Desarrollo de un modelo inverso luz-tejido aplicado al procesamiento de imágenes multiespectrales para la caracterización de la formación y seguimiento al tratamiento de úlceras cutáneas causadas por Leishmaniasis en hámsteres dorados

Latinoamérica junto a otros lugares del mundo cuentan con regiones tropicales, de las cuales emergen múltiples enfermedades. La Leishmaniasis cutánea (LC) es una de las patologías más comunes que atacan a las poblaciones de estas zonas, generando una úlcera y dejando marcas de por vida. El difícil acceso a una atención médica apropiada de las poblaciones afectadas plantea la necesidad de nuevos instrumentos y técnicas que faciliten el diagnóstico y seguimiento a tratamientos de esta enfermedad. El desarrollo de esta tesis de maestría es parte del proyecto de investigación “Desarrollo y evaluación de un sistema portátil no invasivo basado en imágenes multiespectrales para el diagnóstico y seguimiento de tratamiento de úlceras cutáneas causadas por Leishmaniasis” registrado en Colciencias con el código 57186. Esta tesis de maestría busca definir un modelo inverso de interacción luz-tejido, que permita entender los fenómenos que ocurren en la piel de hámsteres dorados debido a úlceras causadas por Leishmaniasis, así como los cambios en la úlcera una vez se aplica un tratamiento. Los modelos inversos de interacción luz-tejido buscan estimar el comportamiento de los componentes biológicos en un tejido blando como la piel. Para ello se parte de un modelo matemático directo, que para esta tesis de maestría se plantea como un modelo de 3 capas que incluya epidermis, dermis e hipodermis; a partir de firmas espectrales adquiridas sobre piel sana, borde de la úlcera y centro de la úlcera capturados desde hámsteres con LC, se buscará estimar los principales componentes de la piel, tanto durante la transición de la enfermedad como en la aplicación y seguimiento al tratamiento. Finalmente se realiza el seguimiento al tratamiento de 10 hámsteres con Leishmaniasis Brasiliensis concluyendo cuáles de los parámetros adquiridos por medio del modelo inverso, son de mayor utilidad para la diferenciación de los tejido

Posicionamiento visual con resolución subpixel de objetos marcados que se desplazan en un plano: conceptos básicos y aplicaciones

Vision is a convenient tool for position measurements. In this paper, we present several applications in which a reference pattern can be defined on the target for a priori knowledge of image features and further optimization by software. Selecting pseudoperiodic patterns leads to high resolution in absolute phase measurements. This method is adapted to position encoding of live cell culture boxes. Our goal is to capture each biological image along with its absolute highly accurate position regarding the culture box itself. Thus, it becomes straightforward to find again an already observed region of interest when a culture box is brought back to the microscope stage from the cell incubator where it was temporarily placed for cell culture. In order to evaluate the performance of this method, we tested it during a wound healing assay of human liver tumor-derived cells. In this case, the procedure enabled more accurate measurements of the wound healing rate than the usual method. It was also applied to the characterization of the in-plane vibration amplitude from a tapered probe of a shear force microscope. The amplitude was interpolated by a quartz tuning fork with an attached pseudo-periodic pattern. Nanometer vibration amplitude resolution is achieved by processing the pattern images. Such pictures were recorded by using a common 20x magnification lens.La visión es una herramienta conveniente para mediciones de posición. En este artículo, presentamos aplicaciones en las que un patrón de referencia puede ser adherido al objeto de interés. Ésto permite tener un conocimiento a priori de las características de la imagen y así poder optimizar el software. Como patrón de referencia se usan patrones pseudo-periódicos, los cuales permiten una alta resolución en las mediciones de fase absoluta. El método es adaptado para codificar la posición de soportes de cultivos celulares, con el fin de documentar cada imagen biológica registrada con su posición absoluta. Por lo tanto, resulta sencillo encontrar de nuevo una región de interés, observada previamente, cuando una caja de cultivo es traída de nuevo al microscopio luego de estar en una incubadora. Para evaluar el método, éste se utilizó durante un ensayo de “cicatrización de herida” de un cultivo celular derivado de tumores hepáticos. En este caso, el método permite obtener mediciones más precisas de la tasa de “cicatrización”, comparado a los resultados obtenidos con el método usual. El método propuesto también se aplica a la caracterización de la amplitud de vibración en el plano de una sonda de un microscopio de fuerza atómica. La amplitud fue interpolada por medio de un diapasón de cuarzo al cual se la adhirió un patrón pseudo-periódico. A partir del procesamiento de las imágenes del patrón, se logra obtener resolución nanométrica en la medida de la amplitud de la vibración. Estas imágenes fueron obtenidas con un microscopio óptico con magnificación 20x

Posicionamiento visual con resolución subpixel de objetos marcados que se desplazan en un plano: conceptos básicos y aplicaciones

Vision is a convenient tool for position measurements. In this paper, we present several applications in which a reference pattern can be defined on the target for a priori knowledge of image features and further optimization by software. Selecting pseudoperiodic patterns leads to high resolution in absolute phase measurements. This method is adapted to position encoding of live cell culture boxes. Our goal is to capture each biological image along with its absolute highly accurate position regarding the culture box itself. Thus, it becomes straightforward to find again an already observed region of interest when a culture box is brought back to the microscope stage from the cell incubator where it was temporarily placed for cell culture. In order to evaluate the performance of this method, we tested it during a wound healing assay of human liver tumor-derived cells. In this case, the procedure enabled more accurate measurements of the wound healing rate than the usual method. It was also applied to the characterization of the in-plane vibration amplitude from a tapered probe of a shear force microscope. The amplitude was interpolated by a quartz tuning fork with an attached pseudo-periodic pattern. Nanometer vibration amplitude resolution is achieved by processing the pattern images. Such pictures were recorded by using a common 20x magnification lens.La visión es una herramienta conveniente para mediciones de posición. En este artículo, presentamos aplicaciones en las que un patrón de referencia puede ser adherido al objeto de interés. Ésto permite tener un conocimiento a priori de las características de la imagen y así poder optimizar el software. Como patrón de referencia se usan patrones pseudo-periódicos, los cuales permiten una alta resolución en las mediciones de fase absoluta. El método es adaptado para codificar la posición de soportes de cultivos celulares, con el fin de documentar cada imagen biológica registrada con su posición absoluta. Por lo tanto, resulta sencillo encontrar de nuevo una región de interés, observada previamente, cuando una caja de cultivo es traída de nuevo al microscopio luego de estar en una incubadora. Para evaluar el método, éste se utilizó durante un ensayo de “cicatrización de herida” de un cultivo celular derivado de tumores hepáticos. En este caso, el método permite obtener mediciones más precisas de la tasa de “cicatrización”, comparado a los resultados obtenidos con el método usual. El método propuesto también se aplica a la caracterización de la amplitud de vibración en el plano de una sonda de un microscopio de fuerza atómica. La amplitud fue interpolada por medio de un diapasón de cuarzo al cual se la adhirió un patrón pseudo-periódico. A partir del procesamiento de las imágenes del patrón, se logra obtener resolución nanométrica en la medida de la amplitud de la vibración. Estas imágenes fueron obtenidas con un microscopio óptico con magnificación 20x

Clasificación automática de las vocales en el lenguaje de señas colombiano

Sign language recognition is a highly-complex problem due to the amount of static and dynamic gestures needed to represent such language, especially when it changes from country to country. This article focuses on static recognition of vowels in Colombian Sign Language. A total of 151 images were acquired for each class, and an additional non-vowel class with different scenes was also considered. The object of interest was cut out of the rest of the scene in the captured image by using color information. Subsequently, features were extracted to describe the gesture that corresponds to a vowel or to the class that does not match any vowel. Next, four sets of features were selected. The first one contained all of them; from it, three new sets were generated. The second one was extracted from a subset of features given by the Principal Component Analysis (PCA) algorithm. The third set was obtained by Sequential Feature Selection (SFS) with the FISHER measure. The last set was completed with SFS based on the performance of the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. Finally, multiple classifiers were tested on each set by cross-validation. Most of the classifiers achieved a performance over 90%, which led to conclude that the proposed method allows an appropriate class distinction.El reconocimiento del lenguaje de señas es un problema de alta complejidad, debido a la cantidad de gestos estáticos y dinámicos necesarios para representar dicho lenguaje, teniendo en cuenta que el mismo variará para cada país en particular. Este artículo se enfoca en el reconocimiento de las vocales del lenguaje colombiano de señas, de forma estática. Se adquirieron 151 imágenes por cada clase, teniendo en cuenta también una clase no vocal adicional con diferentes escenas. A partir de cada imagen capturada se separa el objeto de interés del resto de la escena usando información de color; luego, se extraen características para describir el gesto correspondiente a cada vocal o a la clase que no corresponde a ninguna vocal. Posteriormente, se seleccionan cuatro conjuntos de características. El primero con la totalidad de ellas; a partir de este salen tres nuevos conjuntos: el segundo extrayendo un subconjunto de características mediante el algoritmo de Análisis de Componentes Principales (PCA). El tercer conjunto, aplicando Selección Secuencial hacia Adelante (SFS), mediante la medida de FISHER y el último conjunto con SFS basado en el desempeño del clasificador de los vecinos más cercanos (KNN). Finalmente se prueban múltiples clasificadores para cada conjunto por medio de validación cruzada, obteniendo un desempeño superior al 90% para la mayoría de los clasificadores, concluyendo que la metodología propuesta permite una adecuada separación de las clases

Performance analysis of remote photoplethysmography deep filtering using long short-term memory neural network

International audienceBackground Remote photoplethysmography (rPPG) is a technique developed to estimate heart rate using standard video cameras and ambient light. Due to the multiple sources of noise that deteriorate the quality of the signal, conventional filters such as the bandpass and wavelet-based filters are commonly used. However, after using conventional filters, some alterations remain, but interestingly an experienced eye can easily identify them. Results We studied a long short-term memory (LSTM) network in the rPPG filtering task to identify these alterations using many-to-one and many-to-many approaches. We used three public databases in intra-dataset and cross-dataset scenarios, along with different protocols to analyze the performance of the method. We demonstrate how the network can be easily trained with a set of 90 signals totaling around 45 min. On the other hand, we show the stability of the LSTM performance with six state-of-the-art rPPG methods. Conclusions This study demonstrates the superiority of the LSTM-based filter experimentally compared with conventional filters in an intra-dataset scenario. For example, we obtain on the VIPL database an MAE of 3.9 bpm, whereas conventional filtering improves performance on the same dataset from 10.3 bpm to 7.7 bpm. The cross-dataset approach presents a dependence in the network related to the average signal-to-noise ratio on the rPPG signals, where the closest signal-to-noise ratio values in the training and testing set the better. Moreover, it was demonstrated that a relatively small amount of data are sufficient to successfully train the network and outperform the results obtained by classical filters. More precisely, we have shown that about 45 min of rPPG signal could be sufficient to train an effective LSTM deep-filter

Data-Augmentation for Deep Learning Based Remote Photoplethysmography Methods

International audienc

Clasificación automática de las vocales en el lenguaje de señas colombiano

Sign language recognition is a highly-complex problem due to the amount of static and dynamic gestures needed to represent such language, especially when it changes from country to country. This article focuses on static recognition of vowels in Colombian Sign Language. A total of 151 images were acquired for each class, and an additional non-vowel class with different scenes was also considered. The object of interest was cut out of the rest of the scene in the captured image by using color information. Subsequently, features were extracted to describe the gesture that corresponds to a vowel or to the class that does not match any vowel. Next, four sets of features were selected. The first one contained all of them; from it, three new sets were generated. The second one was extracted from a subset of features given by the Principal Component Analysis (PCA) algorithm. The third set was obtained by Sequential Feature Selection (SFS) with the FISHER measure. The last set was completed with SFS based on the performance of the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. Finally, multiple classifiers were tested on each set by cross-validation. Most of the classifiers achieved a performance over 90%, which led to conclude that the proposed method allows an appropriate class distinction.El reconocimiento del lenguaje de señas es un problema de alta complejidad, debido a la cantidad de gestos estáticos y dinámicos necesarios para representar dicho lenguaje, teniendo en cuenta que el mismo variará para cada país en particular. Este artículo se enfoca en el reconocimiento de las vocales del lenguaje colombiano de señas, de forma estática. Se adquirieron 151 imágenes por cada clase, teniendo en cuenta también una clase no vocal adicional con diferentes escenas. A partir de cada imagen capturada se separa el objeto de interés del resto de la escena usando información de color; luego, se extraen características para describir el gesto correspondiente a cada vocal o a la clase que no corresponde a ninguna vocal. Posteriormente, se seleccionan cuatro conjuntos de características. El primero con la totalidad de ellas; a partir de este salen tres nuevos conjuntos: el segundo extrayendo un subconjunto de características mediante el algoritmo de Análisis de Componentes Principales (PCA). El tercer conjunto, aplicando Selección Secuencial hacia Adelante (SFS), mediante la medida de FISHER y el último conjunto con SFS basado en el desempeño del clasificador de los vecinos más cercanos (KNN). Finalmente se prueban múltiples clasificadores para cada conjunto por medio de validación cruzada, obteniendo un desempeño superior al 90% para la mayoría de los clasificadores, concluyendo que la metodología propuesta permite una adecuada separación de las clases

Visual in-plane positioning of a Labeled target with subpixel Resolution: basics and application

Vision is a convenient tool for position measurements. In this paper, we present several applications in which a reference pattern can be defined on the target for a priori knowledge of image features and further optimization by software. Selecting pseudo-periodic patterns leads to high resolution in absolute phase measurements. This method is adapted to position encoding of live cell culture boxes. Our goal is to capture each biological image along with its absolute highly accurate position regarding the culture box itself. Thus, it becomes straightforward to find again an already observed region of interest when a culture box is brought back to the microscope stage from the cell incubator where it was temporarily placed for cell culture. In order to evaluate the performance of this method, we tested it during a wound healing assay of human liver tumor-derived cells. In this case, the procedure enabled more accurate measurements of the wound healing rate than the usual method. It was also applied to the characterization of the in-plane vibration amplitude from a tapered probe of a shear force microscope. The amplitude was interpolated by a quartz tuning fork with an attached pseudo-periodic pattern. Nanometer vibration amplitude resolution is achieved by processing the pattern images. Such pictures were recorded by using a common 20x magnification lens.La visión es una herramienta conveniente para mediciones de posición. En este artículo, presentamos aplicaciones en las que un patrón de referencia puede ser adherido al objeto de interés. Ésto permite tener un conocimiento a priori de las características de la imagen y así poder optimizar el software. Como patrón de referencia se usan patrones pseudo-periódicos, los cuales permiten una alta resolución en las mediciones de fase absoluta. El método es adaptado para codificar la posición de soportes de cultivos celulares, con el fin de documentar cada imagen biológica registrada con su posición absoluta. Por lo tanto, resulta sencillo encontrar de nuevo una región de interés, observada previamente, cuando una caja de cultivo es traída de nuevo al microscopio luego de estar en una incubadora. Para evaluar el método, éste se utilizó durante un ensayo de “cicatrización de herida” de un cultivo celular derivado de tumores hepáticos. En este caso, el método permite obtener mediciones más precisas de la tasa de “cicatrización”, comparado a los resultados obtenidos con el método usual. El método propuesto también se aplica a la caracterización de la amplitud de vibración en el plano de una sonda de un microscopio de fuerza atómica. La amplitud fue interpolada por medio de un diapasón de cuarzo al cual se la adhirió un patrón pseudo-periódico. A partir del procesamiento de las imágenes del patrón, se logra obtener resolución nanométrica en la medida de la amplitud de la vibración. Estas imágenes fueron obtenidas con un microscopio óptico con magnificación 20x

Estimation of Biological Parameters of Cutaneous Ulcers Caused by Leishmaniasis in an Animal Model Using Diffuse Reflectance Spectroscopy

International audienceCutaneous leishmaniasis (CL) is a neglected tropical disease that requires novel tools for its understanding, diagnosis, and treatment follow-up. In the cases of other cutaneous pathologies, such as cancer or cutaneous ulcers due to diabetes, optical diffuse reflectance-based tools and methods are widely used for the investigation of those illnesses. These types of tools and methods offer the possibility to develop portable diagnosis and treatment follow-up systems. In this article, we propose the use of a three-layer diffuse reflectance model for the study of the formation of cutaneous ulcers caused by CL. The proposed model together with an inverse-modeling procedure were used in the evaluation of diffuse-reflectance spectral signatures acquired from cutaneous ulcers formed in the dorsal area of 21 golden hamsters inoculated with Leishmanisis braziliensis. As result, the quantification of the model's variables related to the main biological parameters of skin were obtained, such as: diameter and volumetric fraction of keratinocytes, collagen; volumetric fraction of hemoglobin, and oxygen saturation. Those parameters show statistically significant differences among the different stages of the CL ulcer formation. We found that these differences are coherent with histopathological manifestations reported in the literature for the main phases of CL formation

Diffuse Reflectance Parameters of Treated Leishmaniasis Cutaneous Ulcers and Association with Histopathologies in an Animal Model: A Proof of Concept

International audienceCutaneous leishmaniasis (CL) is a parasitic disease that produces chronic skin ulcers. Although it has a worldwide presence, it is a neglected disease that still requires novel tools for its management. In order to study the use of optical tools in CL, this article presents a preliminary study of the correlation between CL histopathological and optical parameters. Optical parameters correspond to absorption and scattering coefficients obtained from diffuse reflectance spectra of treated CL in golden hamsters. Independently, histopathological data were collected from the same hamsters. As a result, after Spearman correlation and the Kruskal–Wallis test, inverse correlation was found between absorption/scattering optical parameters and inflammatory histopathological values, such as the scattering parameter related to the diameter of fibroblasts with the histopathological parameters of fibrosis, polymorphonuclear neutrophils, lymphocytes, plasmocytes, hyperplasia, and Leishmania, and the absorption parameter oxygen saturation showed a relation with the granulation tissue histopathological parameter. These correlations agree with the expected behavior of tissue composition during the healing process in CL. The results correspond to a proof of concept that shows that optical diffuse reflectance-based tools and methods could be considered as an alternative to assist in CL diagnosis and treatment follow-up