Histopathological image analysis : a review

Over the past decade, dramatic increases in computational power and improvement in image analysis algorithms have allowed the development of powerful computer-assisted analytical approaches to radiological data. With the recent advent of whole slide digital scanners, tissue histopathology slides can now be digitized and stored in digital image form. Consequently, digitized tissue histopathology has now become amenable to the application of computerized image analysis and machine learning techniques. Analogous to the role of computer-assisted diagnosis (CAD) algorithms in medical imaging to complement the opinion of a radiologist, CAD algorithms have begun to be developed for disease detection, diagnosis, and prognosis prediction to complement the opinion of the pathologist. In this paper, we review the recent state of the art CAD technology for digitized histopathology. This paper also briefly describes the development and application of novel image analysis technology for a few specific histopathology related problems being pursued in the United States and Europe

New algorithms for the analysis of live-cell images acquired in phase contrast microscopy

La détection et la caractérisation automatisée des cellules constituent un enjeu important dans de nombreux domaines de recherche tels que la cicatrisation, le développement de l'embryon et des cellules souches, l’immunologie, l’oncologie, l'ingénierie tissulaire et la découverte de nouveaux médicaments. Étudier le comportement cellulaire in vitro par imagerie des cellules vivantes et par le criblage à haut débit implique des milliers d'images et de vastes quantités de données. Des outils d'analyse automatisés reposant sur la vision numérique et les méthodes non-intrusives telles que la microscopie à contraste de phase (PCM) sont nécessaires. Comme les images PCM sont difficiles à analyser en raison du halo lumineux entourant les cellules et de la difficulté à distinguer les cellules individuelles, le but de ce projet était de développer des algorithmes de traitement d'image PCM dans Matlab® afin d’en tirer de l’information reliée à la morphologie cellulaire de manière automatisée. Pour développer ces algorithmes, des séries d’images de myoblastes acquises en PCM ont été générées, en faisant croître les cellules dans un milieu avec sérum bovin (SSM) ou dans un milieu sans sérum (SFM) sur plusieurs passages. La surface recouverte par les cellules a été estimée en utilisant un filtre de plage de valeurs, un seuil et une taille minimale de coupe afin d'examiner la cinétique de croissance cellulaire. Les résultats ont montré que les cellules avaient des taux de croissance similaires pour les deux milieux de culture, mais que celui-ci diminue de façon linéaire avec le nombre de passages. La méthode de transformée par ondelette continue combinée à l’analyse d'image multivariée (UWT-MIA) a été élaborée afin d’estimer la distribution de caractéristiques morphologiques des cellules (axe majeur, axe mineur, orientation et rondeur). Une analyse multivariée réalisée sur l’ensemble de la base de données (environ 1 million d’images PCM) a montré d'une manière quantitative que les myoblastes cultivés dans le milieu SFM étaient plus allongés et plus petits que ceux cultivés dans le milieu SSM. Les algorithmes développés grâce à ce projet pourraient être utilisés sur d'autres phénotypes cellulaires pour des applications de criblage à haut débit et de contrôle de cultures cellulaires.Automated cell detection and characterization is important in many research fields such as wound healing, embryo development, immune system studies, cancer research, parasite spreading, tissue engineering, stem cell research and drug research and testing. Studying in vitro cellular behavior via live-cell imaging and high-throughput screening involves thousands of images and vast amounts of data, and automated analysis tools relying on machine vision methods and non-intrusive methods such as phase contrast microscopy (PCM) are a necessity. However, there are still some challenges to overcome, since PCM images are difficult to analyze because of the bright halo surrounding the cells and blurry cell-cell boundaries when they are touching. The goal of this project was to develop image processing algorithms to analyze PCM images in an automated fashion, capable of processing large datasets of images to extract information related to cellular viability and morphology. To develop these algorithms, a large dataset of myoblasts images acquired in live-cell imaging (in PCM) was created, growing the cells in either a serum-supplemented (SSM) or a serum-free (SFM) medium over several passages. As a result, algorithms capable of computing the cell-covered surface and cellular morphological features were programmed in Matlab®. The cell-covered surface was estimated using a range filter, a threshold and a minimum cut size in order to look at the cellular growth kinetics. Results showed that the cells were growing at similar paces for both media, but their growth rate was decreasing linearly with passage number. The undecimated wavelet transform multivariate image analysis (UWT-MIA) method was developed, and was used to estimate cellular morphological features distributions (major axis, minor axis, orientation and roundness distributions) on a very large PCM image dataset using the Gabor continuous wavelet transform. Multivariate data analysis performed on the whole database (around 1 million PCM images) showed in a quantitative manner that myoblasts grown in SFM were more elongated and smaller than cells grown in SSM. The algorithms developed through this project could be used in the future on other cellular phenotypes for high-throughput screening and cell culture control applications

Brain Tumor Detection Using MRI Images

When abnormal cells develop within the brain, a tumor is formed. Early tumor detection improves the likelihood of a patient\u27s recovery. Compared to CT scan pictures, magnetic resonance imaging (MRI) is a trustworthy method for finding malignancies. In this project, we will use deep learning methods to detect tumors faster with higher accuracy using MRI images. Specifically, we will investigate the performance of transfer learning models based on convolutional neural networks (CNN) structures on the tumor detection problem. A machine learning approach called transfer learning uses a model already trained for the present task. The advantage of this technique is that we do not need to train the model from scratch, which will save time and increase accuracy. With the help of the Visual Geometry Group (VGG 16), Inception V3, and Resnet 50, this study attempts to identify brain tumors. It also uses a methodical approach for hyperparameter tuning to improve the trained models\u27 accuracy. The main objective is to develop a practical approach for detecting brain tumors using MRIs to make quick, efficient, and precise decisions regarding the patients\u27 conditions. Our suggested methodology is evaluated on the Kaggle dataset, taken from BRATS 2015 for brain tumor diagnosis using MRI images, including 3700 MRI brain images, with 3300 showing tumors. The simulation results show that training the deep learning models could achieve an accuracy of 96.0% for VGG-16, 94% for Resnet50, and 90.7% for the InceptionV3 model. In order to improve the accuracy even further, Bayesian Optimization is leveraged as a hyperparameter tuning technique to obtain the best set of parameters. We could achieve the accuracy of 97.5% for VGG-16, 95% for Resnet50, and 91.5% for InceptionV3

Bioengineered embryoids mimic post-implantation development in vitro.

The difficulty of studying post-implantation development in mammals has sparked a flurry of activity to develop in vitro models, termed embryoids, based on self-organizing pluripotent stem cells. Previous approaches to derive embryoids either lack the physiological morphology and signaling interactions, or are unconducive to model post-gastrulation development. Here, we report a bioengineering-inspired approach aimed at addressing this gap. We employ a high-throughput cell aggregation approach to simultaneously coax mouse embryonic stem cells into hundreds of uniform epiblast-like aggregates in a solid matrix-free manner. When co-cultured with mouse trophoblast stem cell aggregates, the resulting hybrid structures initiate gastrulation-like events and undergo axial morphogenesis to yield structures, termed EpiTS embryoids, with a pronounced anterior development, including brain-like regions. We identify the presence of an epithelium in EPI aggregates as the major determinant for the axial morphogenesis and anterior development seen in EpiTS embryoids. Our results demonstrate the potential of EpiTS embryoids to study peri-gastrulation development in vitro

WHIDE—a web tool for visual data mining colocation patterns in multivariate bioimages

Motivation: Bioimaging techniques rapidly develop toward higher resolution and dimension. The increase in dimension is achieved by different techniques such as multitag fluorescence imaging, Matrix Assisted Laser Desorption / Ionization (MALDI) imaging or Raman imaging, which record for each pixel an N-dimensional intensity array, representing local abundances of molecules, residues or interaction patterns. The analysis of such multivariate bioimages (MBIs) calls for new approaches to support users in the analysis of both feature domains: space (i.e. sample morphology) and molecular colocation or interaction. In this article, we present our approach WHIDE (Web-based Hyperbolic Image Data Explorer) that combines principles from computational learning, dimension reduction and visualization in a free web application

Interactive Learning for the Analysis of Biomedical and Industrial Imagery

In der vorliegenden Dissertation werden Methoden des überwachten Lernens untersucht und auf die Analyse und die Segmentierung digitaler Bilddaten angewendet, die aus diversen Forschungsgebieten stammen. Die Segmentierung und die Klassifikation spielen eine wichtige Rolle in der biomedizinischen und industriellen Bildverarbeitung, häufig basiert darauf weitere Erkennung und Quantifikation. Viele problemspezifische Ansätze existieren für die unterschiedlichsten Fragestellungen und nutzen meist spezifisches Vorwissen aus den jeweiligen Bilddaten aus. In dieser Arbeit wird ein überwachtes Lernverfahren vorgestellt, das mehrere Objekte und deren Klassen gleichzeitig segmentieren und unterscheiden kann. Die Methode ist generell genug um einen wichtigen Bereich von Anwendungen abzudecken, für deren Lösung lokale Merkmale eine Rolle spielen. Segmentierungsergebnisse dieses Ansatzes werden auf verschiedenen Datensätzen mit unterschiedlichen Problemstellungen gezeigt. Die Resultate unterstreichen die Anwendbarkeit der Lernmethode für viele biomedizinische und industrielle Anwendungen, ohne dass explizite Kenntnisse der Bildverarbeitung und Programmierung vorausgesetzt werden müssen. Der Ansatz basiert auf generellen Merkmalsklassen, die es erlauben lokal Strukturen wie Farbe, Textur und Kanten zu beschreiben. Zu diesem Zweck wurde eine interaktive Software implementiert, welche, für gewöhnliche Bildgrößen, in Echtzeit arbeitet und es somit einem Domänenexperten erlaubt Segmentierungs- und Klassifikationsaufgaben interaktiv zu bearbeiten. Dafür sind keine Kenntnisse in der Bildverarbeitung nötig, da sich die Benutzerinteraktion auf intuitives Markieren mit einem Pinselwerkzeug beschränkt. Das interaktiv trainierte System kann dann ohne weitere Benutzerinteraktion auf viele neue Bilder angewendet werden. Der Ansatz ist auf Segmentierungsprobleme beschränkt, für deren Lösung lokale diskriminative Merkmale ausreichen. Innerhalb dieser Einschränkung zeigt der Algorithmus jedoch erstaunlich gute Resultate, die in einer applikationsspezifischen Prozedur weiter verbessert werden können. Das Verfahren unterstützt bis zu vierdimensionale, multispektrale Bilddaten in vereinheitlichter Weise. Um die Anwendbar- und Übertragbarkeit der Methode weiter zu illustrieren wurden mehrere echte Anwendungsfälle, kommend aus verschiedenen bildgebenden Bereichen, untersucht. Darunter sind u. A. die Segmentierung von Tumorgewebe, aufgenommen mittelsWeitfeldmikroskopie, die Quantifikation von Zellwanderungen in konfokalmikroskopischen Aufnahmen für die Untersuchung der adulten Neurogenese, die Segmentierung von Blutgefäßen in der Retina des Auges, das Verfolgen von Kupferdrähten in einer Anwendung zur Produktauthentifikation und die Qualitätskontrolle von Mikroskopiebildern im Kontext von Hochdurchsatz-Experimenten. Desweiteren wurde eine neue Klassifikationsmethode basierend auf globalen Frequenzschätzungen für die Prozesskontrolle des Papieranlegers an Druckmaschinen entwickelt