Selección de un algoritmo para la clasificación de Nódulos Pulmonares Solitarios

En los últimos años la comunidad científica internacional ha dedicado considerables recursos a la investigación y desarrollo de sistemas de diagnóstico asistidos por ordenador, utilizados por los médicos en el proceso de diagnóstico. Se ha prestado especial atención en algunas áreas médicas, como las especialidades oncológicas, por los altos índices de mortalidad provocados por algunas enfermedades como el cáncer de pulmón. El diagnóstico temprano de este padecimiento puede reducir en gran medida estos indicadores y mejorar la calidad de vida de los pacientes. El objetivo que se pretende con el desarrollo de esta investigación, es la selección adecuada de un algoritmo de clasificación, para ser utilizado en la fase que lleva el mismo nombre como parte de un sistema de diagnóstico asistido por ordenador para la clasificación de nódulos pulmonares solitarios. Para la selección adecuada del algoritmo de clasificación, se realiza un experimento utilizando las herramientas Weka v3.7.10 y Matlab 2013. Para determinar cuál de las técnicas estudiadas arroja mejores resultados de rendimiento, se utilizó el mismo conjunto de datos para las fases de entrenamiento, prueba y validación del clasificador, disponible en la base de datos internacional The Lung Image Database Consortium Image Collection. Palabras Clave: algoritmo de clasificación, aprendizaje automatizado, nódulos pulmonares solitarios, precisión

Artificial intelligence in cancer imaging: Clinical challenges and applications

Judgement, as one of the core tenets of medicine, relies upon the integration of multilayered data with nuanced decision making. Cancer offers a unique context for medical decisions given not only its variegated forms with evolution of disease but also the need to take into account the individual condition of patients, their ability to receive treatment, and their responses to treatment. Challenges remain in the accurate detection, characterization, and monitoring of cancers despite improved technologies. Radiographic assessment of disease most commonly relies upon visual evaluations, the interpretations of which may be augmented by advanced computational analyses. In particular, artificial intelligence (AI) promises to make great strides in the qualitative interpretation of cancer imaging by expert clinicians, including volumetric delineation of tumors over time, extrapolation of the tumor genotype and biological course from its radiographic phenotype, prediction of clinical outcome, and assessment of the impact of disease and treatment on adjacent organs. AI may automate processes in the initial interpretation of images and shift the clinical workflow of radiographic detection, management decisions on whether or not to administer an intervention, and subsequent observation to a yet to be envisioned paradigm. Here, the authors review the current state of AI as applied to medical imaging of cancer and describe advances in 4 tumor types (lung, brain, breast, and prostate) to illustrate how common clinical problems are being addressed. Although most studies evaluating AI applications in oncology to date have not been vigorously validated for reproducibility and generalizability, the results do highlight increasingly concerted efforts in pushing AI technology to clinical use and to impact future directions in cancer care

Artificial Intelligence in Image-Based Screening, Diagnostics, and Clinical Care of Cardiopulmonary Diseases

Cardiothoracic and pulmonary diseases are a significant cause of mortality and morbidity worldwide. The COVID-19 pandemic has highlighted the lack of access to clinical care, the overburdened medical system, and the potential of artificial intelligence (AI) in improving medicine. There are a variety of diseases affecting the cardiopulmonary system including lung cancers, heart disease, tuberculosis (TB), etc., in addition to COVID-19-related diseases. Screening, diagnosis, and management of cardiopulmonary diseases has become difficult owing to the limited availability of diagnostic tools and experts, particularly in resource-limited regions. Early screening, accurate diagnosis and staging of these diseases could play a crucial role in treatment and care, and potentially aid in reducing mortality. Radiographic imaging methods such as computed tomography (CT), chest X-rays (CXRs), and echo ultrasound (US) are widely used in screening and diagnosis. Research on using image-based AI and machine learning (ML) methods can help in rapid assessment, serve as surrogates for expert assessment, and reduce variability in human performance. In this Special Issue, “Artificial Intelligence in Image-Based Screening, Diagnostics, and Clinical Care of Cardiopulmonary Diseases”, we have highlighted exemplary primary research studies and literature reviews focusing on novel AI/ML methods and their application in image-based screening, diagnosis, and clinical management of cardiopulmonary diseases. We hope that these articles will help establish the advancements in AI

Möglichkeiten und Grenzen von Projektionsradiographie und Computertomographie bei der Detektion pulmonaler Rundherde bei Hund und Katze

Einleitung: Der frühzeitigen Detektion pulmonaler Rundherde kommt eine Schlüsselrolle bei neoplastischen Erkrankungen von Hund und Katze zu, indem sie maßgeblich Prognose und Behandlungsoptionen beeinflusst. Ziel unserer ersten Studie war, die aktuelle diagnostische Wertigkeit und mögliche Limitationen der klassischen Röntgenuntersuchung bei der Detektion pulmonaler Rundherde darzustellen. Unsere zweite Untersuchung beschäftigt sich mit dem Ziel der computerassistierten Detektion (CAD) und deren Einsatz in der Tiermedizin. Material und Methoden: Der Untersuchungszeitraum umfasste die Jahre 2005–2011. In die erste Studie wurden Hunde und Katzen mit pulmonalen Rundherden aufgenommen, an denen zunächst eine klassische Röntgenuntersuchung und anschließend innerhalb von 14 Tagen eine computertomographische Untersuchung (CT) durchgeführt wurde. Neben der Darstellung möglicher Limitationen der klassischen Röntgenuntersuchung wurde auch deren Sensitivität hinsichtlich des Vorliegens pulmonaler Rundherde im Vergleich zur CT als Goldstandard untersucht. Gemäß den Einschlusskriterien wurden 50 Hunde und 20 Katzen in die erste Studie aufgenommen. Die zweite Untersuchung beschäftigt sich mit der Sensitivität eines computerassistierten Detektionssystems sowie dessen möglichen Mehrgewinns für den Radiologen bei der Detektion pulmonaler Rundherde in der Tiermedizin. Darüber hinaus wurden die möglichen Limitationen eines solchen Systems untersucht. In die Untersuchung wurden nicht nur Tiere mit Rundherden eingeschlossen, sondern auch solche mit Massen (Herde größer 3 cm). Ausgeschlossen waren Patienten mit mehr als 50 Rundherden pro Lungenhälfte sowie Rundherde/Massen, die vollständig in Atelektasen eingebettet waren. Gemäß den Einschlusskriterien wurden bei 51 Hunden und 16 Katzen insgesamt 586 Rundherde als Referenzwert für die CAD zugrunde gelegt. Ergebnisse: Als ein Ergebnis aus der vorliegenden ersten Studie zeigt sich für die Projektionsradiographie eine Detektionsrate von insgesamt 61 % (64 % für Hunde und 55 % für Katzen) verglichen mit der CT als Goldstandard. Gründe für eine fehlende Detektion liegen vor allem darin, dass die Röntgenuntersuchung im Ergebnis ein Summationsbild liefert. Daneben spielt auch die Rundherdgröße eine (untergeordnete) Rolle. Das in der zweiten Studie eingesetzte Detektionssystem zur computerassistierten Detektion pulmonaler Rundherde wies für die Tiermedizin eine Sensitivität von 69,4 % auf. Gleichzeitig wurde eine hohe Anzahl falsch positiver sowie falsch negativer Befunde durch die CAD verzeichnet. Dennoch ließ sich durch den Einsatz der CAD die Sensitivität von Untersucher 1 von 89,2 % auf 94,7 % steigern, die von Untersucher 2 von 87,4 % auf 90,8 %. Schlussfolgerungen: Aufgrund der engen Einschlusskriterien dieser Studie kann für die Detektion pulmonaler Rundherde in der Projektionsradiographie als Mindestwert die hier ermittelte durchschnittliche Sensitivität von 61 % zugrunde gelegt werden. Die klassische Röntgenuntersuchung eignet sich weiterhin als erstes bildgebendes Verfahren für die pulmonale Rundherddetektion, für ein genaues Staging sollte allerdings die CT angewandt werden. Für eine fehlende Rundherddetektion war nicht primär die geringe Größe der Rundherde ursächlich, sondern vielmehr Begleiterkrankungen, die mit einer Transparenzminderung der Lunge einhergingen. Daher sollte insbesondere dann die CT zum Einsatz kommen, wenn zusätzliche Veränderungen wie beispielsweise ein Pleuraerguss vorliegen. Für die Detektion pulmonaler Rundherde in der CT-Untersuchung gilt, dass die Sensitivität des Radiologen grundsätzlich durch ein automatisches Detektionssystem gesteigert werden kann. Somit eignet es sich insbesondere dann, wenn kein zweiter radiologischer Befunder vorhanden ist. Allerdings weist die CAD eine sehr hohe Anzahl falsch positiver sowie einige falsch negative Befunde auf, so dass sich für ihren routinemäßigen Einsatz in der Tiermedizin derzeit noch Limitationen ergeben.:Inhaltsverzeichnis 1 EINLEITUNG 1 2 LITERATURÜBERSICHT 3 2.1 Neoplasien der Lunge bei Hund und Katze 3 2.2 Bildgebende Diagnostik bei pulmonalen Neoplasien 7 2.2.1 Definition des pulmonalen Rundherdes 13 2.2.2 Detektion von pulmonalen Rundherden in der Projektionsradiographie 15 2.2.3 Detektion von pulmonalen Rundherden in der CT-Untersuchung 17 2.2.4 Stellenwert der computerassistierten Detektion zur Erkennung pulmonaler Rundherde 18 3 PUBLIKATIONEN 20 3.1 Vergleich von Projektionsradiographie und Computertomographie zur Detektion pulmonaler Rundherde bei Hund und Katze 20 3.2 CT-Untersuchungen zur computerassistierten Detektion von pulmonalen Rundherden bei Hund und Katze 28 4 DISKUSSION 36 4.1 Diskussion der Methodik 36 4.2 Diskussion der Ergebnisse 45 5 ZUSAMMENFASSUNG 50 6 SUMMARY 52 7 LITERATURVERZEICHNIS 54Introduction: The early detection of pulmonary nodules plays a key role in neoplastic conditions of dogs and cats substantially influencing prognosis and therapy options. The aim of our first study was to outline the actual diagnostic value as well as the potential limitations of projection radiography for detection of pulmonary nodules. Our second study addresses the newer aspect of computer assisted detection (CAD) and its possible application in veterinary medicine. Materials and methods: The investigation period was between 2005 and 2011. In our first study we included those dogs and cats with pulmonary nodules that underwent a radiographic examination as well as a computed tomographic examination (CT) within a period of 14 days. Aside from the description of possible limitations of projection radiography, we also evaluated its sensitivity for detection of pulmonary nodules compared to CT as gold standard. According to the inclusion criteria 50 dogs and 20 cats were admitted to this study. The second study dealt with the sensitivity of a computer assisted detection system and its potential benefit for radiologists for the detection of pulmonary nodules in veterinary medicine. Furthermore, we outlined possible limitations of the detection system. This study not only comprised dogs and cats with pulmonary nodules, but also those with pulmonary masses (i.e. nodules > 3 cm). We excluded patients with more than 50 nodules either in the right or the left lung as well as nodules/masses embedded in a massive atelectasis. According to our inclusion criteria, we determined 586 nodules in total, distributed on 51 dogs and 16 cats used as reference value for the CAD. Results: As one result of our first study, we found a detection rate of 61 % (64 % for dogs and 55 % for cats) for projection radiography in comparison to CT as gold standard. Reasons for a missing detection of pulmonary nodules are predominantly limitations that come along with superimpositions using projection radiography; apart from that, nodule size is of some subsidiary meaning. The detection system for the computer assisted detection of pulmonary nodules used in the second study showed a sensitivity of 69.4 % in veterinary medicine. Additionally a high number of false positive findings as well as false negative findings was detected by CAD. However, due to the use of CAD the sensitivity of examiner 1 increased from 89.2 % to 94.7 %, the sensitivity of examiner 2 increased from 87.4 % to 90.8 %. Conclusions: Based on the strict inclusion criterion in this study the average sensitivity of 61 % can be used as a minimum for the detection of pulmonary nodules using radiographs. Projection radiography is suitable as first line diagnostic tool for the detection of pulmonary nodules. For accurate tumor staging CT should be used. Since predominant reasons for a missing detection of pulmonary nodules consisted of limitations that come along with superimpositions (like pleural effusion) CT is especially recommended in those cases. In general, the sensitivity of radiologists can be improved by an automatic detection system concerning the detection of pulmonary nodules using CT. Especially in those cases, when no second reader is available, CAD is suitable. However, the CAD system we used herein yielded a high number of false positive findings as well as false negative findings; therefore, its use in veterinary medicine on a routine basis still has some limitations.:Inhaltsverzeichnis 1 EINLEITUNG 1 2 LITERATURÜBERSICHT 3 2.1 Neoplasien der Lunge bei Hund und Katze 3 2.2 Bildgebende Diagnostik bei pulmonalen Neoplasien 7 2.2.1 Definition des pulmonalen Rundherdes 13 2.2.2 Detektion von pulmonalen Rundherden in der Projektionsradiographie 15 2.2.3 Detektion von pulmonalen Rundherden in der CT-Untersuchung 17 2.2.4 Stellenwert der computerassistierten Detektion zur Erkennung pulmonaler Rundherde 18 3 PUBLIKATIONEN 20 3.1 Vergleich von Projektionsradiographie und Computertomographie zur Detektion pulmonaler Rundherde bei Hund und Katze 20 3.2 CT-Untersuchungen zur computerassistierten Detektion von pulmonalen Rundherden bei Hund und Katze 28 4 DISKUSSION 36 4.1 Diskussion der Methodik 36 4.2 Diskussion der Ergebnisse 45 5 ZUSAMMENFASSUNG 50 6 SUMMARY 52 7 LITERATURVERZEICHNIS 5

Intelligent computing applications to assist perceptual training in medical imaging

The research presented in this thesis represents a body of work which addresses issues in medical imaging, primarily as it applies to breast cancer screening and laparoscopic surgery. The concern here is how computer based methods can aid medical practitioners in these tasks. Thus, research is presented which develops both new techniques of analysing radiologists performance data and also new approaches of examining surgeons visual behaviour when they are undertaking laparoscopic training. Initially a new chest X-Ray self-assessment application is described which has been developed to assess and improve radiologists performance in detecting lung cancer. Then, in breast cancer screening, a method of identifying potential poor performance outliers at an early stage in a national self-assessment scheme is demonstrated. Additionally, a method is presented to optimize whether a radiologist, in using this scheme, has correctly localised and identified an abnormality or made an error. One issue in appropriately measuring radiological performance in breast screening is that both the size of clinical monitors used and the difficulty in linking the medical image to the observer s line of sight hinders suitable eye tracking. Consequently, a new method is presented which links these two items. Laparoscopic surgeons have similar issues to radiologists in interpreting a medical display but with the added complications of hand-eye co-ordination. Work is presented which examines whether visual search feedback of surgeons operations can be useful training aids

Deep learning in medical imaging and radiation therapy

Peer Reviewedhttps://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/146980/1/mp13264_am.pdfhttps://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/146980/2/mp13264.pd