RADtrials: Clinical Trial Startup Tracker at Radiology

Clinical study startup is one of the most time and resource-intensive parts of the clinical trials. Its impacts are long-lasting, as delays can affect the study conduct. For study startups, 85% of the industry still relies on Excel spreadsheets. But spreadsheets are passive – they don’t allow you to proactively manage activities and don’t tell you where to focus your attention. We designed, implemented, and now fully adopted a new comprehensive workflow centered around a Smartsheet-based solution with automated reports and dashboards for clinical research coordinators (CRCs), managers, faculty, and leadership. We seek to standardize the startup process across the Radiology Department and provide clarity, transparency, and accountability for all identified tasks. By extensively using our own data, we will achieve better planning with realistic completion dates and thus optimize resource allocation (e.g., accurate planning for reassigning/hiring of CRCs to facilitate subsequent study execution)

Parallel deconvolution of large 3D images obtained by confocal laser scanning microscopy

Various deconvolution algorithms are often used for restoration of digital images. Image deconvolution is especially needed for the correction of three-dimensional images obtained by confocal laser scanning microscopy. Such images suffer from distortions, particularly in the Z dimension. As a result, reliable automatic segmentation of these images may be difficult or even impossible. Effective deconvolution algorithms are memory-intensive and time-consuming. In this work, we propose a parallel version of the well-known Richardson-Lucy deconvolution algorithm developed for a system with distributed memory and implemented with the use of Message Passing Interface (MPI). It enables significantly more rapid deconvolution of two-dimensional and three-dimensional images by efficiently splitting the computation across multiple computers. The implementation of this algorithm can be used on professional clusters provided by computing centers as well as on simple networks of ordinary PC machines

Automatic Histogram Correction Method For Processing 3D Confocal Microscope Images Of Glial Cells

A result of specimen scanning is a seriesof 2D images. Consecutive images show deeper sections ofstained tissue. Within a stack of images a light attenuationincreases with the depth of imaged focal planes. This wellknown physical phenomenon is a major obstacle that stands inthe way of any CLSM image based analysis. Because lightattenuation can be compensated by histogram modelingtechniques, a straightforward solution is reached by histogramequalization of all images in a stack. The aim is to remodelshapes of histograms in such a way that the intensity histogramsof the resulting images become uniform within all possiblebrightness values. Numerous histogram equalization methodshave been developed in the last decade. In this paper wepropose a novel 3D histogram equalization algorithm. It istuned to balance contrast and brightness of images within onestack. In this approach a linear correlation ofbrightness among adjacent stack slices is assumed. Unlike other knownalgorithms our approach concentrate more on preservation ofinformation than improvement of visual aspects.The presented algorithm was tested on real data as a moduleembedded in the system for automatic 3D reconstruction ofbrain glial cells. Because this novel method is a powerful andeffective tool for contrast enhancement and achieving evenlybalanced luminescence of confocal stack images it substantiallycontributes to the quality of fully dimensional cellreconstruction.Technika laserowej skanującej mikroskopii konfokalnej CLSM (ang. Confocal Laser Scanning Microscopy) jest uważana za jedno z najistotniejszych rozwiązań mikroskopii optycznej ostatnich dziesięcioleci. Jest ona jednym z najbardziej spójnych narzędzi optycznych obrazowania próbek biologicznych i nie tylko. Jedna z głównych zalet oferowanych przez tę technikę reprezentowana jest przez możliwość dokonywania nieinwazyjnych przekrojów optycznych badanego preparatu. W ten sposób otrzymane stosy obrazów mogą następnie posłużyć do ich przetworzenia w celu uzyskania trójwymiarowych reprezentacji obrazowanych struktur. Możliwość uzyskiwania trójwymiarowych obrazów na podstawie dwuwymiarowych zdjęć z różnych płaszczyzn ogniskowania preparatu w sposób nieinwazyjnych jest zasadniczą zaletą mikroskopii konfokalnej. Ze względu na efekt tłumienia światła może wystąpić wiele problematycznych sytuacji. Tłumienie światła wzrasta wraz z głębokością obrazowanych płaszczyzn ogniskowania. Zjawiskami odpowiedzialnymi za efekt tłumienia światła są jego rozpraszanie oraz absorpcja. Promienie światła są znacząco rozpraszane i pochłaniane przez atomy i cząsteczki zawarte w medium, które napotykane są na drodze do docelowej płaszczyzny ogniskowej. Gdy gęste medium znacząco rozpraszające i pochłaniające światło obecne jest powyżej obszaru skupienia wówczas obraz odpowiadający płaszczyźnie ogniskowej będzie charakteryzował się niższym kontrastem względem analogicznych obrazów powyżej obrazowanego miejsca. W efekcie obrazy w obrębie stosu, które zostały uzyskane przy pomocy mikroskopu konfokalnego, będą różniły się intensywnością. W ramach prezentowanej pracy zaprojektowano, zaimplementowano i przetestowano dwa sposoby poprawy jakości obrazów trójwymiarowych pochodzących z mikroskopu konfokalnego. Proponowane algorytmy działają w sposób automatyczny przez co dobór jakichkolwiek współczynników, czy też przykładowo obrazów referencyjnych przez użytkownika nie jest wymagany. Celem podjętych działań było możliwie jak najlepsze wzmocnienie sygnału zwłaszcza w obrębie głębokich obszarów obrazowanych preparatów. W efekcie zastosowania opracowanych metod nie tylko poprawie ulega kontrast otrzymywanych po przetworzeniu zdjęć, ale zachowana zostaje treść obrazów. Jest to szczególnie istotne zważywszy na fakt, że czy to w ręcznym czy automatycznym przetwarzaniu obrazów, jest to często jedynie etap pośredni analizy wizualizowanych struktur

Algorithm for treelike structures generation

Treelike structures are very common in nature. They are defined as structures which bifurcate but do not form any cycles. Apart from trees examples of such structure are neurons, snow flakes, river deltas, bronchial trees, corals, cardiovascular systems and many more. One of the aims of mathematical modeling of the natural systems is establishment of effective description and generation methods of treelike structures. In the midst of such methods Diffusion Limited Aggregation, L-systems as well as heuristics dedicated to certain issues produce desired results. A great deal of treelike structures reveals self-similarity features that indicates possibility of fractal geometry utilization in order to their description. In a number of cases treelike structure generalization method is based on a recurrent algorithm. Structures generated according to this approach usually show fractal features, therefore it leads to question if living systems are generated recurrently. Concerning living systems relatively inconsiderable amount of genetic information gives rise to highly sophisticated structures creation. It could be suspected that recurrent mechanisms are crucial in the growth process of complex organic structures

Rekonstrukcja 3D komórek glejowych mózgu rozprawa doktorska /

Tyt. z ekranu tytułowego.Praca doktorska. Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica (Kraków), 2010.Zawiera bibliogr.Dostępna także w wersji drukowanej.Tryb dostępu: Internet.Komórki glejowe, mikroskopia konfokalna, analiza trójwymiarowych obrazów, metody rekonstrukcji morfologii komórek z obrazów 3D, detekcji neuronów, techniki przetwarzania rozpoznawczego, automatyczna 3D segmentacja, 3D spektralna konfokalna mikroskopia, manualne metody rekonstrukcji struktur biologicznych, automatyczne metody rekonstrukcji struktur biologicznych, metody przetwarzania obrazów, matematyczna definicja obrazu, przekształcenia punktowe, modulacja gamma, wyrównanie histogramu, binaryzacja, algorytm SIS, Bernsena, transformacja Fouriera, definicja transformacji, konwolucja obrazów, filtracja obrazu, filtry liniowe, nieliniowe, przekształcenia morfologiczne, erozja, dylatacja, otwarcie, zamknięcie, ścienianie, transformata Hough'a, dekonwolucja, pozyskanie stosów obrazów do analizy, budowa, działanie mikroskopu konfokalnego, metodyka wykonywania zdjęć w mikroskopie konfokalnym, barwienie komórek glejowych, akwizycja stosów obrazów na potrzeby pracy, stosy obrazów wykorzystane w pracy, wstępne przetwarzanie stosów DAPI, GFAP, schemat wstępnego przetwarzania obrazów, wyrównywanie jasności obrazów 2D w obrębie stosu, problem zmieniającej się jasności, algorytm wyrównywania jasności, zmiana wielkości wokseli, dekonwolucja, odjęcie tła od obrazu, estymacja obrazu PSF dla mikroskopu fluorescencyjnego, implementacja algorytmu dekonwolucji Richardson-Lucy, wyniki wstępnego przetwarzania obrazów, wyodrębnienie komórek z obrazów 3D, rekonstrukcja ich struktury, schemat procedury rekonstrukcji komórek, wyznaczanie położenia jąder komórkowych, przyjęte założenia, algorytm wyszukiwania sfer w obrazie 3D, obliczanie szkieletu, szkieletyzacja, redukcja szkieletu, wyznaczenie struktur SWC, konwersja szkieletu do grafu, wyodrębnienie pojedynczych komórek, zapisanie struktury komórek w formacie SWC, wyniki rekonstrukcji struktury komórek, obraz 2D zrekonstruowanych komórek, porównanie z wynikiem ręcznej rekonstrukcj

A novel 3D histogram equalization algorithm for stacks of confocal microscope images

In this paper we present a method to solve a problem of brightness changes within a stack of images obtained by confocal microscope. A result of specimen scanning is a series of 2D images. Consecutive images show deeper sections of stained tissue. Within a stack of images a light attenuation increases with the depth of imaged focal planes. This well known physical phenomenon is a major obstacle that stands in the way of any CLSM image based analysis. Because light attenuation can be compensated by histogram modeling techniques, a straightforward solution is reached by histogram equalization of all images in a stack. The aim is to remodel shapes of histograms in such a way that the intensity histograms of the resulting images become uniform within all possible brightness values. Numerous histogram equalization methods have been developed in the last decade. In this paper we propose a novel 3D histogram equalization algorithm. It is tuned to balance contrast and brightness of images within one stack. In this approach we assume a linear correlation of brightness among adjacent stack slices. Unlike other known algorithms our approach concentrate more on preservation of information than improvement of visual aspects. The presented algorithm was tested on real data as a module embedded in the system for automatic 3D reconstruction of brain glial cells. Because this novel method is a powerful and effective tool for contrast enhancement and achieving evenly balanced luminescence of confocal stack images it substantially contributes to the quality of fully dimensional cell reconstruction

Fractal analysis of neural and glial cells morphology : methods and problems

Methods derived from fractal geometry can be used in many areas of neurobiology. For example, fractal dimension is a quantitative measure of cell shape complexity. Three methods of estimation of this parameter are described, i.e. box counting, dilation, and mass-radius. The advantages of fractal analysis and some problems are briefly discussed