Machine Learning Approach to Automated Quality Identification of Human Induced Pluripotent Stem Cell Colony Images

The focus of this research is on automated identification of the quality of human induced pluripotent stem cell (iPSC) colony images. iPS cell technology is a contemporary method by which the patient’s cells are reprogrammed back to stem cells and are differentiated to any cell type wanted. iPS cell technology will be used in future to patient specific drug screening, disease modeling, and tissue repairing, for instance. However, there are technical challenges before iPS cell technology can be used in practice and one of them is quality control of growing iPSC colonies which is currently done manually but is unfeasible solution in large-scale cultures. The monitoring problem returns to image analysis and classification problem. In this paper, we tackle this problem using machine learning methods such as multiclass Support Vector Machines and several baseline methods together with Scaled Invariant Feature Transformation based features. We perform over 80 test arrangements and do a thorough parameter value search. The best accuracy (62.4%) for classification was obtained by using a k-NN classifier showing improved accuracy compared to earlier studies

CytoSpectre: a tool for spectral analysis of oriented structures on cellular and subcellular levels

CytoSpectre user guide. This file contains the user guide of the software. (PDF 464 kb

Classification of the human swaying processes: A machine learning approach

Kyseessä on tietojenkäsittelytieteen väitöskirjatutkimus, jonka tuloksena kehitettyjä laskentamenetelmiä hyödynnetään korvalääketieteellisessä tasapainotutkimuksessa. Tutkimuksessa kehitettiin laskentamenetelmiä, joiden avulla on mahdollista luokitella tasapainomittauksesta saatavien signaalien perusteella mihin eri henkilöryhmistä yksittäinen koehenkilö kuuluu. Tasapainomittauksessa mitataan paikallaan seisovan koehenkilön jalkojen alle kohdistuvan voiman keskipisteen sijaintia sekä suuruutta. Näin mitattuja signaaleja syötetään kehitetylle tietokoneohjelmalle, joka suorittaa luokittelua mittaussignaaleista oppimiensa ominaisuuksien avulla. Tässä oppimisella tarkoitetaan sitä, että tietokoneella jäljitellään ihmisen oppimismekanismia. Tietokoneelle esitetään eri ryhmiltä saatuja signaaleja ja samalla kerrotaan, mihin ryhmään esitettävänä oleva signaali kuuluu. Tämän opettamisvaiheen jälkeen tietokoneelle syötetään sellaisia uusia signaaleja, joita ei ole käytetty opettamisvaiheessa. Tietokoneen tehtävänä on signaalin luokittelu oikeaan ryhmään oppimiensa sääntöjen mukaan. Mitattavat henkilöryhmät ovat olleet (1) terveet nuoret opiskelijat, (2) erilaisista huimaussairauksista kärsivät potilaat sekä (3) aktiiviset ja terveet eläkeikäiset henkilöt. Työn tuloksena yksittäisen koehenkilön luokitteleminen oikeaan ryhmään onnistuu noin 80 prosentissa tapauksista laskentamenetelmästä riippuen. Laskentamenetelminä käytettiin mm. Markovin piilomalleja. Tilastokeskuksen mukaan vuosina 2006 ja 2007 suomessa sai surmansa 491 15-64-vuotiasta henkilöä maaliikenteessä sattuneissa onnettomuuksissa. Samaan aikaan vastaavassa ikäryhmässä kuolemaan johtaneita kaatumistapauksia oli maassamme 547 tapausta. Lievemmät kaatumiset ovat usein syynä pitkäaikaisiin sairauslomiin, joilla on taloudellisia vaikutuksia sekä työntekijälle että työn antajalle. Koska kaatumistapaukset ovat merkittävä osa vammautumiseen ja kuolemaan johtaneista onnettomuuksista, niihin johtaneiden tekijöiden tutkiminen on tärkeää. Jokapäiväisessä elämässä terveen ihmisen tasapainon hallinta on täysin automaattista, eikä siihen tarvitse tietoisesti puuttua. Ikääntyminen, työssä saatu melu- ja liuotinainealtistus sekä tietyt sairaudet heikentävät ihmisen kykyä säädellä omaa tasapainoaan, minkä johdosta kaatumisriski lisääntyy. Kaatumisista aiheutuvat vammat ovat usein kohtalokkaita erityisesti vanhuksille. Tyypillisiä kaatumisen aiheuttamia vammoja ovat mm. ranteen, olkapään sekä lonkan alueen murtumat. Lonkan alueen murtumat ovat usein vaikeita hoitaa ja ne voivat johtaa merkittävään elämänlaadun alenemiseen, jopa enneaikaiseen kuolemaan. Koehenkilön oikean ryhmän ennustamista voidaan pitää eräänä diagnosoinnin apuvälinenä. Jos esimerkiksi nuoren koehenkilön huojunta muistuttaa ikäihmisen huojuntaa, saattaa tarkasteltavan koehenkilön tasapainoaisteissa olla häiriöitä, joita pitäisi sopivan kuntoutuksen avulla vähentää.According to Central Statistical Office of Finland falls are a more common cause of death in Finland than ground traffic accidents. Furthermore, hip fractures caused by falls among the oldest old are usually impossible to cure properly; they are expensive and cause reduction in the quality of life. Against this background a method for predicting the risk of falling is needed. Furthermore, suitable methods for improving the weakened ability to maintain balance should be studied. In this work the focus is on the classification of measured human swaying data. The classification of swaying data can be considered as a starting point of the prediction of increased risk of falling. The evaluation of human ability to maintain balance is primarily done by analyzing the results of Computerized Dynamic Posturography (CDP). During CDP a subject is standing on the force platform which records his/her body movements originated from the muscle activity required to keep the upright stance. Analyzing the results of CDP is diverse and there is no single best method known. In this work machine learning methods such as hidden Markov models are applied to CDP data which was measured from students, otoneurological patients and elderly subjects. The primary goal is in the prediction of the origin of unknown CDP data. For instance, is unknown data measured from a young student or from an otoneurological patient? In certain cases this prediction can be used as an indicator that a preventive action should be taken. For instance, if a young person s swaying data resembles the data of an elderly, there might be something wrong in his or her postural control system. Depending on the study in question (students, patients and elderly) the correct prediction accuracies in this work varied between 65-90%. This result is good, because the visual discrimination of swaying data is very difficult and differences between subject classes are subtle. For instance, if there are two graphs from signals which are measured from different swaying processes, it is almost impossible to say the origin of the signals with visual inspection

Classification of the human swaying processes: A machine learning approach

Kyseessä on tietojenkäsittelytieteen väitöskirjatutkimus, jonka tuloksena kehitettyjä laskentamenetelmiä hyödynnetään korvalääketieteellisessä tasapainotutkimuksessa. Tutkimuksessa kehitettiin laskentamenetelmiä, joiden avulla on mahdollista luokitella tasapainomittauksesta saatavien signaalien perusteella mihin eri henkilöryhmistä yksittäinen koehenkilö kuuluu. Tasapainomittauksessa mitataan paikallaan seisovan koehenkilön jalkojen alle kohdistuvan voiman keskipisteen sijaintia sekä suuruutta. Näin mitattuja signaaleja syötetään kehitetylle tietokoneohjelmalle, joka suorittaa luokittelua mittaussignaaleista oppimiensa ominaisuuksien avulla. Tässä oppimisella tarkoitetaan sitä, että tietokoneella jäljitellään ihmisen oppimismekanismia. Tietokoneelle esitetään eri ryhmiltä saatuja signaaleja ja samalla kerrotaan, mihin ryhmään esitettävänä oleva signaali kuuluu. Tämän opettamisvaiheen jälkeen tietokoneelle syötetään sellaisia uusia signaaleja, joita ei ole käytetty opettamisvaiheessa. Tietokoneen tehtävänä on signaalin luokittelu oikeaan ryhmään oppimiensa sääntöjen mukaan. Mitattavat henkilöryhmät ovat olleet (1) terveet nuoret opiskelijat, (2) erilaisista huimaussairauksista kärsivät potilaat sekä (3) aktiiviset ja terveet eläkeikäiset henkilöt. Työn tuloksena yksittäisen koehenkilön luokitteleminen oikeaan ryhmään onnistuu noin 80 prosentissa tapauksista laskentamenetelmästä riippuen. Laskentamenetelminä käytettiin mm. Markovin piilomalleja. Tilastokeskuksen mukaan vuosina 2006 ja 2007 suomessa sai surmansa 491 15-64-vuotiasta henkilöä maaliikenteessä sattuneissa onnettomuuksissa. Samaan aikaan vastaavassa ikäryhmässä kuolemaan johtaneita kaatumistapauksia oli maassamme 547 tapausta. Lievemmät kaatumiset ovat usein syynä pitkäaikaisiin sairauslomiin, joilla on taloudellisia vaikutuksia sekä työntekijälle että työn antajalle. Koska kaatumistapaukset ovat merkittävä osa vammautumiseen ja kuolemaan johtaneista onnettomuuksista, niihin johtaneiden tekijöiden tutkiminen on tärkeää. Jokapäiväisessä elämässä terveen ihmisen tasapainon hallinta on täysin automaattista, eikä siihen tarvitse tietoisesti puuttua. Ikääntyminen, työssä saatu melu- ja liuotinainealtistus sekä tietyt sairaudet heikentävät ihmisen kykyä säädellä omaa tasapainoaan, minkä johdosta kaatumisriski lisääntyy. Kaatumisista aiheutuvat vammat ovat usein kohtalokkaita erityisesti vanhuksille. Tyypillisiä kaatumisen aiheuttamia vammoja ovat mm. ranteen, olkapään sekä lonkan alueen murtumat. Lonkan alueen murtumat ovat usein vaikeita hoitaa ja ne voivat johtaa merkittävään elämänlaadun alenemiseen, jopa enneaikaiseen kuolemaan. Koehenkilön oikean ryhmän ennustamista voidaan pitää eräänä diagnosoinnin apuvälinenä. Jos esimerkiksi nuoren koehenkilön huojunta muistuttaa ikäihmisen huojuntaa, saattaa tarkasteltavan koehenkilön tasapainoaisteissa olla häiriöitä, joita pitäisi sopivan kuntoutuksen avulla vähentää.According to Central Statistical Office of Finland falls are a more common cause of death in Finland than ground traffic accidents. Furthermore, hip fractures caused by falls among the oldest old are usually impossible to cure properly; they are expensive and cause reduction in the quality of life. Against this background a method for predicting the risk of falling is needed. Furthermore, suitable methods for improving the weakened ability to maintain balance should be studied. In this work the focus is on the classification of measured human swaying data. The classification of swaying data can be considered as a starting point of the prediction of increased risk of falling. The evaluation of human ability to maintain balance is primarily done by analyzing the results of Computerized Dynamic Posturography (CDP). During CDP a subject is standing on the force platform which records his/her body movements originated from the muscle activity required to keep the upright stance. Analyzing the results of CDP is diverse and there is no single best method known. In this work machine learning methods such as hidden Markov models are applied to CDP data which was measured from students, otoneurological patients and elderly subjects. The primary goal is in the prediction of the origin of unknown CDP data. For instance, is unknown data measured from a young student or from an otoneurological patient? In certain cases this prediction can be used as an indicator that a preventive action should be taken. For instance, if a young person s swaying data resembles the data of an elderly, there might be something wrong in his or her postural control system. Depending on the study in question (students, patients and elderly) the correct prediction accuracies in this work varied between 65-90%. This result is good, because the visual discrimination of swaying data is very difficult and differences between subject classes are subtle. For instance, if there are two graphs from signals which are measured from different swaying processes, it is almost impossible to say the origin of the signals with visual inspection

Error-Correcting Output Codes in Classification of Human Induced Pluripotent Stem Cell Colony Images

The purpose of this paper is to examine how well the human induced pluripotent stem cell (hiPSC) colony images can be classified using error-correcting output codes (ECOC). Our image dataset includes hiPSC colony images from three classes (bad, semigood, and good) which makes our classification task a multiclass problem. ECOC is a general framework to model multiclass classification problems. We focus on four different coding designs of ECOC and apply to each one of them -Nearest Neighbor ( -NN) searching, naïve Bayes, classification tree, and discriminant analysis variants classifiers. We use Scaled Invariant Feature Transformation (SIFT) based features in classification. The best accuracy (62.4%) is obtained with ternary complete ECOC coding design and -NN classifier (standardized Euclidean distance measure and inverse weighting). The best result is comparable with our earlier research. The quality identification of hiPSC colony images is an essential problem to be solved before hiPSCs can be used in practice in large-scale. ECOC methods examined are promising techniques for solving this challenging problem

Mutation-Specific Phenotypes in hiPSC-Derived Cardiomyocytes Carrying Either Myosin-Binding Protein C Or α-Tropomyosin Mutation for Hypertrophic Cardiomyopathy

Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) is a genetic cardiac disease, which affects the structure of heart muscle tissue. The clinical symptoms include arrhythmias, progressive heart failure, and even sudden cardiac death but the mutation carrier can also be totally asymptomatic. To date, over 1400 mutations have been linked to HCM, mostly in genes encoding for sarcomeric proteins. However, the pathophysiological mechanisms of the disease are still largely unknown. Two founder mutations for HCM in Finland are located in myosin-binding protein C (MYBPC3-Gln1061X) and α-tropomyosin (TPM1-Asp175Asn) genes. We studied the properties of HCM cardiomyocytes (CMs) derived from patient-specific human induced pluripotent stem cells (hiPSCs) carrying either MYBPC3-Gln1061X or TPM1-Asp175Asn mutation. Both types of HCM-CMs displayed pathological phenotype of HCM but, more importantly, we found differences between CMs carrying either MYBPC3-Gln1061X or TPM1-Asp175Asn gene mutation in their cellular size, Ca2+ handling, and electrophysiological properties, as well as their gene expression profiles. These findings suggest that even though the clinical phenotypes of the patients carrying either MYBPC3-Gln1061X or TPM1-Asp175Asn gene mutation are similar, the genetic background as well as the functional properties on the cellular level might be different, indicating that the pathophysiological mechanisms behind the two mutations would be divergent as well