Lumen contour segmentation in ivoct based on n-type cnn

Automatic segmentation of lumen contour plays an important role in medical imaging and diagnosis, which is the first step towards the evaluation of morphology of vessels under analysis and the identification of possible atherosclerotic lesions. Meanwhile, quantitative information can only be obtained with segmentation, contributing to the appearance of novel methods which can be successfully applied to intravascular optical coherence tomography (IVOCT) images. This paper proposed a new end-to-end neural network (N-Net) for the automatic lumen segmentation, using multi-scale features based deep neural network, for IVOCT images. The architecture of the N-Net contains a multi-scale input layer, a N-type convolution network layer and a cross-entropy loss function. The multi-scale input layer in the proposed N-Net is designed to avoid the loss of information caused by pooling in traditional U-Net and also enriches the detailed information in each layer. The N-type convolutional network is proposed as the framework in the whole deep architecture. Finally, the loss function guarantees the degree of fidelity between the output of proposed method and the manually labeled output. In order to enlarge the training set, data augmentation is also introduced. We evaluated our method against loss, accuracy, recall, dice similarity coefficient, jaccard similarity coefficient and specificity. The experimental results presented in this paper demonstrate the superior performance of the proposed N-Net architecture, comparing to some existing networks, for enhancing the precision of automatic lumen segmentation and increasing the detailed information of edges of the vascular lumen

Sperm cell segmentation in digital micrographs based on convolutional neural networks using u-net architecture

Human infertility is considered a serious disease of the the reproductive system that affects more than 10% of couples worldwide,and more than 30% of reported cases are related to men. The crucial step in evaluating male in fertility is a semen analysis, highly dependent on sperm morphology. However,this analysis is done at the laboratory manually and depends mainly on the doctor’s experience. Besides,it is laborious, and there is also a high degree of interlaboratory variability in the results. This article proposes applying a specialized convolutional neural network architecture (U-Net),which focuses on the segmentation of sperm cells in micrographs to overcome these problems.The results showed high scores for the model segmentation metrics such as precisión (93%), IoU score (86%),and DICE score of 93%. Moreover,we can conclude that U-net architecture turned out to be a good option to carry out the segmentation of sperm cells

Distortion and instability compensation with deep learning for rotational scanning endoscopic optical coherence tomography

Optical Coherence Tomography (OCT) is increasingly used in endoluminal procedures since it provides high-speed and high resolution imaging. Distortion and instability of images obtained with a proximal scanning endoscopic OCT system are significant due to the motor rotation irregularity, the friction between the rotating probe and outer sheath and synchronization issues. On-line compensation of artefacts is essential to ensure image quality suitable for real-time assistance during diagnosis or minimally invasive treatment. In this paper, we propose a new online correction method to tackle both B-scan distortion, video stream shaking and drift problem of endoscopic OCT linked to A-line level image shifting. The proposed computational approach for OCT scanning video correction integrates a Convolutional Neural Network (CNN) to improve the estimation of azimuthal shifting of each A-line. To suppress the accumulative error of integral estimation we also introduce another CNN branch to estimate a dynamic overall orientation angle. We train the network with semi-synthetic OCT videos by intentionally adding rotational distortion into real OCT scanning images. The results show that networks trained on this semi-synthetic data generalize to stabilize real OCT videos, and the algorithm efficacy is demonstrated on both ex vivo and in vivo data, where strong scanning artifacts are successfully corrected. (c) 2022 The Authors. Published by Elsevier B.V

Non-communicable Diseases, Big Data and Artificial Intelligence

This reprint includes 15 articles in the field of non-communicable Diseases, big data, and artificial intelligence, overviewing the most recent advances in the field of AI and their application potential in 3P medicine

Contribuciones de las técnicas machine learning a la cardiología. Predicción de reestenosis tras implante de stent coronario

[ES]Antecedentes: Existen pocos temas de actualidad equiparables a la posibilidad de la tecnología actual para desarrollar las mismas capacidades que el ser humano, incluso en medicina. Esta capacidad de simular los procesos de inteligencia humana por parte de máquinas o sistemas informáticos es lo que conocemos hoy en día como inteligencia artificial. Uno de los campos de la inteligencia artificial con mayor aplicación a día de hoy en medicina es el de la predicción, recomendación o diagnóstico, donde se aplican las técnicas machine learning. Asimismo, existe un creciente interés en las técnicas de medicina de precisión, donde las técnicas machine learning pueden ofrecer atención médica individualizada a cada paciente. El intervencionismo coronario percutáneo (ICP) con stent se ha convertido en una práctica habitual en la revascularización de los vasos coronarios con enfermedad aterosclerótica obstructiva significativa. El ICP es asimismo patrón oro de tratamiento en pacientes con infarto agudo de miocardio; reduciendo las tasas de muerte e isquemia recurrente en comparación con el tratamiento médico. El éxito a largo plazo del procedimiento está limitado por la reestenosis del stent, un proceso patológico que provoca un estrechamiento arterial recurrente en el sitio de la ICP. Identificar qué pacientes harán reestenosis es un desafío clínico importante; ya que puede manifestarse como un nuevo infarto agudo de miocardio o forzar una nueva resvascularización del vaso afectado, y que en casos de reestenosis recurrente representa un reto terapéutico. Objetivos: Después de realizar una revisión de las técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la medicina y con mayor profundidad, de las técnicas machine learning aplicadas a la cardiología, el objetivo principal de esta tesis doctoral ha sido desarrollar un modelo machine learning para predecir la aparición de reestenosis en pacientes con infarto agudo de miocardio sometidos a ICP con implante de un stent. Asimismo, han sido objetivos secundarios comparar el modelo desarrollado con machine learning con los scores clásicos de riesgo de reestenosis utilizados hasta la fecha; y desarrollar un software que permita trasladar esta contribución a la práctica clínica diaria de forma sencilla. Para desarrollar un modelo fácilmente aplicable, realizamos nuestras predicciones sin variables adicionales a las obtenidas en la práctica rutinaria. Material: El conjunto de datos, obtenido del ensayo GRACIA-3, consistió en 263 pacientes con características demográficas, clínicas y angiográficas; 23 de ellos presentaron reestenosis a los 12 meses después de la implantación del stent. Todos los desarrollos llevados a cabo se han hecho en Python y se ha utilizado computación en la nube, en concreto AWS (Amazon Web Services). Metodología: Se ha utilizado una metodología para trabajar con conjuntos de datos pequeños y no balanceados, siendo importante el esquema de validación cruzada anidada utilizado, así como la utilización de las curvas PR (precision-recall, exhaustividad-sensibilidad), además de las curvas ROC, para la interpretación de los modelos. Se han entrenado los algoritmos más habituales en la literatura para elegir el que mejor comportamiento ha presentado. Resultados: El modelo con mejores resultados ha sido el desarrollado con un clasificador extremely randomized trees; que superó significativamente (0,77; área bajo la curva ROC a los tres scores clínicos clásicos; PRESTO-1 (0,58), PRESTO-2 (0,58) y TLR (0,62). Las curvas exhaustividad sensibilidad ofrecieron una imagen más precisa del rendimiento del modelo extremely randomized trees que muestra un algoritmo eficiente (0,96) para no reestenosis, con alta exhaustividad y alta sensibilidad. Para un umbral considerado óptimo, de 1,000 pacientes sometidos a implante de stent, nuestro modelo machine learning predeciría correctamente 181 (18%) más casos en comparación con el mejor score de riesgo clásico (TLR). Las variables más importantes clasificadas según su contribución a las predicciones fueron diabetes, enfermedad coronaria en 2 ó más vasos, flujo TIMI post-ICP, plaquetas anormales, trombo post-ICP y colesterol anormal. Finalmente, se ha desarrollado una calculadora para trasladar el modelo a la práctica clínica. La calculadora permite estimar el riesgo individual de cada paciente y situarlo en una zona de riesgo, facilitando la toma de decisión al médico en cuanto al seguimiento adecuado para el mismo. Conclusiones: Aplicado inmediatamente después de la implantación del stent, un modelo machine learning diferencia mejor a aquellos pacientes que presentarán o no reestenosis respecto a los discriminadores clásicos actuales