Artificial neural network-statistical approach for PET volume analysis and classification

Copyright © 2012 The Authors. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.This article has been made available through the Brunel Open Access Publishing Fund.The increasing number of imaging studies and the prevailing application of positron emission tomography (PET) in clinical oncology have led to a real need for efficient PET volume handling and the development of new volume analysis approaches to aid the clinicians in the clinical diagnosis, planning of treatment, and assessment of response to therapy. A novel automated system for oncological PET volume analysis is proposed in this work. The proposed intelligent system deploys two types of artificial neural networks (ANNs) for classifying PET volumes. The first methodology is a competitive neural network (CNN), whereas the second one is based on learning vector quantisation neural network (LVQNN). Furthermore, Bayesian information criterion (BIC) is used in this system to assess the optimal number of classes for each PET data set and assist the ANN blocks to achieve accurate analysis by providing the best number of classes. The system evaluation was carried out using experimental phantom studies (NEMA IEC image quality body phantom), simulated PET studies using the Zubal phantom, and clinical studies representative of nonsmall cell lung cancer and pharyngolaryngeal squamous cell carcinoma. The proposed analysis methodology of clinical oncological PET data has shown promising results and can successfully classify and quantify malignant lesions.This study was supported by the Swiss National Science Foundation under Grant SNSF 31003A-125246, Geneva Cancer League, and the Indo Swiss Joint Research Programme ISJRP 138866. This article is made available through the Brunel Open Access Publishing Fund

Measurements, Models, Systems and Design

531 s.

New methods for automated NMD data analysis and protein structure determination

Die Ermittlung von Proteinstukturen mittels NMR-Spektroskopie ist ein komplexer Prozess, wobei die Resonanzfrequenzen und die Signalintensitäten den Atomen des Proteins zugeordnet werden. Zur Bestimmung der räumlichen Proteinstruktur sind folgende Schritte erforderlich: die Präparation der Probe und 15N/13C Isotopenanreicherung, Durchführung der NMR Experimente, Prozessierung der Spektren, Bestimmung der Signalresonanzen ('Peak-picking'), Zuordnung der chemischen Verschiebungen, Zuordnung der NOESY-Spektren und das Sammeln von konformationellen Strukturparametern, Strukturrechnung und Strukturverfeinerung. Aktuelle Methoden zur automatischen Strukturrechnung nutzen eine Reihe von Computeralgorithmen, welche Zuordnungen der NOESY-Spektren und die Strukturrechnung durch einen iterativen Prozess verbinden. Obwohl neue Arten von Strukturparametern wie dipolare Kopplungen, Orientierungsinformationen aus kreuzkorrelierten Relaxationsraten oder Strukturinformationen, die sich in Gegenwart paramagnetischer Zentren in Proteinen ergeben, wichtige Neuerungen für die Proteinstrukturrechnung darstellen, sind die Abstandsinformationen aus NOESY-Spektren weiterhin die wichtigste Basis für die NMR-Strukturbestimmung. Der hohe zeitliche Aufwand des 'peak-picking' in NOESY-Spektren ist hauptsächlich bedingt durch spektrale Überlagerung, Rauschsignale und Artefakte in NOESY-Spektren. Daher werden für das effizientere automatische 'Peak-picking' zuverlässige Filter benötigt, um die relevanten Signale auszuwählen. In der vorliegenden Arbeit wird ein neuer Algorithmus für die automatische Proteinstrukturrechnung beschrieben, der automatisches 'Peak-picking' von NOESY-Spektren beinhaltet, die mit Hilfe von Wavelets entrauscht wurden. Der kritische Punkt dieses Algorithmus ist die Erzeugung inkrementeller Peaklisten aus NOESY-Spektren, die mit verschiedenen auf Wavelets basierenden Entrauschungsprozeduren prozessiert wurden. Mit Hilfe entrauschter NOESY-Spektren erhält man Signallisten mit verschiedenen Konfidenzbereichen, die in unterschiedlichen Schritten der kombinierten NOE-Zuordnung/Strukturrechnung eingesetzt werden. Das erste Strukturmodell beruht auf stark entrauschten Spektren, die die konservativste Signalliste mit als weitgehend sicher anzunehmenden Signalen ergeben. In späteren Stadien werden Signallisten aus weniger stark entrauschten Spektren mit einer größeren Anzahl von Signalen verwendet. Die Auswirkung der verschiedenen Entrauschungsprozeduren auf Vollständigkeit und Richtigkeit der NOESY Peaklisten wurde im Detail untersucht. Durch die Kombination von Wavelet-Entrauschung mit einem neuen Algorithmus zur Integration der Signale in Verbindung mit zusätzlichen Filtern, die die Konsistenz der Peakliste prüfen ('Network-anchoring' der Spinsysteme und Symmetrisierung der Peakliste), wird eine schnelle Konvergenz der automatischen Strukturrechnung erreicht. Der neue Algorithmus wurde in ARIA integriert, einem weit verbreiteten Computerprogramm für die automatische NOE-Zuordnung und Strukturrechnung. Der Algorithmus wurde an der Monomereinheit der Polysulfid-Schwefel-Transferase (Sud) aus Wolinella succinogenes verifiziert, deren hochaufgelöste Lösungsstruktur vorher auf konventionelle Weise bestimmt wurde. Neben der Möglichkeit zur Bestimmung von Proteinlösungsstrukturen bietet sich die NMR-Spektroskopie auch als wirkungsvolles Werkzeug zur Untersuchung von Protein-Ligand- und Protein-Protein-Wechselwirkungen an. Sowohl NMR Spektren von isotopenmarkierten Proteinen, als auch die Spektren von Liganden können für das 'Screening' nach Inhibitoren benutzt werden. Im ersten Fall wird die Sensitivität der 1H- und 15N-chemischen Verschiebungen des Proteinrückgrats auf kleine geometrische oder elektrostatische Veränderungen bei der Ligandbindung als Indikator benutzt. Als 'Screening'-Verfahren, bei denen Ligandensignale beobachtet werden, stehen verschiedene Methoden zur Verfügung: Transfer-NOEs, Sättigungstransferdifferenzexperimente (STD, 'saturation transfer difference'), ePHOGSY, diffusionseditierte und NOE-basierende Methoden. Die meisten dieser Techniken können zum rationalen Design von inhibitorischen Verbindungen verwendet werden. Für die Evaluierung von Untersuchungen mit einer großen Anzahl von Inhibitoren werden effiziente Verfahren zur Mustererkennung wie etwa die PCA ('Principal Component Analysis') verwendet. Sie eignet sich zur Visualisierung von Ähnlichkeiten bzw. Unterschieden von Spektren, die mit verschiedenen Inhibitoren aufgenommen wurden. Die experimentellen Daten werden zuvor mit einer Serie von Filtern bearbeitet, die u.a. Artefakte reduzieren, die auf nur kleinen Änderungen der chemischen Verschiebungen beruhen. Der am weitesten verbreitete Filter ist das sogenannte 'bucketing', bei welchem benachbarte Punkte zu einen 'bucket' aufsummiert werden. Um typische Nachteile der 'bucketing'-Prozedur zu vermeiden, wurde in der vorliegenden Arbeit der Effekt der Wavelet-Entrauschung zur Vorbereitung der NMR-Daten für PCA am Beispiel vorhandener Serien von HSQC-Spektren von Proteinen mit verschiedenen Liganden untersucht. Die Kombination von Wavelet-Entrauschung und PCA ist am effizientesten, wenn PCA direkt auf die Wavelet-Koeffizienten angewandt wird. Durch die Abgrenzung ('thresholding') der Wavelet-Koeffizienten in einer Multiskalenanalyse wird eine komprimierte Darstellung der Daten erreicht, welche Rauschartefakte minimiert. Die Kompression ist anders als beim 'bucketing' keine 'blinde' Kompression, sondern an die Eigenschaften der Daten angepasst. Der neue Algorithmus kombiniert die Vorteile einer Datenrepresentation im Wavelet-Raum mit einer Datenvisualisierung durch PCA. In der vorliegenden Arbeit wird gezeigt, dass PCA im Wavelet- Raum ein optimiertes 'clustering' erlaubt und dabei typische Artefakte eliminiert werden. Darüberhinaus beschreibt die vorliegende Arbeit eine de novo Strukturbestimmung der periplasmatischen Polysulfid-Schwefel-Transferase (Sud) aus dem anaeroben gram-negativen Bakterium Wolinella succinogenes. Das Sud-Protein ist ein polysulfidbindendes und transferierendes Enzym, das bei niedriger Polysulfidkonzentration eine schnelle Polysulfid-Schwefel-Reduktion katalysiert. Sud ist ein 30 kDa schweres Homodimer, welches keine prosthetischen Gruppen oder schwere Metallionen enthält. Jedes Monomer enhält ein Cystein, welches kovalent bis zu zehn Polysulfid-Schwefel (Sn 2-) Ionen bindet. Es wird vermutet, dass Sud die Polysulfidkette auf ein katalytischen Molybdän-Ion transferiert, welches sich im aktiven Zentrum des membranständigen Enzyms Polysulfid-Reduktase (Psr) auf dessen dem Periplasma zugewandten Seite befindet. Dabei wird eine reduktive Spaltung der Kette katalysiert. Die Lösungsstruktur des Homodimeres Sud wurde mit Hilfe heteronuklearer, mehrdimensionaler NMR-Techniken bestimmt. Die Struktur beruht auf von NOESY-Spektren abgeleiteten Distanzbeschränkungen, Rückgratwasserstoffbindungen und Torsionswinkeln, sowie auf residuellen dipolaren Kopplungen, die für die Verfeinerung der Struktur und für die relative Orientierung der Monomereinheiten wichtig waren. In den NMR Spektren der Homodimere haben alle symmetrieverwandte Kerne äquivalente magnetische Umgebungen, weshalb ihre chemischen Verschiebungen entartet sind. Die symmetrische Entartung vereinfacht das Problem der Resonanzzuordnung, da nur die Hälfte der Kerne zugeordnet werden müssen. Die NOESY-Zuordnung und die Strukturrechnung werden dadurch erschwert, dass es nicht möglich ist, zwischen den Intra-Monomer-, Inter-Monomer- und Co-Monomer- (gemischten) NOESY-Signalen zu unterscheiden. Um das Problem der Symmetrie-Entartung der NOESY-Daten zu lösen, stehen zwei Möglichkeiten zur Verfügung: (I) asymmetrische Markierungs-Experimente, um die intra- von den intermolekularen NOESY-Signalen zu unterscheiden, (II) spezielle Methoden der Strukturrechnung, die mit mehrdeutigen Distanzbeschränkungen arbeiten können. Die in dieser Arbeit vorgestellte Struktur wurde mit Hilfe der Symmetrie-ADR- ('Ambigous Distance Restraints') Methode in Kombination mit Daten von asymetrisch isotopenmarkierten Dimeren berechnet. Die Koordinaten des Sud-Dimers zusammen mit den NMR-basierten Strukturdaten wur- den in der RCSB-Proteindatenbank unter der PDB-Nummer 1QXN abgelegt. Das Sud-Protein zeigt nur wenig Homologie zur Primärsequenz anderer Proteine mit ähnlicher Funktion und bekannter dreidimensionaler Struktur. Bekannte Proteine sind die Schwefeltransferase oder das Rhodanese-Enzym, welche beide den Transfer von einem Schwefelatom eines passenden Donors auf den nukleophilen Akzeptor (z.B von Thiosulfat auf Cyanid) katalysieren. Die dreidimensionalen Strukturen dieser Proteine zeigen eine typische a=b Topologie und haben eine ähnliche Umgebung im aktiven Zentrum bezüglich der Konformation des Proteinrückgrades. Die Schleife im aktiven Zentrum umgibt das katalytische Cystein, welches in allen Rhodanese-Enzymen vorhanden ist, und scheint im Sud-Protein flexibel zu sein (fehlende Resonanzzuordnung der Aminosäuren 89-94). Das Polysulfidende ragt aus einer positiv geladenen Bindungstasche heraus (Reste: R46, R67, K90, R94), wo Sud wahrscheinlich in Kontakt mit der Polysulfidreduktase tritt. Das strukturelle Ergebnis wurde durch Mutageneseexperimente bestätigt. In diesen Experimenten konnte gezeigt werden, dass alle Aminosäurereste im aktiven Zentrum essentiell für die Schwefeltransferase-Aktivität des Sud-Proteins sind. Die Substratbindung wurde früher durch den Vergleich von [15N,1H]-TROSY-HSQC-Spektren des Sud-Proteins in An- und Abwesenheit des Polysulfidliganden untersucht. Bei der Substratbindung scheint sich die lokale Geometrie der Polysulfidbindungsstelle und der Dimerschnittstelle zu verändern. Die konformationellen Änderungen und die langsame Dynamik, hervorgerufen durch die Ligandbindung können die weitere Polysulfid-Schwefel-Aktivität auslösen. Ein zweites Polysulfid-Schwefeltransferaseprotein (Str, 40 kDa) mit einer fünffach höheren nativen Konzentration im Vergleich zu Sud wurde im Bakterienperiplasma von Wolinella succinogenes entdeckt. Es wird angenommen, dass beide Protein einen Polysulfid-Schwefel-Komplex bilden, wobei Str wässriges Polysulfid sammelt und an Sud abgibt, welches den Schwefeltransfer zum katalytischen Molybdän-Ion auf das aktive Zentrum der dem Periplasma zugewandten Seite der Polysulfidreduktase durchführt. Änderungen chemischer Verschiebungen in [15N,1H]-TROSY-HSQC-Spektren zeigen, dass ein Polysulfid-Schwefeltransfer zwischen Str und Sud stattfindet. Eine mögliche Protein-Protein-Wechselwirkungsfläche konnte bestimmt werden. In der Abwesenheit des Polysulfidsubstrates wurden keine Wechselwirkungen zwischen Sud und Str beobachtet, was die Vermutung bestätigt, dass beide Proteine nur dann miteinander wechselwirken und den Polysulfid-Schwefeltransfer ermöglichen, wenn als treibende Kraft Polysulfid präsent ist

Using temporal abduction for biosignal interpretation: A case study on QRS detection

In this work, we propose an abductive framework for biosignal interpretation, based on the concept of Temporal Abstraction Patterns. A temporal abstraction pattern defines an abstraction relation between an observation hypothesis and a set of observations constituting its evidence support. New observations are generated abductively from any subset of the evidence of a pattern, building an abstraction hierarchy of observations in which higher levels contain those observations with greater interpretative value of the physiological processes underlying a given signal. Non-monotonic reasoning techniques have been applied to this model in order to find the best interpretation of a set of initial observations, permitting even to correct these observations by removing, adding or modifying them in order to make them consistent with the available domain knowledge. Some preliminary experiments have been conducted to apply this framework to a well known and bounded problem: the QRS detection on ECG signals. The objective is not to provide a new better QRS detector, but to test the validity of an abductive paradigm. These experiments show that a knowledge base comprising just a few very simple rhythm abstraction patterns can enhance the results of a state of the art algorithm by significantly improving its detection F1-score, besides proving the ability of the abductive framework to correct both sensitivity and specificity failures.Comment: 7 pages, Healthcare Informatics (ICHI), 2014 IEEE International Conference o

A brief network analysis of Artificial Intelligence publication

In this paper, we present an illustration to the history of Artificial Intelligence(AI) with a statistical analysis of publish since 1940. We collected and mined through the IEEE publish data base to analysis the geological and chronological variance of the activeness of research in AI. The connections between different institutes are showed. The result shows that the leading community of AI research are mainly in the USA, China, the Europe and Japan. The key institutes, authors and the research hotspots are revealed. It is found that the research institutes in the fields like Data Mining, Computer Vision, Pattern Recognition and some other fields of Machine Learning are quite consistent, implying a strong interaction between the community of each field. It is also showed that the research of Electronic Engineering and Industrial or Commercial applications are very active in California. Japan is also publishing a lot of papers in robotics. Due to the limitation of data source, the result might be overly influenced by the number of published articles, which is to our best improved by applying network keynode analysis on the research community instead of merely count the number of publish.Comment: 18 pages, 7 figure

A study on non-destructive method for detecting Toxin in pepper using Neural networks

Mycotoxin contamination in certain agricultural systems have been a serious concern for human and animal health. Mycotoxins are toxic substances produced mostly as secondary metabolites by fungi that grow on seeds and feed in the field, or in storage. The food-borne Mycotoxins likely to be of greatest significance for human health in tropical developing countries are Aflatoxins and Fumonisins. Chili pepper is also prone to Aflatoxin contamination during harvesting, production and storage periods.Various methods used for detection of Mycotoxins give accurate results, but they are slow, expensive and destructive. Destructive method is testing a material that degrades the sample under investigation. Whereas, non-destructive testing will, after testing, allow the part to be used for its intended purpose. Ultrasonic methods, Multispectral image processing methods, Terahertz methods, X-ray and Thermography have been very popular in nondestructive testing and characterization of materials and health monitoring. Image processing methods are used to improve the visual quality of the pictures and to extract useful information from them. In this proposed work, the chili pepper samples will be collected, and the X-ray, multispectral images of the samples will be processed using image processing methods. The term "Computational Intelligence" referred as simulation of human intelligence on computers. It is also called as "Artificial Intelligence" (AI) approach. The techniques used in AI approach are Neural network, Fuzzy logic and evolutionary computation. Finally, the computational intelligence method will be used in addition to image processing to provide best, high performance and accurate results for detecting the Mycotoxin level in the samples collected.Comment: 11 pages,1 figure; International Journal of Artificial Intelligence & Applications (IJAIA), Vol.3, No.4, July 201

Robust Techniques for Feature-based Image Mosaicing

Since the last few decades, image mosaicing in real time applications has been a challenging field for image processing experts. It has wide applications in the field of video conferencing, 3D image reconstruction, satellite imaging and several medical as well as computer vision fields. It can also be used for mosaic-based localization, motion detection & tracking, augmented reality, resolution enhancement, generating large FOV etc. In this research work, feature based image mosaicing technique using image fusion have been proposed. The image mosaicing algorithms can be categorized into two broad horizons. The first is the direct method and the second one is based on image features. The direct methods need an ambient initialization whereas, Feature based methods does not require initialization during registration. The feature-based techniques are primarily followed by the four steps: feature detection, feature matching, transformation model estimation, image resampling and transformation. SIFT and SURF are such algorithms which are based on the feature detection for the accomplishment of image mosaicing, but both the algorithms has their own limitations as well as advantages according to the applications concerned. The proposed method employs this two feature based image mosaicing techniques to generate an output image that works out the limitations of the both in terms of image quality The developed robust algorithm takes care of the combined effect of rotation, illumination, noise variation and other minor variation. Initially, the input images are stitched together using the popular stitching algorithms i.e. Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Speeded-Up Robust Features (SURF). To extract the best features from the stitching results, the blending process is done by means of Discrete Wavelet Transform (DWT) using the maximum selection rule for both approximate as well as detail-components

QUALITY-DRIVEN CROSS LAYER DESIGN FOR MULTIMEDIA SECURITY OVER RESOURCE CONSTRAINED WIRELESS SENSOR NETWORKS

The strong need for security guarantee, e.g., integrity and authenticity, as well as privacy and confidentiality in wireless multimedia services has driven the development of an emerging research area in low cost Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSNs). Unfortunately, those conventional encryption and authentication techniques cannot be applied directly to WMSNs due to inborn challenges such as extremely limited energy, computing and bandwidth resources. This dissertation provides a quality-driven security design and resource allocation framework for WMSNs. The contribution of this dissertation bridges the inter-disciplinary research gap between high layer multimedia signal processing and low layer computer networking. It formulates the generic problem of quality-driven multimedia resource allocation in WMSNs and proposes a cross layer solution. The fundamental methodologies of multimedia selective encryption and stream authentication, and their application to digital image or video compression standards are presented. New multimedia selective encryption and stream authentication schemes are proposed at application layer, which significantly reduces encryption/authentication complexity. In addition, network resource allocation methodologies at low layers are extensively studied. An unequal error protection-based network resource allocation scheme is proposed to achieve the best effort media quality with integrity and energy efficiency guarantee. Performance evaluation results show that this cross layer framework achieves considerable energy-quality-security gain by jointly designing multimedia selective encryption/multimedia stream authentication and communication resource allocation

Three dimensional information estimation and tracking for moving objects detection using two cameras framework

Calibration, matching and tracking are major concerns to obtain 3D information consisting of depth, direction and velocity. In finding depth, camera parameters and matched points are two necessary inputs. Depth, direction and matched points can be achieved accurately if cameras are well calibrated using manual traditional calibration. However, most of the manual traditional calibration methods are inconvenient to use because markers or real size of an object in the real world must be provided or known. Self-calibration can solve the traditional calibration limitation, but not on depth and matched points. Other approaches attempted to match corresponding object using 2D visual information without calibration, but they suffer low matching accuracy under huge perspective distortion. This research focuses on achieving 3D information using self-calibrated tracking system. In this system, matching and tracking are done under self-calibrated condition. There are three contributions introduced in this research to achieve the objectives. Firstly, orientation correction is introduced to obtain better relationship matrices for matching purpose during tracking. Secondly, after having relationship matrices another post-processing method, which is status based matching, is introduced for improving object matching result. This proposed matching algorithm is able to achieve almost 90% of matching rate. Depth is estimated after the status based matching. Thirdly, tracking is done based on x-y coordinates and the estimated depth under self-calibrated condition. Results show that the proposed self-calibrated tracking system successfully differentiates the location of objects even under occlusion in the field of view, and is able to determine the direction and the velocity of multiple moving objects

Detecting microcalcification clusters in digital mammograms: Study for inclusion into computer aided diagnostic prompting system

Among signs of breast cancer encountered in digital mammograms radiologists point to microcalcification clusters (MCCs). Their detection is a challenging problem from both medical and image processing point of views. This work presents two concurrent methods for MCC detection, and studies their possible inclusion to a computer aided diagnostic prompting system. One considers Wavelet Domain Hidden Markov Tree (WHMT) for modeling microcalcification edges. The model is used for differentiation between MC and non-MC edges based on the weighted maximum likelihood (WML) values. The classification of objects is carried out using spatial filters. The second method employs SUSAN edge detector in the spatial domain for mammogram segmentation. Classification of objects as calcifications is carried out using another set of spatial filters and Feedforward Neural Network (NN). A same distance filter is employed in both methods to find true clusters. The analysis of two methods is performed on 54 image regions from the mammograms selected randomly from DDSM database, including benign and cancerous cases as well as cases which can be classified as hard cases from both radiologists and the computer perspectives. WHMT/WML is able to detect 98.15% true positive (TP) MCCs under 1.85% of false positives (FP), whereas the SUSAN/NN method achieves 94.44% of TP at the cost of 1.85% for FP. The comparison of these two methods suggests WHMT/WML for the computer aided diagnostic prompting. It also certifies the low false positive rates for both methods, meaning less biopsy tests per patient