and functional (blood perfusion and water diffusion) sequences. The different characteristics and parameters extracted from these sequences, known as imaging biomarkers, can evaluate the different processes associated to tumor development, like pharmacokinetic modeling for angiogenesis assessment (perfusion) or mono- and bi-exponential signal decay modeling for cellularization (diffusion). Normally, these imaging biomarkers are analyzed in a "univariate" way, without taking advantage of the internal correlation structures among them. One way to improve this analysis is by applying Multivariate Image Analysis (MIA) statistical techniques, obtaining simplified (latent) structures that help to understand the relation between parameters (variables) and the inner physiological processes, moreover reducing the uncertainty in the estimation of the biomarkers. In this thesis, new imaging biomarkers are developed for perfusion and diffusion by applying MIA tools like Multivariate Curve Resolution Alternating Least Squares (MCR-ALS), obtaining parameters with direct clinical interpretation. Partial Least Squares (PLS) based methods are then used for studying the classification capability of these biomarkers. First, perfusion imaging biomarkers have been tested for tumor detection (control vs lesion). Then, diffusion + perfusion have been combined to study tumor aggressiveness by applying PLS-multiblock methods (SMB-PLS). The results showed that MCR-based perfusion biomarkers performed better than state-of-the-art pharmacokinetic parameters for lesion differentiation. Regarding the assessment of tumor aggressiveness, the combination of diffusion-based imaging biomarkers (using both the parametric models and MCR) and normalized T2-weighted measurements provided the best discriminating outcome, while perfusion was not needed as it did not supply additional information. In conclusion, MIA can be applied to morphologic and functional MRI to improve the diagnosis and aggressiveness assessment of prostate tumors by obtaining new quantitative parameters and combining them with state-of-the-art imaging biomarkers.Aguado Sarrió, E. (2019). Application of multivariate image analysis to prostate cancer for improving the comprehension of the related physiological phenomena and the development and validation of new imaging biomarkers [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/134023TESI