A Lightweight, Rapid and Efficient Deep Convolutional Network for Chest X-Ray Tuberculosis Detection

Tuberculosis (TB) is still recognized as one of the leading causes of death worldwide. Recent advances in deep learning (DL) have shown to enhance radiologists' ability to interpret chest X-ray (CXR) images accurately and with fewer errors, leading to a better diagnosis of this disease. However, little work has been done to develop models capable of diagnosing TB that offer good performance while being efficient, fast and computationally inexpensive. In this work, we propose LightTBNet, a novel lightweight, fast and efficient deep convolutional network specially customized to detect TB from CXR images. Using a total of 800 frontal CXR images from two publicly available datasets, our solution yielded an accuracy, F1 and area under the ROC curve (AUC) of 0.906, 0.907 and 0.961, respectively, on an independent test subset. The proposed model demonstrates outstanding performance while delivering a rapid prediction, with minimal computational and memory requirements, making it highly suitable for deployment in handheld devices that can be used in low-resource areas with high TB prevalence. Code publicly available at https://github.com/dani-capellan/LightTBNet.Comment: 5 pages, 3 figures, 3 tables. This paper has been accepted at ISBI 202

Deep learning-based lung segmentation and automatic regional template in chest X-ray images for pediatric tuberculosis

Tuberculosis (TB) is still considered a leading cause of death and a substantial threat to global child health. Both TB infection and disease are curable using antibiotics. However, most children who die of TB are never diagnosed or treated. In clinical practice, experienced physicians assess TB by examining chest X-rays (CXR). Pediatric CXR has specific challenges compared to adult CXR, which makes TB diagnosis in children more difficult. Computer-aided diagnosis systems supported by Artificial Intelligence have shown performance comparable to experienced radiologist TB readings, which could ease mass TB screening and reduce clinical burden. We propose a multi-view deep learning-based solution which, by following a proposed template, aims to automatically regionalize and extract lung and mediastinal regions of interest from pediatric CXR images where key TB findings may be present. Experimental results have shown accurate region extraction, which can be used for further analysis to confirm TB finding presence and severity assessment. Code publicly available at https://github.com/dani-capellan/pTB_LungRegionExtractor.Comment: This work has been accepted at the SPIE Medical Imaging 2023, Image Processing conferenc

Diseño y desarrollo de una herramienta de extracción y procesado de información volumétrica a partir de imágenes de OCT macular para la evaluación del pronóstico visual en pacientes

La aparición de patologías a nivel retinal en pacientes con discapacidad visual es un hecho relevante que afecta a un porcentaje elevado de la población mundial. El campo de la oftalmología, en las últimas décadas, ha tenido numerosos avances y ha sido partícipe de diversos cambios producidos en el mundo de la medicina. Estos avances se han visto motivados por la aparición de adelantos tecnológicos en el sector, así como la introducción de nuevas técnicas y modalidades de imagen, con la finalidad de mejorar los métodos de diagnóstico, tratamientos y, en definitiva, el cuidado del paciente. La tomografía de coherencia óptica (OCT) es una técnica moderna que ha supuesto, en los últimos años, un avance clave en el campo de la oftalmología. Con esta nueva técnica, la visualización de la vascularización de la retina y de las diferentes capas que la componen, entre otras diversas estructuras oculares que pueden verse afectadas por ciertas patologías, supone un apoyo vital para la rutina hospitalaria de los médicos oftalmólogos y el resto del personal sanitario. La segmentación de imágenes de OCT retinal y la extracción de características volumétricas de distintos componentes retinales a partir de dichas imágenes, suponen tareas complejas, pero a la vez de gran utilidad para conseguir un diagnóstico y tratamiento completo y eficaz que garantice una mejora considerable en la calidad de vida y el bienestar del paciente. En este Trabajo de Fin de Grado se ha diseñado y desarrollado una herramienta completa e intuitiva de extracción y procesado de información volumétrica a partir de imágenes de OCT macular, que permite realizar una evaluación rigurosa y objetiva del pronóstico visual en pacientes que presentan alguna forma de discapacidad visual causada por patologías a nivel de la mácula. El uso de la herramienta ha permitido analizar de forma objetiva las modificaciones en las capas de la retina tras la intervención quirúrgica de pacientes con membranas epirretinianas (ERM) en un estudio clínico preliminar. Los resultados preliminares obtenidos en dicho estudio demuestran que el volumen, y por tanto el grosor, de la retina de pacientes con ERM se ve reducido tras un proceso de vitrectomía y extracción de la ERM de su superficie interna. Por todo ello, se pretende que los médicos oftalmólogos, mediante el procesamiento y análisis de este tipo de imágenes, puedan complementar sus diagnósticos actuales con la información adicional extraída con esta aplicación

Diseño y desarrollo de una herramienta de extracción y procesado de información volumétrica a partir de imágenes de OCT macular para la evaluación del pronóstico visual en pacientes

La aparición de patologías a nivel retinal en pacientes con discapacidad visual es un hecho relevante que afecta a un porcentaje elevado de la población mundial. El campo de la oftalmología, en las últimas décadas, ha tenido numerosos avances y ha sido partícipe de diversos cambios producidos en el mundo de la medicina. Estos avances se han visto motivados por la aparición de adelantos tecnológicos en el sector, así como la introducción de nuevas técnicas y modalidades de imagen, con la finalidad de mejorar los métodos de diagnóstico, tratamientos y, en definitiva, el cuidado del paciente. La tomografía de coherencia óptica (OCT) es una técnica moderna que ha supuesto, en los últimos años, un avance clave en el campo de la oftalmología. Con esta nueva técnica, la visualización de la vascularización de la retina y de las diferentes capas que la componen, entre otras diversas estructuras oculares que pueden verse afectadas por ciertas patologías, supone un apoyo vital para la rutina hospitalaria de los médicos oftalmólogos y el resto del personal sanitario. La segmentación de imágenes de OCT retinal y la extracción de características volumétricas de distintos componentes retinales a partir de dichas imágenes, suponen tareas complejas, pero a la vez de gran utilidad para conseguir un diagnóstico y tratamiento completo y eficaz que garantice una mejora considerable en la calidad de vida y el bienestar del paciente. En este Trabajo de Fin de Grado se ha diseñado y desarrollado una herramienta completa e intuitiva de extracción y procesado de información volumétrica a partir de imágenes de OCT macular, que permite realizar una evaluación rigurosa y objetiva del pronóstico visual en pacientes que presentan alguna forma de discapacidad visual causada por patologías a nivel de la mácula. El uso de la herramienta ha permitido analizar de forma objetiva las modificaciones en las capas de la retina tras la intervención quirúrgica de pacientes con membranas epirretinianas (ERM) en un estudio clínico preliminar. Los resultados preliminares obtenidos en dicho estudio demuestran que el volumen, y por tanto el grosor, de la retina de pacientes con ERM se ve reducido tras un proceso de vitrectomía y extracción de la ERM de su superficie interna. Por todo ello, se pretende que los médicos oftalmólogos, mediante el procesamiento y análisis de este tipo de imágenes, puedan complementar sus diagnósticos actuales con la información adicional extraída con esta aplicación

Evaluation of visual prognosis in patients by extracting and processing volumetric information from macular OCT images

Retinal disorders causing visual impairment are present with high incidence in current world population. Identifying the pathology and working on an objective diagnosis is a key task in order to provide an accurate treatment for patients affected by any ocular disease. Support given by technical solutions, such as state-of-the-art biomedical imaging techniques and software-based analysis tools suppose a key factor that aids ophthalmologists’ daily routine. In this work, a computer-based tool capable of segmenting and extracting volumetric information from macular Optical Coherence Tomography images of patients presenting some types of visual impairment has been developed. A preliminary clinical study has been accomplished, with results showing an improvement in visual acuity and retinal thickness after vitrectomy and membrane peeling in patients with pathology of epiretinal membrane

Resiliencia: espacios de adaptación de nuestras ciudades a los nuevos retos urbanos

La presente publicación recoge las reflexiones y experiencias desarrolladas en la Red de Investigación RE-ADAP “Resiliencia: espacios de adaptación de nuestras ciudades a los nuevos retos urbanos”(RED2018-102795-T Plan Estatal I+D+i 2017-2020), tanto por los investigadores e investigadoras que conforman la Red, y sus grupos de investigación, como por todas aquellas personas que han participado en los diferentes Seminarios, Boletines y Píldoras de Investigación realizados en el marco de la Red. El objetivo principal de la Red ha sido articular un enfoque conjunto, integral e innovador que afronte los retos de nuestras ciudades mediante la implantación de políticas públicas urbanas que incorporen la resiliencia. Esta publicación parte de una serie de aproximaciones teóricas a los ejes temáticos de la misma: Inclusión, Salud y Bienestar (ISB), Cambio Climático y Transición Ecológica (CCTE), Soberanía Alimentaria y Servicios Ecosistémicos (SASE) y Espacios de Adaptación (EA); que se complementa con un Catálogo de programas, proyectos de investigación e iniciativas públicas que se encuadran en los diferentes ejes temáticos, además de una Memoria de las actividades realizadas por la Red