Editorial

Peer Reviewe

Multi-modal imaging in Ophthalmology: image processing methods for improving intra-ocular tumor treatment via MRI and Fundus image photography

The most common ocular tumors in the eye are retinoblastoma and uveal melanoma, affecting children and adults respectively, and spreading throughout the body if left untreated. To date, detection and treatment of such tumors rely mainly on two imaging modalities: Fundus Image Photography (Fundus) and Ultrasound (US), however, other image modalities such as Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Computed Tomography (CT) are key to confirm a possible tumor spread outside the eye cavity. Current procedures to select the best treatment and follow-up are based on manual multimodal measures taken by clinicians. These tasks often require the manual annotation and delineation of eye structures and tumors, a rather tedious and time consuming endeavour, to be performed in multiple medical sequences simultaneously. ################################ This work presents a new set of image processing methods for improving multimodal evaluation of intra-ocular tumors in 3D MRI and 2D Fundus. We first introduce a novel technique for the automatic delineation of ocular structures and tumors in the 3D MRI. To this end, we present an Active Shape Model (ASM) built out of a dataset of healthy patients to demonstrate that the segmentation of ocular structures (e.g. the lens, the vitreous humor, the cornea and the sclera) can be performed in an accurate and robust manner. To validate these findings, we introduce a set of experiments to test the model performance on eyes with presence of endophytic retinoblastoma, and discover that the segmentation of healthy eye structures is possible, regardless of the presence of the tumor inside the eyes. Moreover, we propose a specific set of Eye Patient-specific eye features that can be extracted -- Le rétinoblastome et le mélanome uvéal sont les types de cancer oculaire les plus communs, touchant les enfants et adultes respectivement, et peuvent se répandre à travers l’organisme s’ils ne sont pas traités. Actuellement, le traitement pour la détection du rétinoblastome se base essentiellement à partir de deux modalites d’imagerie fond d’œil (Fundus) et l’ultrason (US). Cependant, d’autres modalités d’imagerie comme l’Imagerie par Résonance magnétique (IRM) et la Tomodensitométrie (TDM) sont clé pour confirmer la possible expansion du cancer en dehors de la cavité oculaire. Les techniques utilisées pour déterminer la tumeur oculaire, ainsi que le choix du traitement, se basent sur des mesures multimodales réalisées de manière manuelle par des médecins. Cette méthodologie manuelle est appliquée quotidiennement et continuellement pendant toute la durée de la maladie. Ce processus nécessite souvent la délinéation manuelle des structures ocularies et de la tumeur, un mécanisme laborieux et long, effectuée dans des multiples séquences médicales simultanées (par exemple : T1-weighted et T2-weighted IRM ...) qui augmentent la difficulté pour évaluer la maladie. Le présent travail présente une nouvelle série de techniques permettant d’améliorer l´évaluation multimodale de tumeurs oculaires en IRM et Fundus. Dans un premier temps, nous intro- duisons une méthode qui assure la délinéation automatique de la structure oculaire et de la tumeur dans un IRM 3D. Pour cela, nous présentons un Active Shape Model (ASM) construite à partir d’un ensemble de données de patients en bonne santé pour prouver que la segmenta- tion automatique de la structure oculaire (par exemple : le cristallin, l´humeur aqueuse, la cornée et la sclère) peut être réalisée de manière précise et robuste. Afin de valider ces résultats, nous introduisons un ensemble d’essais pour tester la performance du modèle par rapport à des yeux de patients affectés pathologiquement par un rétinoblastome, et démontrons que la segmentation de la structure oculaire d’un œil sain est possible, indépendamment de la présence d’une tumeur à l’intérieur des yeux. De plus, nous proposons une caractérisation spécifique du patient-specific eye features qui peuvent être utile pour la segmentation de l’œil dans l’IRM 3D, fournissant des formes riches et une information importante concernant le tissu pathologique noyé dans la structure oculaire de l’œil sain. Cette information est ultérieurement utilisée pour entrainer un ensemble de classificateurs (Convolutional Neural Network (CNN), Random Forest, . . . ) qui réalise la segmentation automatique de tumeurs oculaires à l’intérieur de l’œil. En outre, nous explorons une nouvelle méthode pour évaluer des multitudes de séquences d’images de manière simultanée, fournissant aux médecins un outil pour observer l’extension de la tumeur dans le fond d’œil et l’IRM. Pour cela, nous combinons la segmentation auto- matique de l’œil de l’IRM selon la description ci-dessus et nous proposons une delineation manuelle de tumeurs oculaires dans le fond d’œil. Ensuite, nous recalons ces deux modalités d’imagerie avec une nouvelle base de points de repère et nous réalisons la fusion des deux modalités. Nous utilisons cette nouvelle méthode pour (i) améliorer la qualité de la délinéation dans l’IRM et pour (ii) utiliser la projection arrière de la tumeur pour transporter de riches me- sures volumétriques de l’IRM vers le fond d’œil, en créant une nouvelle forme 3D représentant le fond d’œil 2D dans une méthode que nous appelons Topographic Fundus Mapping. Pour tous les tests et contributions, nous validons les résultats avec une base de données d’IRM et une base de données d’images pathologiques du fond d’œil de rétinoblastome

Valorization of Agro-Industrial Wastes by Ultrasound-Assisted Extraction as a Source of Proteins, Antioxidants and Cutin: A Cascade Approach

The use of agro-industrial wastes to obtain compounds with a high added-value is increasing in the last few years in accordance with the circular economy concept. In this work, a cascade extraction approach was developed based on ultrasound-assisted extraction (UAE) for tomato, watermelon, and apple peel wastes. The protein and antioxidant compounds were obtained during the first extraction step (NaOH 3 wt.%, 98.6 W, 100% amplitude, 6.48 W/cm2, 6 min). The watermelon peels (WP) showed higher proteins and total phenolic contents (857 ± 1 mg BSA/g extract and 107.2 ± 0.2 mg GAE/100 g dm, respectively), whereas the highest antioxidant activity was obtained for apple peels (1559 ± 20 µmol TE/100 g dm, 1767 ± 5 µmol TE/100 g dm, and 902 ± 16 µmol TE/100 g dm for ABTS, FRAP and DPPH assays, respectively). The remaining residue obtained from the first extraction was subsequently extracted to obtain cutin (ethanol 40 wt.%, 58 W, 100% amplitude, 2 W/cm2, 17 min, 1/80 g/mL, pH 2.5). The morphological studies confirmed the great efficiency of UAE in damaging the vegetal cell walls. WP showed a higher non-hydrolysable cutin content (55 wt.% of the initial cutin). A different monomers’ profile was obtained for the cutin composition by GC-MS, with the cutin from tomato and apple peels being rich in polyhydroxy fatty acids whereas the cutin extracted from WP was mainly based on unsaturated fatty acids. All of the cutin samples showed an initial degradation temperature higher than 200 °C, presenting an excellent thermal stability. The strategy followed in this work has proved to be an effective valorization methodology with a high scaling-up potential for applications in the food, pharmaceutical, nutraceutical, cosmetics and biopolymer sectors.This research was funded by the Bio-Based Industries Joint Undertaking under the European Union Horizon 2020 research program (BBI-H2020), ECOFUNCO project, grant number G.A 837863

Metabolic and hormonal response to intermittent high-intensity and continuous moderate intensity exercise in individuals with type 1 diabetes: a randomised crossover study.

AIMS/HYPOTHESIS To investigate exercise-related fuel metabolism in intermittent high-intensity (IHE) and continuous moderate intensity (CONT) exercise in individuals with type 1 diabetes mellitus. METHODS In a prospective randomised open-label cross-over trial twelve male individuals with well-controlled type 1 diabetes underwent a 90 min iso-energetic cycling session at 50% maximal oxygen consumption ([Formula: see text]), with (IHE) or without (CONT) interspersed 10 s sprints every 10 min without insulin adaptation. Euglycaemia was maintained using oral (13)C-labelled glucose. (13)C Magnetic resonance spectroscopy (MRS) served to quantify hepatocellular and intramyocellular glycogen. Measurements of glucose kinetics (stable isotopes), hormones and metabolites complemented the investigation. RESULTS Glucose and insulin levels were comparable between interventions. Exogenous glucose requirements during the last 30 min of exercise were significantly lower in IHE (p = 0.02). Hepatic glucose output did not differ significantly between interventions, but glucose disposal was significantly lower in IHE (p < 0.05). There was no significant difference in glycogen consumption. Growth hormone, catecholamine and lactate levels were significantly higher in IHE (p < 0.05). CONCLUSIONS/INTERPRETATION IHE in individuals with type 1 diabetes without insulin adaptation reduced exogenous glucose requirements compared with CONT. The difference was not related to increased hepatic glucose output, nor to enhanced muscle glycogen utilisation, but to decreased glucose uptake. The lower glucose disposal in IHE implies a shift towards consumption of alternative substrates. These findings indicate a high flexibility of exercise-related fuel metabolism in type 1 diabetes, and point towards a novel and potentially beneficial role of IHE in these individuals. TRIAL REGISTRATION ClinicalTrials.gov NCT02068638 FUNDING: Swiss National Science Foundation (grant number 320030_149321/) and R&A Scherbarth Foundation (Switzerland)

Optimització de Camps Actius Geodèsics (GAF) per al registre d'imatges: Aplicacions en el registre multi-escala de mapes corticals sobre una esfera

[ANGLÈS] This work presents an analysis and optimization, both in terms of optimal parameters and speed, of the novel geodesic active fields framework for surface image registration on the sphere, presented by Zosso, Dominique in his PhD thesis at the École Polytechnique Fédérale de Lausanne. The relevance of surface registration to medical imaging is that there is a lot of anatomical information in the form of collected surface points, giving information about the cortical folding pattern. Hence, a reliable tool, capable of capturing the information of sulci and gyri is needed. Until now, several approaches have had major or minor success, however, there exists no suitable optimal algorithm yet, and surface image registration is still an open problem. Here, we aim at improving the performance of an existing registration algorithm. We divide our work in three main stages. The first consists in improving the performance of the registration framework, based on a multi-scale image registration free-deformation algorithm. The results of the proposed C++ implementation have clearly surpassed the performance of the current MATLAB R2009b Fast Geodesic Active Fields framework by computing the same process 4 times faster (under the same conditions). The second stage consists in improving the optimal existing parameters, trying to find the most suitable option for surface image registration of cortical pattern. At this stage, the previous score has been slightly improved (0,1% mean, 1,4% median, improvement in the parcellation of the brain surface on 3 of the 35 gyral regions), however, by computing several simulations with different parameters we have tested the robustness of the algorithm. Finally, the implementation of an SVM Classifier has been presented, but results have not outperformed the actual Bayesian classifier of smoothed meshes.[CASTELLÀ] Este trabajo presenta un análisis y optimización, tanto en términos de parámetros óptimos como de velocidad, del aplicativo para el análisis de campos activos geodésicos aplicados al registro de imágenes en la superficie de la esfera, presentado por Dominique Zosso en su tesis de doctoral en la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) en 2011. La importancia del registro de superficies en imágenes médicas se debe a la gran cantidad de información anatómica localizada en los puntos de la superficie del cerebro, que proporcionan información sobre el patrón de pliegos de la superficie cortical. Para detectar con detalle dichos puntos, se requiere de la creación de una herramienta fiable, capaz de capturar la información de los surcos y girificaciones de la superficie cerebral. Hasta el momento, los enfoques existentes han tenido un éxito mayor o menor en la captura de dicha información, sin embargo, no existe aún ningún algoritmo óptimo, y el registro de imágenes que registre con detalles una superficie cortical es todavía un problema abierto. Nuestro objetivo principal a lo largo de este trabajo ha sido mejorar el rendimiento de un algoritmo de registro existente a todos los niveles. Para ello, hemos dividido nuestra labor en tres hitos principales. El primero consiste en mejorar el rendimiento(temporal) del algoritmo interno del framework de registro de imágenes, que se encarga en realizar un registro multi-escala de deformación libre sobre la superficie cortical aplicando campos activos geodésicos. Los resultados de la propuesta realizada en C++ han demostrado superar notablemente el rendimiento del antiguo entorno en MATLAB R2009b, dividiendo en 4 veces el tiempo total de proceso (en las mismas condiciones). La segunda etapa consiste en optimizar los parámetros y variables internos existentes, tratando de encontrar la opción más adecuada para el registro de imágenes corticales. En esta etapa, la puntuación anterior se ha mejorado ligeramente (0,1% en media, 1,4% mediana, en lo que respecta a clasificación, y mejora en la parcelación de la superficie del cerebro en 3 de las 35 regiones gyral predefinidas). Por otra parte, las diversas simulaciones y la búsqueda dicotómica realizada para los parámetros óptimos ha servido para demostrar la robustez del algoritmo. Por último, hemos introducido un clasificador Support Vector Machine (SVM) en el aplicativo, pero los resultados no han superado el clasificador Bayesiano real de mallado suavizado previo.[CATALÀ] Aquest treball presenta una anàlisi i optimització, tant en termes de paràmetres òptims com de velocitat, de l'aplicatiu per a l'anàlisi de camps actius geodèsics aplicats al registre d'imatges en la superfície de l'esfera, presentat per Dominique Zosso en la seva tesi doctoral a la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) el 2011. La importància del registre de superfícies en imatges mèdiques és deguda a la gran quantitat d'informació anatòmica localitzada en els punts de la superfície del cervell, que proporcionen informació sobre el patró de plecs de la superfície cortical. Per detectar amb detall aquests punts, es requereix de la creació d'una eina fiable, capaç de capturar la informació dels solcs i girificacions de la superfície cerebral. Fins ara, les solucions existents han tingut un èxit més o menys considerable en la captura d'aquesta informació, tot i així, no existeix encara cap algorisme òptim, i el registre d'imatges que registri amb detalls una superfície cortical és encara un problema obert. El nostre objectiu principal al llarg d'aquest treball ha estat millorar el rendiment d'un algorisme de registre existent a tots els nivells. Per aquest motiu, hem dividit la nostra tasca en tres fites principals. La primera fita consisteix a millorar el rendiment (temporal) de l'algorisme intern del framework de registre d'imatges, que s'encarrega a realitzar un registre multi-escala de deformació lliure sobre la superfície cortical, mitjançant camps actius geodèsics. Els resultats de la proposta realitzada en C++ han demostrat superar notablement el rendiment de l'antic entorn en MATLAB R2009b, dividint en com a mínim 4 vegades el temps total de procés (en les mateixes condicions). La segona etapa consisteix en optimitzar els paràmetres i variables interns existents, tractant de trobar l'opció més adequada per al registre d'imatges corticals. En aquesta etapa, la puntuació anterior s'ha millorat lleugerament (0,1% de mitjana, 1,4% mediana, pel que fa a classificació, i millora en la parcel·lació de la superfície del cervell en 3 de les 35 regions gyrals predefinides). D'altra banda, les diverses simulacions i la recerca dicotòmica realitzada pels paràmetres òptims ha servit per demostrar la robustesa de l'algorisme. Finalment, hem introduït un classificador Support Vector Machine (SVM) a l'aplicatiu, però els resultats no han superat el classificador bayesià de mallat suavitzat previ

Optimització de Camps Actius Geodèsics (GAF) per al registre d'imatges: Aplicacions en el registre multi-escala de mapes corticals sobre una esfera

[ANGLÈS] This work presents an analysis and optimization, both in terms of optimal parameters and speed, of the novel geodesic active fields framework for surface image registration on the sphere, presented by Zosso, Dominique in his PhD thesis at the École Polytechnique Fédérale de Lausanne. The relevance of surface registration to medical imaging is that there is a lot of anatomical information in the form of collected surface points, giving information about the cortical folding pattern. Hence, a reliable tool, capable of capturing the information of sulci and gyri is needed. Until now, several approaches have had major or minor success, however, there exists no suitable optimal algorithm yet, and surface image registration is still an open problem. Here, we aim at improving the performance of an existing registration algorithm. We divide our work in three main stages. The first consists in improving the performance of the registration framework, based on a multi-scale image registration free-deformation algorithm. The results of the proposed C++ implementation have clearly surpassed the performance of the current MATLAB R2009b Fast Geodesic Active Fields framework by computing the same process 4 times faster (under the same conditions). The second stage consists in improving the optimal existing parameters, trying to find the most suitable option for surface image registration of cortical pattern. At this stage, the previous score has been slightly improved (0,1% mean, 1,4% median, improvement in the parcellation of the brain surface on 3 of the 35 gyral regions), however, by computing several simulations with different parameters we have tested the robustness of the algorithm. Finally, the implementation of an SVM Classifier has been presented, but results have not outperformed the actual Bayesian classifier of smoothed meshes.[CASTELLÀ] Este trabajo presenta un análisis y optimización, tanto en términos de parámetros óptimos como de velocidad, del aplicativo para el análisis de campos activos geodésicos aplicados al registro de imágenes en la superficie de la esfera, presentado por Dominique Zosso en su tesis de doctoral en la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) en 2011. La importancia del registro de superficies en imágenes médicas se debe a la gran cantidad de información anatómica localizada en los puntos de la superficie del cerebro, que proporcionan información sobre el patrón de pliegos de la superficie cortical. Para detectar con detalle dichos puntos, se requiere de la creación de una herramienta fiable, capaz de capturar la información de los surcos y girificaciones de la superficie cerebral. Hasta el momento, los enfoques existentes han tenido un éxito mayor o menor en la captura de dicha información, sin embargo, no existe aún ningún algoritmo óptimo, y el registro de imágenes que registre con detalles una superficie cortical es todavía un problema abierto. Nuestro objetivo principal a lo largo de este trabajo ha sido mejorar el rendimiento de un algoritmo de registro existente a todos los niveles. Para ello, hemos dividido nuestra labor en tres hitos principales. El primero consiste en mejorar el rendimiento(temporal) del algoritmo interno del framework de registro de imágenes, que se encarga en realizar un registro multi-escala de deformación libre sobre la superficie cortical aplicando campos activos geodésicos. Los resultados de la propuesta realizada en C++ han demostrado superar notablemente el rendimiento del antiguo entorno en MATLAB R2009b, dividiendo en 4 veces el tiempo total de proceso (en las mismas condiciones). La segunda etapa consiste en optimizar los parámetros y variables internos existentes, tratando de encontrar la opción más adecuada para el registro de imágenes corticales. En esta etapa, la puntuación anterior se ha mejorado ligeramente (0,1% en media, 1,4% mediana, en lo que respecta a clasificación, y mejora en la parcelación de la superficie del cerebro en 3 de las 35 regiones gyral predefinidas). Por otra parte, las diversas simulaciones y la búsqueda dicotómica realizada para los parámetros óptimos ha servido para demostrar la robustez del algoritmo. Por último, hemos introducido un clasificador Support Vector Machine (SVM) en el aplicativo, pero los resultados no han superado el clasificador Bayesiano real de mallado suavizado previo.[CATALÀ] Aquest treball presenta una anàlisi i optimització, tant en termes de paràmetres òptims com de velocitat, de l'aplicatiu per a l'anàlisi de camps actius geodèsics aplicats al registre d'imatges en la superfície de l'esfera, presentat per Dominique Zosso en la seva tesi doctoral a la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) el 2011. La importància del registre de superfícies en imatges mèdiques és deguda a la gran quantitat d'informació anatòmica localitzada en els punts de la superfície del cervell, que proporcionen informació sobre el patró de plecs de la superfície cortical. Per detectar amb detall aquests punts, es requereix de la creació d'una eina fiable, capaç de capturar la informació dels solcs i girificacions de la superfície cerebral. Fins ara, les solucions existents han tingut un èxit més o menys considerable en la captura d'aquesta informació, tot i així, no existeix encara cap algorisme òptim, i el registre d'imatges que registri amb detalls una superfície cortical és encara un problema obert. El nostre objectiu principal al llarg d'aquest treball ha estat millorar el rendiment d'un algorisme de registre existent a tots els nivells. Per aquest motiu, hem dividit la nostra tasca en tres fites principals. La primera fita consisteix a millorar el rendiment (temporal) de l'algorisme intern del framework de registre d'imatges, que s'encarrega a realitzar un registre multi-escala de deformació lliure sobre la superfície cortical, mitjançant camps actius geodèsics. Els resultats de la proposta realitzada en C++ han demostrat superar notablement el rendiment de l'antic entorn en MATLAB R2009b, dividint en com a mínim 4 vegades el temps total de procés (en les mateixes condicions). La segona etapa consisteix en optimitzar els paràmetres i variables interns existents, tractant de trobar l'opció més adequada per al registre d'imatges corticals. En aquesta etapa, la puntuació anterior s'ha millorat lleugerament (0,1% de mitjana, 1,4% mediana, pel que fa a classificació, i millora en la parcel·lació de la superfície del cervell en 3 de les 35 regions gyrals predefinides). D'altra banda, les diverses simulacions i la recerca dicotòmica realitzada pels paràmetres òptims ha servit per demostrar la robustesa de l'algorisme. Finalment, hem introduït un classificador Support Vector Machine (SVM) a l'aplicatiu, però els resultats no han superat el classificador bayesià de mallat suavitzat previ

Editorial

Peer Reviewe

Fusion of fundus images and MRI data of the human eye

Purpose Ophthalmologists are confronted with a set of different image modalities to diagnose eye tumors e.g., fundus photography, CT and MRI. However, these images are often complementary and represent pathologies differently. Some aspects of tumors can only be seen in a particular modality. A fusion of modalities would improve the contextual information for diagnosis. The presented work attempts to register color fundus photography with MRI volumes. This would complement the low resolution 3D information in the MRI with high resolution 2D fundus images. Methods MRI volumes were acquired from 12 infants under the age of 5 with unilateral retinoblastoma. The contrast-enhanced T1-FLAIR sequence was performed with an isotropic resolution of less than 0.5mm. Fundus images were acquired with a RetCam camera. For healthy eyes, two landmarks were used: the optic disk and the fovea. The eyes were detected and extracted from the MRI volume using a 3D adaption of the Fast Radial Symmetry Transform (FRST). The cropped volume was automatically segmented using the Split Bregman algorithm. The optic nerve was enhanced by a Frangi vessel filter. By intersection the nerve with the retina the optic disk was found. The fovea position was estimated by constraining the position with the angle between the optic and the visual axis as well as the distance from the optic disk. The optical axis was detected automatically by fitting a parable on to the lens surface. On the fundus, the optic disk and the fovea were detected by using the method of Budai et al. Finally, the image was projected on to the segmented surface using the lens position as the camera center. In tumor affected eyes, the manually segmented tumors were used instead of the optic disk and macula for the registration. Results In all of the 12 MRI volumes that were tested the 24 eyes were found correctly, including healthy and pathological cases. In healthy eyes the optic nerve head was found in all of the tested eyes with an error of 1.08 +/- 0.37mm. A successful registration can be seen in figure 1. Conclusions The presented method is a step toward automatic fusion of modalities in ophthalmology. The combination enhances the MRI volume with higher resolution from the color fundus on the retina. Tumor treatment planning is improved by avoiding critical structures and disease progression monitoring is made easier

Hibridación de metodologías de innovación docente aplicadas al laboratorio de Análisis Toxicológico y Forense

Generalmente, se observa que en las sesiones prácticas de las asignaturas con una alta carga de experimentalidad son los docentes los que adquieren el máximo protagonismo, excediendo el rol de orientadores de los estudiantes llegando a convertirlas en una actividad expositiva y no inclusiva. Por ello, el objetivo de este trabajo de investigación ha sido la hibridación de diversas metodologías docentes inclusivas de forma que permitan que el protagonismo de las sesiones prácticas recaiga en el alumnado. Un total de 32 alumnos han participado en este proyecto educativo a través de la resolución de un caso práctico, simulando la escena de un crimen, enmarcado en la asignatura de Análisis Toxicológico y Forense (ATF). Los estudiantes realizaron una hipótesis inicial del caso propuesto que fue validad y/o refutada tras los análisis realizados en el laboratorio observándose un gran desarrollo de sus competencias transversales, así como sus conocimientos analíticos después de llevar a cabo la experiencia planteada. Entre las estrategias aplicadas se pueden resaltar los sistemas de Peer Instruction y Flipped Classroom que han facilitado la implicación del alumnado en el desarrollo de la parte experimental, tomando decisiones y aplicando sus conocimientos a medida que avanzaban las sesiones prácticas de la asignatura