Effective Feature Representation for Clinical Text Concept Extraction

Crucial information about the practice of healthcare is recorded only in free-form text, which creates an enormous opportunity for high-impact NLP. However, annotated healthcare datasets tend to be small and expensive to obtain, which raises the question of how to make maximally efficient uses of the available data. To this end, we develop an LSTM-CRF model for combining unsupervised word representations and hand-built feature representations derived from publicly available healthcare ontologies. We show that this combined model yields superior performance on five datasets of diverse kinds of healthcare text (clinical, social, scientific, commercial). Each involves the labeling of complex, multi-word spans that pick out different healthcare concepts. We also introduce a new labeled dataset for identifying the treatment relations between drugs and diseases

Compensating for visibility artefacts in photoacoustic imaging with a deep learning approach providing prediction uncertainties

Conventional photoacoustic imaging may suffer from the limited view and bandwidth of ultrasound transducers. A deep learning approach is proposed to handle these problems and is demonstrated both in simulations and in experiments on a multi-scale model of leaf skeleton. We employed an experimental approach to build the training and the test sets using photographs of the samples as ground truth images. Reconstructions produced by the neural network show a greatly improved image quality as compared to conventional approaches. In addition, this work aimed at quantifying the reliability of the neural network predictions. To achieve this, the dropout Monte-Carlo procedure is applied to estimate a pixel-wise degree of confidence on each predicted picture. Last, we address the possibility to use transfer learning with simulated data in order to drastically limit the size of the experimental dataset.Comment: main text 10 pages + Supplementary materials 6 page

Photoacoustic fluctuation imaging: theory and application to blood flow imaging

Photoacoustic fluctuation imaging, which exploits randomness in photoacoustic generation, provides enhanced images in terms of resolution and visibility, as compared to conventional photoacoustic images. While a few experimental demonstrations of photoacoustic fluctuation imaging have been reported, it has to date not been described theoretically. In the first part of this work, we propose a theory relevant to fluctuations induced either by random illumination patterns or by random distributions of absorbing particles. The theoretical predictions are validated by Monte Carlo finite-difference time-domain simulations of photoacoustic generation in random particle media. We provide a physical insight into why visibility artefacts are absent from second-order fluctuation images. In the second part, we demonstrate experimentally that harnessing randomness induced by the flow of red blood cells produce photoacoustic fluctuation images free of visibility artefacts. As a first proof of concept, we obtain two-dimensional images of blood vessel phantoms. Photoacoustic fluctuation imaging is finally applied in vivo to obtain 3D images of the vascularization in a chicken embryo

Faecalibacterium prausnitzii Skews Human DC to Prime IL10-Producing T Cells Through TLR2/6/JNK Signaling and IL-10, IL-27, CD39, and IDO-1 Induction

The human colonic mucosa contains regulatory type 1-like (Tr1-like, i.e., IL-10-secreting and Foxp3-negative) T cells specific for the gut Clostridium Faecalibacterium prausnitzii (F. prausnitzii), which are both decreased in Crohn's disease patients. These data, together with the demonstration, in mice, that colonic regulatory T cells (Treg) induced by Clostridium bacteria are key players in colon homeostasis, support a similar role for F. prausnitzii-specific Treg in the human colon. Here we assessed the mechanisms whereby F. prausnitzii induces human colonic Treg. We demonstrated that F. prausnitzii, but not related Clostridia, skewed human dendritic cells to prime IL-10-secreting T cells. Accordingly, F. prausnitzii induced dendritic cells to express a unique array of potent Tr1/Treg polarizing molecules: IL-10, IL-27, CD39, IDO-1, and PDL-1 and, following TLR4 stimulation, inhibited their up-regulation of costimulation molecules as well as their production of pro-inflammatory cytokines IL-12 (p35 and p40) and TNFα. We further showed that these potent tolerogenic effects relied on F. prausnitzii-induced TLR2/6 triggering, JNK signaling and CD39 ectonucleotidase activity, which was induced by IDO-1 and IL-27. These data, together with the presence of F. prausnitzii-specific Tr1-like Treg in the human colon, point out to dendritic cells polarization by F. prausnitzii as the first described cellular mechanism whereby the microbiota composition may affect human colon homeostasis. Identification of F. prausnitzii-induced mediators involved in Tr1-like Treg induction by dendritic cells opens therapeutic avenues for the treatment of inflammatory bowel diseases

Novel approaches for photoacoustic imaging of blood vessels : 3D quantitative fluctuation imaging and deep learning assisted reconstruction

L’imagerie de la vascularisation présente un intérêt considérable pour de multiples applications de santé, incluant le diagnostic de pathologies, le guidage d’intervention chirurgicale, le suivi de traitement ou encore la recherche biomédicale. Si plusieurs modalités permettent aujourd’hui d’imager la vascularisation, l’utilisation de dispositifs bimodaux combinant l’imagerie photoacoustique (PA) et l’imagerie ultrasonore (US) constitue une approche prometteuse. La sensibilité de l’imagerie PA à l’hémoglobine et l’apparition de méthodes sensibles au flux en imagerie US permettent de cartographier avec précision le réseau vasculaire au sein des tissus biologiques à des profondeurs de l’ordre de plusieurs cm et des résolutions allant jusqu’à la dizaine de µm. L’excellente résolution temporelle de l’imagerie US permet d’obtenir une multitude d’informations quantitatives sur la dynamique du flux sanguin. Au travers d’approches spectroscopiques, l’imagerie PA fournit quant à elle de précieuses données sur les molécules imagées telles que leurs concentrations, et des indicateurs biologiques d’intérêt tels que la saturation en oxygène peuvent être cartographiés. Les travaux menés au cours de cette thèse consistent en la mise en place d’un dispositif permettant de réaliser simultanément des images 3D avec ces deux modalités, et le développement de nouvelles méthodes de reconstruction et de traitement en imagerie PA. Ces méthodes ont pour but de corriger sur les images PA les artefacts dits de visibilité et ceux liés à l’utilisation de réseaux de capteurs parcimonieux. Dans une première approche, l’analyse statistique de la fluctuation du signal PA liée au flux sanguin permet de corriger ces artefacts et d’obtenir une image proportionnelle à l’énergie absorbée. L’approche est appliquée in vivo sur des embryons de poulet et une mesure quantitative de la saturation en oxygène est obtenue. Dans une seconde approche s’appuyant sur l’apprentissage profond (deep learning), un réseau de neurone a été implémenté, permettant de résoudre ces artefacts à partir d’une unique acquisition une fois le réseau entrainé. L’architecture utilisée permet d’inclure une estimation de l’incertitude de la prédiction, fournissant la localisation des erreurs dites d’hallucination. D’abord démontrée en 2D sur des échantillons tests, l’approche est ensuite appliquée en 3D et de premiers résultats expérimentaux sur l’embryon de poulet sont présentés.Vascular imaging is of considerable interest for many healthcare applications, including pathology diagnosis, surgical guidance, medical monitoring and biomedical research. While several modalities are currently used to image blood vessels, the combination of photoacoustic imaging (PA) and ultrasound imaging (US) in a bimodal devices is a promising approach. The sensitivity of PA imaging to hemoglobin and the emergence of flow-sensitive methods in US imaging allow accurate mapping of the vascular network within biological tissues at depths of several cm and resolutions down to the tens of μm. The excellent temporal resolution of US imaging provides several quantitative information on blood flow dynamics. Through spectroscopic approaches, PA imaging provides valuable information on the imaged molecules such as their concentrations, and biological indicators of interest such as oxygen saturation can be mapped. The work carried out during this thesis involves the implementation of a device allowing simultaneous acquisition of 3D images with these two modalities, and the development of new reconstruction and processing methods for PA imaging. These methods aim to correct the so-called visibility artifacts and enhance the PA image quality, originally degraded by the use of sparse arrays. In a first approach, the statistical analysis of the fluctuation of the PA signal related to the blood flow allows to correct these artefacts and to obtain an image proportional to the absorbed energy. The approach is applied in vivo on chicken embryos and a quantitative measurement of the oxygen saturation is obtained. In a second approach relying on deep learning, a neural network is used to resolve these artifacts from a single shot image once trained. The used architecture allows for the estimation of the prediction uncertainty, providing the localization of so-called hallucination errors. Firstly demonstrated in 2D on test samples, the approach is then applied in 3D and the first experimental results on chicken embryos are presented

Novel approaches for photoacoustic imaging of blood vessels : 3D quantitative fluctuation imaging and deep learning assisted reconstruction

Vascular imaging is of considerable interest for many health applications, including pathology diagnosis, surgical guidance, medical monitoring and biomedical research. While several modalities are currently used to image blood vessels, bimodal devices combining photoacoustic imaging (PA) and ultrasound imaging (US) is a promising approach. The sensitivity of PA imaging to hemoglobin and the emergence of flow-sensitive methods in US imaging allow accurate mapping of the vascular network within biological tissues at depths of several cm and resolutions down to the tens of µm. The excellent temporal resolution of US imaging provides several quantitative information on blood flow dynamics. Through spectroscopic approaches, PA imaging provides valuable data on the imaged molecules such as their concentrations, and biological indicators of interest such as oxygen saturation can be mapped. The work carried out during this thesis involves the implementation of a device allowing simultaneous acquisition of 3D images with these two modalities, and the development of new reconstruction and processing methods for PA imaging. These methods aim to correct the so-called visibility artifacts and those linked to the use of sparse sensor networks on PA images. In a first approach, the statistical analysis of the fluctuation of the PA signal related to the blood flow allows to correct these artefacts and to obtain an image proportional to the absorbed energy. The approach is applied in vivo on chicken embryos and a quantitative measurement of the oxygen saturation is obtained. In a second approach relying on deep learning, a neural network is used to resolve these artifacts from a single acquisition once trained. The used architecture allows for the estimation of the prediction uncertainty, providing the localization of so-called hallucination errors. Firstly demonstrated in 2D on test samples, the approach is then applied in 3D and the first experimental results on chicken embryos are presented.L’imagerie de la vascularisation présente un intérêt considérable pour de multiples applications de santé, incluant le diagnostic de pathologies, le guidage d’intervention chirurgicale, le suivi de traitement ou encore la recherche biomédicale. Si plusieurs modalités permettent aujourd’hui d’imager la vascularisation, l’utilisation de dispositifs bimodaux combinant l’imagerie photoacoustique (PA) et l’imagerie ultrasonore (US) constitue une approche prometteuse. La sensibilité de l’imagerie PA à l’hémoglobine et l’apparition de méthodes sensibles au flux en imagerie US permettent de cartographier avec précision le réseau vasculaire au sein des tissus biologiques à des profondeurs de l’ordre de plusieurs cm et des résolutions allant jusqu’à la dizaine de µm. L’excellente résolution temporelle de l’imagerie US permet d’obtenir une multitude d’informations quantitatives sur la dynamique du flux sanguin. Au travers d’approches spectroscopiques, l’imagerie PA fournit quant à elle de précieuses données sur les molécules imagées telles que leurs concentrations, et des indicateurs biologiques d’intérêt tels que la saturation en oxygène peuvent être cartographiés. Les travaux menés au cours de cette thèse consistent en la mise en place d’un dispositif permettant de réaliser simultanément des images 3D avec ces deux modalités, et le développement de nouvelles méthodes de reconstruction et de traitement en imagerie PA. Ces méthodes ont pour but de corriger sur les images PA les artefacts dits de visibilité et ceux liés à l’utilisation de réseaux de capteurs parcimonieux. Dans une première approche, l’analyse statistique de la fluctuation du signal PA liée au flux sanguin permet de corriger ces artefacts et d’obtenir une image proportionnelle à l’énergie absorbée. L’approche est appliquée in vivo sur des embryons de poulet et une mesure quantitative de la saturation en oxygène est obtenue. Dans une seconde approche s’appuyant sur l’apprentissage profond (deep learning), un réseau de neurone a été implémenté, permettant de résoudre ces artefacts à partir d’une unique acquisition une fois le réseau entrainé. L’architecture utilisée permet d’inclure une estimation de l’incertitude de la prédiction, fournissant la localisation des erreurs dites d’hallucination. D’abord démontrée en 2D sur des échantillons tests, l’approche est ensuite appliquée en 3D et de premiers résultats expérimentaux sur l’embryon de poulet sont présentés

Nouvelles approches pour l'imagerie photoacoustique des vaisseaux sanguins : imagerie quantitative 3D de fluctuations et reconstruction assistée par apprentissage profond

Vascular imaging is of considerable interest for many healthcare applications, including pathology diagnosis, surgical guidance, medical monitoring and biomedical research. While several modalities are currently used to image blood vessels, the combination of photoacoustic imaging (PA) and ultrasound imaging (US) in a bimodal devices is a promising approach. The sensitivity of PA imaging to hemoglobin and the emergence of flow-sensitive methods in US imaging allow accurate mapping of the vascular network within biological tissues at depths of several cm and resolutions down to the tens of μm. The excellent temporal resolution of US imaging provides several quantitative information on blood flow dynamics. Through spectroscopic approaches, PA imaging provides valuable information on the imaged molecules such as their concentrations, and biological indicators of interest such as oxygen saturation can be mapped. The work carried out during this thesis involves the implementation of a device allowing simultaneous acquisition of 3D images with these two modalities, and the development of new reconstruction and processing methods for PA imaging. These methods aim to correct the so-called visibility artifacts and enhance the PA image quality, originally degraded by the use of sparse arrays. In a first approach, the statistical analysis of the fluctuation of the PA signal related to the blood flow allows to correct these artefacts and to obtain an image proportional to the absorbed energy. The approach is applied in vivo on chicken embryos and a quantitative measurement of the oxygen saturation is obtained. In a second approach relying on deep learning, a neural network is used to resolve these artifacts from a single shot image once trained. The used architecture allows for the estimation of the prediction uncertainty, providing the localization of so-called hallucination errors. Firstly demonstrated in 2D on test samples, the approach is then applied in 3D and the first experimental results on chicken embryos are presented.L’imagerie de la vascularisation présente un intérêt considérable pour de multiples applications de santé, incluant le diagnostic de pathologies, le guidage d’intervention chirurgicale, le suivi de traitement ou encore la recherche biomédicale. Si plusieurs modalités permettent aujourd’hui d’imager la vascularisation, l’utilisation de dispositifs bimodaux combinant l’imagerie photoacoustique (PA) et l’imagerie ultrasonore (US) constitue une approche prometteuse. La sensibilité de l’imagerie PA à l’hémoglobine et l’apparition de méthodes sensibles au flux en imagerie US permettent de cartographier avec précision le réseau vasculaire au sein des tissus biologiques à des profondeurs de l’ordre de plusieurs cm et des résolutions allant jusqu’à la dizaine de µm. L’excellente résolution temporelle de l’imagerie US permet d’obtenir une multitude d’informations quantitatives sur la dynamique du flux sanguin. Au travers d’approches spectroscopiques, l’imagerie PA fournit quant à elle de précieuses données sur les molécules imagées telles que leurs concentrations, et des indicateurs biologiques d’intérêt tels que la saturation en oxygène peuvent être cartographiés. Les travaux menés au cours de cette thèse consistent en la mise en place d’un dispositif permettant de réaliser simultanément des images 3D avec ces deux modalités, et le développement de nouvelles méthodes de reconstruction et de traitement en imagerie PA. Ces méthodes ont pour but de corriger sur les images PA les artefacts dits de visibilité et ceux liés à l’utilisation de réseaux de capteurs parcimonieux. Dans une première approche, l’analyse statistique de la fluctuation du signal PA liée au flux sanguin permet de corriger ces artefacts et d’obtenir une image proportionnelle à l’énergie absorbée. L’approche est appliquée in vivo sur des embryons de poulet et une mesure quantitative de la saturation en oxygène est obtenue. Dans une seconde approche s’appuyant sur l’apprentissage profond (deep learning), un réseau de neurone a été implémenté, permettant de résoudre ces artefacts à partir d’une unique acquisition une fois le réseau entrainé. L’architecture utilisée permet d’inclure une estimation de l’incertitude de la prédiction, fournissant la localisation des erreurs dites d’hallucination. D’abord démontrée en 2D sur des échantillons tests, l’approche est ensuite appliquée en 3D et de premiers résultats expérimentaux sur l’embryon de poulet sont présentés

Nouvelles approches pour l'imagerie photoacoustique des vaisseaux sanguins : imagerie quantitative 3D de fluctuations et reconstruction assistée par apprentissage profond

Vascular imaging is of considerable interest for many healthcare applications, including pathology diagnosis, surgical guidance, medical monitoring and biomedical research. While several modalities are currently used to image blood vessels, the combination of photoacoustic imaging (PA) and ultrasound imaging (US) in a bimodal devices is a promising approach. The sensitivity of PA imaging to hemoglobin and the emergence of flow-sensitive methods in US imaging allow accurate mapping of the vascular network within biological tissues at depths of several cm and resolutions down to the tens of μm. The excellent temporal resolution of US imaging provides several quantitative information on blood flow dynamics. Through spectroscopic approaches, PA imaging provides valuable information on the imaged molecules such as their concentrations, and biological indicators of interest such as oxygen saturation can be mapped. The work carried out during this thesis involves the implementation of a device allowing simultaneous acquisition of 3D images with these two modalities, and the development of new reconstruction and processing methods for PA imaging. These methods aim to correct the so-called visibility artifacts and enhance the PA image quality, originally degraded by the use of sparse arrays. In a first approach, the statistical analysis of the fluctuation of the PA signal related to the blood flow allows to correct these artefacts and to obtain an image proportional to the absorbed energy. The approach is applied in vivo on chicken embryos and a quantitative measurement of the oxygen saturation is obtained. In a second approach relying on deep learning, a neural network is used to resolve these artifacts from a single shot image once trained. The used architecture allows for the estimation of the prediction uncertainty, providing the localization of so-called hallucination errors. Firstly demonstrated in 2D on test samples, the approach is then applied in 3D and the first experimental results on chicken embryos are presented.L’imagerie de la vascularisation présente un intérêt considérable pour de multiples applications de santé, incluant le diagnostic de pathologies, le guidage d’intervention chirurgicale, le suivi de traitement ou encore la recherche biomédicale. Si plusieurs modalités permettent aujourd’hui d’imager la vascularisation, l’utilisation de dispositifs bimodaux combinant l’imagerie photoacoustique (PA) et l’imagerie ultrasonore (US) constitue une approche prometteuse. La sensibilité de l’imagerie PA à l’hémoglobine et l’apparition de méthodes sensibles au flux en imagerie US permettent de cartographier avec précision le réseau vasculaire au sein des tissus biologiques à des profondeurs de l’ordre de plusieurs cm et des résolutions allant jusqu’à la dizaine de µm. L’excellente résolution temporelle de l’imagerie US permet d’obtenir une multitude d’informations quantitatives sur la dynamique du flux sanguin. Au travers d’approches spectroscopiques, l’imagerie PA fournit quant à elle de précieuses données sur les molécules imagées telles que leurs concentrations, et des indicateurs biologiques d’intérêt tels que la saturation en oxygène peuvent être cartographiés. Les travaux menés au cours de cette thèse consistent en la mise en place d’un dispositif permettant de réaliser simultanément des images 3D avec ces deux modalités, et le développement de nouvelles méthodes de reconstruction et de traitement en imagerie PA. Ces méthodes ont pour but de corriger sur les images PA les artefacts dits de visibilité et ceux liés à l’utilisation de réseaux de capteurs parcimonieux. Dans une première approche, l’analyse statistique de la fluctuation du signal PA liée au flux sanguin permet de corriger ces artefacts et d’obtenir une image proportionnelle à l’énergie absorbée. L’approche est appliquée in vivo sur des embryons de poulet et une mesure quantitative de la saturation en oxygène est obtenue. Dans une seconde approche s’appuyant sur l’apprentissage profond (deep learning), un réseau de neurone a été implémenté, permettant de résoudre ces artefacts à partir d’une unique acquisition une fois le réseau entrainé. L’architecture utilisée permet d’inclure une estimation de l’incertitude de la prédiction, fournissant la localisation des erreurs dites d’hallucination. D’abord démontrée en 2D sur des échantillons tests, l’approche est ensuite appliquée en 3D et de premiers résultats expérimentaux sur l’embryon de poulet sont présentés

Novel approaches for photoacoustic imaging of blood vessels : 3D quantitative fluctuation imaging and deep learning assisted reconstruction

Vascular imaging is of considerable interest for many health applications, including pathology diagnosis, surgical guidance, medical monitoring and biomedical research. While several modalities are currently used to image blood vessels, bimodal devices combining photoacoustic imaging (PA) and ultrasound imaging (US) is a promising approach. The sensitivity of PA imaging to hemoglobin and the emergence of flow-sensitive methods in US imaging allow accurate mapping of the vascular network within biological tissues at depths of several cm and resolutions down to the tens of µm. The excellent temporal resolution of US imaging provides several quantitative information on blood flow dynamics. Through spectroscopic approaches, PA imaging provides valuable data on the imaged molecules such as their concentrations, and biological indicators of interest such as oxygen saturation can be mapped. The work carried out during this thesis involves the implementation of a device allowing simultaneous acquisition of 3D images with these two modalities, and the development of new reconstruction and processing methods for PA imaging. These methods aim to correct the so-called visibility artifacts and those linked to the use of sparse sensor networks on PA images. In a first approach, the statistical analysis of the fluctuation of the PA signal related to the blood flow allows to correct these artefacts and to obtain an image proportional to the absorbed energy. The approach is applied in vivo on chicken embryos and a quantitative measurement of the oxygen saturation is obtained. In a second approach relying on deep learning, a neural network is used to resolve these artifacts from a single acquisition once trained. The used architecture allows for the estimation of the prediction uncertainty, providing the localization of so-called hallucination errors. Firstly demonstrated in 2D on test samples, the approach is then applied in 3D and the first experimental results on chicken embryos are presented.L’imagerie de la vascularisation présente un intérêt considérable pour de multiples applications de santé, incluant le diagnostic de pathologies, le guidage d’intervention chirurgicale, le suivi de traitement ou encore la recherche biomédicale. Si plusieurs modalités permettent aujourd’hui d’imager la vascularisation, l’utilisation de dispositifs bimodaux combinant l’imagerie photoacoustique (PA) et l’imagerie ultrasonore (US) constitue une approche prometteuse. La sensibilité de l’imagerie PA à l’hémoglobine et l’apparition de méthodes sensibles au flux en imagerie US permettent de cartographier avec précision le réseau vasculaire au sein des tissus biologiques à des profondeurs de l’ordre de plusieurs cm et des résolutions allant jusqu’à la dizaine de µm. L’excellente résolution temporelle de l’imagerie US permet d’obtenir une multitude d’informations quantitatives sur la dynamique du flux sanguin. Au travers d’approches spectroscopiques, l’imagerie PA fournit quant à elle de précieuses données sur les molécules imagées telles que leurs concentrations, et des indicateurs biologiques d’intérêt tels que la saturation en oxygène peuvent être cartographiés. Les travaux menés au cours de cette thèse consistent en la mise en place d’un dispositif permettant de réaliser simultanément des images 3D avec ces deux modalités, et le développement de nouvelles méthodes de reconstruction et de traitement en imagerie PA. Ces méthodes ont pour but de corriger sur les images PA les artefacts dits de visibilité et ceux liés à l’utilisation de réseaux de capteurs parcimonieux. Dans une première approche, l’analyse statistique de la fluctuation du signal PA liée au flux sanguin permet de corriger ces artefacts et d’obtenir une image proportionnelle à l’énergie absorbée. L’approche est appliquée in vivo sur des embryons de poulet et une mesure quantitative de la saturation en oxygène est obtenue. Dans une seconde approche s’appuyant sur l’apprentissage profond (deep learning), un réseau de neurone a été implémenté, permettant de résoudre ces artefacts à partir d’une unique acquisition une fois le réseau entrainé. L’architecture utilisée permet d’inclure une estimation de l’incertitude de la prédiction, fournissant la localisation des erreurs dites d’hallucination. D’abord démontrée en 2D sur des échantillons tests, l’approche est ensuite appliquée en 3D et de premiers résultats expérimentaux sur l’embryon de poulet sont présentés

THROMBOSES VEINEUSES CEREBRALES (EVOLUTION ET FACTEURS PRONOSTIQUES ; A PROPOS DE 57 CAS CONSECUTIFS COLLIGES SUR LA PERIODE 1995-1998 (LILLES ET LENS))

LILLE2-BU Santé-Recherche (593502101) / SudocPARIS-BIUM (751062103) / SudocSudocFranceF