Building up the Future of Colonoscopy – A Synergy between Clinicians and Computer Scientists

Recent advances in endoscopic technology have generated an increasing interest in strengthening the collaboration between clinicians and computers scientist to develop intelligent systems that can provide additional information to clinicians in the different stages of an intervention. The objective of this chapter is to identify clinical drawbacks of colonoscopy in order to define potential areas of collaboration. Once areas are defined, we present the challenges that colonoscopy images present in order computational methods to provide with meaningful output, including those related to image formation and acquisition, as they are proven to have an impact in the performance of an intelligent system. Finally, we also propose how to define validation frameworks in order to assess the performance of a given method, making an special emphasis on how databases should be created and annotated and which metrics should be used to evaluate systems correctly

A Benchmark for endoluminal scene segmentation of colonoscopy images

Colorectal cancer (CRC) is the third cause of cancer death worldwide. Currently, the standard approach to reduce CRC-related mortality is to perform regular screening in search for polyps and colonoscopy is the screening tool of choice. The main limitations of this screening procedure are polyp miss rate and the inability to perform visual assessment of polyp malignancy. These drawbacks can be reduced by designing decision support systems (DSS) aiming to help clinicians in the different stages of the procedure by providing endoluminal scene segmentation. Thus, in this paper, we introduce an extended benchmark of colonoscopy image segmentation, with the hope of establishing a new strong benchmark for colonoscopy image analysis research. The proposed dataset consists of 4 relevant classes to inspect the endoluminal scene, targeting different clinical needs. Together with the dataset and taking advantage of advances in semantic segmentation literature, we provide new baselines by training standard fully convolutional networks (FCNs). We perform a comparative study to show that FCNs significantly outperform, without any further postprocessing, prior results in endoluminal scene segmentation, especially with respect to polyp segmentation and localization

Deep Learning in Medical Image Analysis

The accelerating power of deep learning in diagnosing diseases will empower physicians and speed up decision making in clinical environments. Applications of modern medical instruments and digitalization of medical care have generated enormous amounts of medical images in recent years. In this big data arena, new deep learning methods and computational models for efficient data processing, analysis, and modeling of the generated data are crucially important for clinical applications and understanding the underlying biological process. This book presents and highlights novel algorithms, architectures, techniques, and applications of deep learning for medical image analysis

Plasma in Cancer Treatment

In the last decade, research on cold atmospheric plasma (CAP) has significantly advanced our understanding of the effect of CAP on cancer cells and their potential for cancer treatment. This effect is due to the reactive oxygen and nitrogen species (RONS) created by plasma. This has been demonstrated for different cancer cell lines and the first clinical trials showed promising results. In addition, plasma could be combined with other treatments—such as immunotherapy—to boost its anticancer activity. The addition of new research tools to study the response of cancer cells to CAP—such as 3D in vitro, in ovo, and in vivo models and in silico approaches—as well as the use of -OMICS technologies could aid in unravelling the underlying mechanisms of CAP in cancer treatment. In order to progress towards widespread clinical application of CAP, an integrated study of the multidimensional effect of CAP in cancer treatment is essential. In this book, reviews and original research papers are published that provide new insights into the mechanisms of cold atmospheric plasma in cancer treatment, based on in vitro and in vivo experiments, clinical studies, as well as computer modeling

Vascular pattern characterization in colonoscopy images

El càncer de còlon és el tercer amb més incidència al món i el segon tipus de tumor maligne més comú a Europa. Les tècniques d'exploració directa del còlon han demostrat la seva eficiència en la reducció del nombre de víctimes mortals, permetent la detecció de pòlips en estadis prematurs. Entre les diferents tècniques d'exploració, la colonoscòpia és considerada actualment l'estàndard clínic, tot i que diferents estudis revelen la incidència d'alguns factors en la qualitat de l'exploració. La navegació al llarg del còlon i el recte evidencia una sèrie de reptes per als endoscopistes que provoquen un augment en la taxa d'errors. L'acurada inspecció del còlon ha de ser certificada per tal de minimitzar les possibilitats que alguna lesió no sigui detectada. La inspecció de les imatges de colonoscòpia pot aportar informació crucial per als endoscopistes i donar suport a la navegació durant el procediment. Els vasos sanguinis i els seus patrons de ramificació poden aportar potencial descriptiu per desenvolupar marcadors biomètrics. Els marcadors anatòmics basats en vasos sanguinis podrien ser utilitzats per identificar escenes en vídeos de colonoscòpia i donar suport per a la navegació generant una seqüència d'imatges ordenades en el recorregut de les seccions del colon. Verificant la presència de contingut vascular a l'escena endoluminal també és possible certificar una acurada inspecció de les mucoses i millorar la localització de pòlips. Considerant els usos potencials de la descripció dels vasos sanguinis, aquesta contribució estudia la caracterització del contingut vascular i l'anàlisi de la capacitat descriptiva dels seus patrons de ramificació. La caracterització dels vasos sanguinis en imatges de colonoscòpia suposa reptes importants. L'escena endoluminal inclou diferents objectes amb característiques similars, fet que dificulta el desenvolupament de models diferents per a cadascun d'aquests objectes. Per afrontar aquestes dificultats, proposem l'ús dels patrons de ramificació dels vasos sanguinis com a trets a baix nivell per a la descripció de formes. Hem creat dues bases de dades d'imatges que inclouen la segmentació manual dels arbres vasculars, així com la localització manual de dos tipus de punts d'interès: encreuaments i punts finals. Presentem un model per a la caracterització dels punts d'encreuament en patrons binaris. La implementació del model ens permet desenvolupar un mètode de localització de punts d'encreuament. El mètode supera els algorismes existents a la literatura en experiments en dues bases de dades: una de creació pròpia i la base de dades DRIVE, d'imatges de fons d'ull. En el segon cas, hem creat una extensió amb la localització manual dels punts d'encreuament. Pel fet que volem explorar la capacitat descriptiva de patrons vasculars i punts d'encreuament, proposem una aproximació basada en grafs per crear marcadors anatòmics. En el context de la localització de pòlips, establim un nou mètode per inhibir la influència dels vasos sanguinis en l’extracció d'informació de baix nivell. Els resultats mostren que la nostra metodologia disminueix la influència dels vasos sanguinis, augmenta la informació als pòlips i millora els mètodes de localització de pòlips.Colorectal cancer is the third most common cancer worldwide and the second most common malignant tumor in Europe. Screening tests have shown to be very effective in reducing the amount of deaths since they allow an early detection of polyps. Among the different screening techniques, colonoscopy is considered the gold standard although clinical studies mention several problems that have an impact in the quality of the procedure. The navigation through the rectum and colon track can be challenging for the physicians which can increase polyp miss rates. The thorough visualization of the colon track must be ensured so that the chances of missing lesions are minimized. The visual analysis of colonoscopy images can provide important information to the physicians and support their navigation during the procedure. Blood vessels and their branching patterns can provide descriptive power to potentially develop biometric markers. Anatomical markers based on blood vessel patterns could be used to identify a particular scene in colonoscopy videos and to support endoscope navigation by generating a sequence of ordered scenes through the different colon sections. By verifying the presence of vascular content in the endoluminal scene it is also possible to certify a proper inspection of the colon mucosa and to improve polyp localization. Considering the potential uses of blood vessel description, this contribution studies the characterization of the vascular content and the analysis of the descriptive power of its branching patterns. Blood vessel characterization in colonoscopy images is shown to be a challenging task. The endoluminal scene is conformed by several objects whose similar characteristics hinders the development of particular models for each of them. To overcome such difficulties we propose the use of the blood vessel branching characteristics as low-level features for pattern description. We created two data sets including manually labeled vessel information as well as manual ground truths of two types of keypoint landmarks: junctions and endpoints. We present a model to characterize junctions in binary patterns. The implementation of the junction model allows us to develop a junction localization method. The proposed method outperforms the available algorithms in the literature in experiments in both, our newly created colon vessel data set, and in DRIVE retinal fundus image data set. In the latter case, we created manual ground truth of junction coordinates. Since we want to explore the descriptive potential of junctions and vessels, we propose a graph-based approach to create anatomical markers. In the context of polyp localization, we present a new method to inhibit the influence of blood vessels in the extraction of low-level profile information. The results show that our methodology decreases vessel influence, increases polyp information and leads to an improvement in state-of-the-art polyp localization performance

Vascular pattern characterization in colonoscopy images

El càncer de còlon és el tercer amb més incidència al món i el segon tipus de tumor maligne més comú a Europa. Les tècniques d'exploració directa del còlon han demostrat la seva eficiència en la reducció del nombre de víctimes mortals, permetent la detecció de pòlips en estadis prematurs. Entre les diferents tècniques d'exploració, la colonoscòpia és considerada actualment l'estàndard clínic, tot i que diferents estudis revelen la incidència d'alguns factors en la qualitat de l'exploració. La navegació al llarg del còlon i el recte evidencia una sèrie de reptes per als endoscopistes que provoquen un augment en la taxa d'errors. L'acurada inspecció del còlon ha de ser certificada per tal de minimitzar les possibilitats que alguna lesió no sigui detectada. La inspecció de les imatges de colonoscòpia pot aportar informació crucial per als endoscopistes i donar suport a la navegació durant el procediment. Els vasos sanguinis i els seus patrons de ramificació poden aportar potencial descriptiu per desenvolupar marcadors biomètrics. Els marcadors anatòmics basats en vasos sanguinis podrien ser utilitzats per identificar escenes en vídeos de colonoscòpia i donar suport per a la navegació generant una seqüència d'imatges ordenades en el recorregut de les seccions del colon. Verificant la presència de contingut vascular a l'escena endoluminal també és possible certificar una acurada inspecció de les mucoses i millorar la localització de pòlips. Considerant els usos potencials de la descripció dels vasos sanguinis, aquesta contribució estudia la caracterització del contingut vascular i l'anàlisi de la capacitat descriptiva dels seus patrons de ramificació. La caracterització dels vasos sanguinis en imatges de colonoscòpia suposa reptes importants. L'escena endoluminal inclou diferents objectes amb característiques similars, fet que dificulta el desenvolupament de models diferents per a cadascun d'aquests objectes. Per afrontar aquestes dificultats, proposem l'ús dels patrons de ramificació dels vasos sanguinis com a trets a baix nivell per a la descripció de formes. Hem creat dues bases de dades d'imatges que inclouen la segmentació manual dels arbres vasculars, així com la localització manual de dos tipus de punts d'interès: encreuaments i punts finals. Presentem un model per a la caracterització dels punts d'encreuament en patrons binaris. La implementació del model ens permet desenvolupar un mètode de localització de punts d'encreuament. El mètode supera els algorismes existents a la literatura en experiments en dues bases de dades: una de creació pròpia i la base de dades DRIVE, d'imatges de fons d'ull. En el segon cas, hem creat una extensió amb la localització manual dels punts d'encreuament. Pel fet que volem explorar la capacitat descriptiva de patrons vasculars i punts d'encreuament, proposem una aproximació basada en grafs per crear marcadors anatòmics. En el context de la localització de pòlips, establim un nou mètode per inhibir la influència dels vasos sanguinis en l'extracció d'informació de baix nivell. Els resultats mostren que la nostra metodologia disminueix la influència dels vasos sanguinis, augmenta la informació als pòlips i millora els mètodes de localització de pòlipsColorectal cancer is the third most common cancer worldwide and the second most common malignant tumor in Europe. Screening tests have shown to be very effective in reducing the amount of deaths since they allow an early detection of polyps. Among the different screening techniques, colonoscopy is considered the gold standard although clinical studies mention several problems that have an impact in the quality of the procedure. The navigation through the rectum and colon track can be challenging for the physicians which can increase polyp miss rates. The thorough visualization of the colon track must be ensured so that the chances of missing lesions are minimized. The visual analysis of colonoscopy images can provide important information to the physicians and support their navigation during the procedure. Blood vessels and their branching patterns can provide descriptive power to potentially develop biometric markers. Anatomical markers based on blood vessel patterns could be used to identify a particular scene in colonoscopy videos and to support endoscope navigation by generating a sequence of ordered scenes through the different colon sections. By verifying the presence of vascular content in the endoluminal scene it is also possible to certify a proper inspection of the colon mucosa and to improve polyp localization. Considering the potential uses of blood vessel description, this contribution studies the characterization of the vascular content and the analysis of the descriptive power of its branching patterns. Blood vessel characterization in colonoscopy images is shown to be a challenging task. The endoluminal scene is conformed by several objects whose similar characteristics hinders the development of particular models for each of them. To overcome such difficulties we propose the use of the blood vessel branching characteristics as low-level features for pattern description. We created two data sets including manually labeled vessel information as well as manual ground truths of two types of keypoint landmarks: junctions and endpoints. We present a model to characterize junctions in binary patterns. The implementation of the junction model allows us to develop a junction localization method. The proposed method outperforms the available algorithms in the literature in experiments in both, our newly created colon vessel data set, and in DRIVE retinal fundus image data set. In the latter case, we created manual ground truth of junction coordinates. Since we want to explore the descriptive potential of junctions and vessels, we propose a graph-based approach to create anatomical markers. In the context of polyp localization, we present a new method to inhibit the influence of blood vessels in the extraction of low-level profile information. The results show that our methodology decreases vessel influence, increases polyp information and leads to an improvement in state-of-the-art polyp localization performance