Cultivate Quantitative Magnetic Resonance Imaging Methods to Measure Markers of Health and Translate to Large Scale Cohort Studies

Magnetic Resonance Imaging (MRI) is an indispensable tool in healthcare and research, with a growing demand for its services. The appeal of MRI stems from its non-ionizing radiation nature, ability to generate high-resolution images of internal organs and structures without invasive procedures, and capacity to provide quantitative assessments of tissue properties such as ectopic fat, body composition, and organ volume. All without long term side effects. Nine published papers are submitted which show the cultivation of quantitative measures of ectopic fat within the liver and pancreas using MRI, and the process of validating whole-body composition and organ volume measurements. All these techniques have been translated into large-scale studies to improve health measurements in large population cohorts. Translating this work into large-scale studies, including the use of artificial intelligence, is included. Additionally, an evaluation accompanies these published studies, appraising the evolution of these quantitative MRI techniques from the conception to their application in large cohort studies. Finally, this appraisal provides a summary of future work on crowdsourcing of ground truth training data to facilitate its use in wider applications of artificial intelligence.In conclusion, this body of work presents a portfolio of evidence to fulfil the requirements of a PhD by published works at the University of Salford

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

Characterization, prevalence, and risk factors of spontaneous and experimental atherosclerosis and vascular imaging in psittaciformes

Atherosclerosis is a degenerative and inflammatory vascular disease characterized by the accumulation of inflammatory cells, lipids, calcium, and formation of large fibrofatty lesions within the intima of arteries resulting in the disorganization of the arterial wall and stenosis of the lumen. Despite the importance of atherosclerosis in psittacine cardiology, there are few pathologic, clinical, and experimental investigations in psittaciformes. In order to expand the knowledge on psittacine atherosclerosis and provide fundamental observational information for future research, a series of studies was conducted on psittaciformes: 1) psittacine atherosclerotic lesions were characterized and categorized based on histopathology, histochemistry, transmission (TEM), and scanning electron microscopy (SEM) of 63 arterial samples, 2) the prevalence of clinically significant atherosclerotic lesions and the influence of several epidemiological variables were investigated in a multi-center case-control study on 7683 psittaciformes, 3) a diet-induced experimental model of atherosclerosis was developed and characterized in Quaker parrots (Myiopsitta monachus), and 4) a computed-tomography angiographic (CTA) protocol was developed and standardized to image the arterial lumen in Hispaniolan Amazon parrots (Amazona ventralis). Seven lesion types could be described in psittaciformes, which were similar to the human classification system. Digital image analysis, TEM, and SEM helped to further describe the lesions and refine the classification system. Atherosclerosis prevalence significantly increased with age, female sex, and the genera Psittacus, Amazona, and Nymphicus. Mild associations with reproductive, hepatic diseases, and myocardial fibrosis were also evidenced. Experimental induction of atherosclerosis with dietary 1% cholesterol lead to significant lesions within 2 months in Quaker parrots. An increase in arterial and plasma cholesterol and LDL was also documented. Reference limits for arterial luminal diameter of Hispaniolan Amazon parrots were determined by CTA and measurements revealed high intraobserver and interobserver agreement. In conclusion, psittacine atherosclerotic lesions displayed distinctive features that allowed the development of an effective classification system. The prevalence of advanced lesions (type IV-VI) was associated with several risk factors: age, female sex, and three psittacine genera. The Quaker parrot was found to be a suitable experimental model for psittacine atherosclerosis and dyslipidemia. Finally CTA was determined to be safe, reliable, and of potential diagnostic value in parrots for diagnosing stenotic atherosclerotic lesions