Contaje de mitosis en imágenes histológicas mediante redes neuronales convolucionales

El diagnóstico último del cáncer se realiza por los patólogos mediante el análisis de imágenes histológicas. Uno de los marcadores más importantes en el pronóstico y detección temprana del mismo es el denominado grado de proliferación, que se estima mediante el contaje de figuras mitóticas en imágenes histológicas tintadas con hematoxilina y eosina. Los patólogos realizan este contaje de mitosis de manera manual. Este proceso es costoso y subjetivo, existiendo discrepancias entre los expertos. En los últimos años, el aumento de microscopios escáneres ha permitido la digitalización de las muestras histológicas y su posterior procesamiento. En este trabajo se presenta un método para el contaje automático de mitosis en imágenes histológicas. Este método comprende dos fases: 1) selección de regiones candidatas a mitosis basada en técnicas convencionales de procesamiento de imagen; 2) clasificación mediante Redes Neuronales Convolucionales y técnicas de Deep Learning. El método ha sido validado sobre una base de datos con 656 casos, y se ha obtenido una sensibilidad de 0.617 y un valor de F1 de 0.541 en consonancia con el estado del arte

Arquitecturas de aprendizaje profundo para la detección de pulso en la parada cardiaca extrahospitalaria utilizando el ECG

La detección de la presencia de pulso durante la parada cardiorrespiratoria extrahospitalaria es crucial para la supervivencia del paciente. Se ha demostrado que la toma manual del pulso no es muy fiable y que consume demasiado tiempo, por lo que es necesario desarrollar métodos automáticos que ayuden en la identificación del retorno de la circulación espontánea del paciente en parada. En este trabajo se propone utilizar técnicas de aprendizaje profundo para la discriminación automática de ritmos con pulso (PR) y sin pulso (PEA) utilizando solamente información proveniente del ECG. Se ha utilizado una base de datos que contiene 3914 segmentos de 5 segundos (3372 PR y 1542 PEA), que se dividieron en dos bases de datos con pacientes disjuntos para la optimización y evaluación de los métodos. Los mejores resultados se han obtenido utilizando una red neuronal profunda que contiene dos etapas de convolución y una etapa recurrente para la extracción de características y a continuación un clasificador. El modelo se evalúa en términos de sensibilidad (SE, porcentaje de PRs correctamente detectados) y especificidad (SP, proporción de PEAs correctamente detectados). Sobre la base de evaluación se obtuvieron una SE/SP de 94.2%/91.0%, por lo que puede concluirse que la detección automática del pulso utilizando sólo el ECG es viable mediante técnicas de aprendizaje profundo.Este trabajo ha recibido apoyo económico conjunto del Ministerio de Economía y Competitividad Español y del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) a través del proyecto (TEC2015-64678-R), de la Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea mediante la ayuda a grupos de investigación GIU17/031, y del Gobierno Vasco a través de la beca PRE_2017_1_0112

Contaje de mitosis en imágenes histológicas mediante redes neuronales convolucionales

El diagnóstico último del cáncer se realiza por los patólogos mediante el análisis de imágenes histológicas. Uno de los marcadores más importantes en el pronóstico y detección temprana del mismo es el denominado grado de proliferación, que se estima mediante el contaje de figuras mitóticas en imágenes histológicas tintadas con hematoxilina y eosina. Los patólogos realizan este contaje de mitosis de manera manual. Este proceso es costoso y subjetivo, existiendo discrepancias entre los expertos. En los últimos años, el aumento de microscopios escáneres ha permitido la digitalización de las muestras histológicas y su posterior procesamiento. En este trabajo se presenta un método para el contaje automático de mitosis en imágenes histológicas. Este método comprende dos fases: 1) selección de regiones candidatas a mitosis basada en técnicas convencionales de procesamiento de imagen; 2) clasificación mediante Redes Neuronales Convolucionales y técnicas de Deep Learning. El método ha sido validado sobre una base de datos con 656 casos, y se ha obtenido una sensibilidad de 0.617 y un valor de F1 de 0.541 en consonancia con el estado del arte

Arquitecturas de aprendizaje profundo para la detección de pulso en la parada cardiaca extrahospitalaria utilizando el ECG

La detección de la presencia de pulso durante la parada cardiorrespiratoria extrahospitalaria es crucial para la supervivencia del paciente. Se ha demostrado que la toma manual del pulso no es muy fiable y que consume demasiado tiempo, por lo que es necesario desarrollar métodos automáticos que ayuden en la identificación del retorno de la circulación espontánea del paciente en parada. En este trabajo se propone utilizar técnicas de aprendizaje profundo para la discriminación automática de ritmos con pulso (PR) y sin pulso (PEA) utilizando solamente información proveniente del ECG. Se ha utilizado una base de datos que contiene 3914 segmentos de 5 segundos (3372 PR y 1542 PEA), que se dividieron en dos bases de datos con pacientes disjuntos para la optimización y evaluación de los métodos. Los mejores resultados se han obtenido utilizando una red neuronal profunda que contiene dos etapas de convolución y una etapa recurrente para la extracción de características y a continuación un clasificador. El modelo se evalúa en términos de sensibilidad (SE, porcentaje de PRs correctamente detectados) y especificidad (SP, proporción de PEAs correctamente detectados). Sobre la base de evaluación se obtuvieron una SE/SP de 94.2%/91.0%, por lo que puede concluirse que la detección automática del pulso utilizando sólo el ECG es viable mediante técnicas de aprendizaje profundo.Este trabajo ha recibido apoyo económico conjunto del Ministerio de Economía y Competitividad Español y del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) a través del proyecto (TEC2015-64678-R), de la Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea mediante la ayuda a grupos de investigación GIU17/031, y del Gobierno Vasco a través de la beca PRE_2017_1_0112

Analysis of Few-Shot Techniques for Fungal Plant Disease Classification and Evaluation of Clustering Capabilities Over Real Datasets

[EN] Plant fungal diseases are one of the most important causes of crop yield losses. Therefore, plant disease identification algorithms have been seen as a useful tool to detect them at early stages to mitigate their effects. Although deep-learning based algorithms can achieve high detection accuracies, they require large and manually annotated image datasets that is not always accessible, specially for rare and new diseases. This study focuses on the development of a plant disease detection algorithm and strategy requiring few plant images (Few-shot learning algorithm). We extend previous work by using a novel challenging dataset containing more than 100,000 images. This dataset includes images of leaves, panicles and stems of five different crops (barley, corn, rape seed, rice, and wheat) for a total of 17 different diseases, where each disease is shown at different disease stages. In this study, we propose a deep metric learning based method to extract latent space representations from plant diseases with just few images by means of a Siamese network and triplet loss function. This enhances previous methods that require a support dataset containing a high number of annotated images to perform metric learning and few-shot classification. The proposed method was compared over a traditional network that was trained with the cross-entropy loss function. Exhaustive experiments have been performed for validating and measuring the benefits of metric learning techniques over classical methods. Results show that the features extracted by the metric learning based approach present better discriminative and clustering properties. Davis-Bouldin index and Silhouette score values have shown that triplet loss network improves the clustering properties with respect to the categorical-cross entropy loss. Overall, triplet loss approach improves the DB index value by 22.7% and Silhouette score value by 166.7% compared to the categorical cross-entropy loss model. Moreover, the F-score parameter obtained from the Siamese network with the triplet loss performs better than classical approaches when there are few images for training, obtaining a 6% improvement in the F-score mean value. Siamese networks with triplet loss have improved the ability to learn different plant diseases using few images of each class. These networks based on metric learning techniques improve clustering and classification results over traditional categorical cross-entropy loss networks for plant disease identification.This project was partially supported by the Spanish Government through CDTI Centro para el Desarrollo Tecnológico e Industrial project AI4ES (ref CER-20211030), by the University of the Basque Country (UPV/EHU) under grant COLAB20/01 and by the Basque Government through grant IT1229-19

Detección de fibrilación ventricular mediante técnicas de aprendizaje profundo

Detección de fibrilación ventricular mediante técnicas de aprendizaje profundo La detección de arritmias ventriculares, en particular la fibrilación ventricular (FV), es parte fundamental de los algoritmos de clasificación de arritmias de los desfibriladores. Dichos algoritmos deciden si administrar la descarga de desfibrilación, para lo que clasifican los ritmos en desfibrilables (Sh) o no desfibrilables (NSh). Este trabajo propone un nuevo abordaje para la clasificación Sh/NSh de ritmos basado en un sistema de aprendizaje profundo. Para el trabajo se emplearon tres bases de datos públicas de la plataforma Physionet (CUDB, VFDB y AHADB), y se extrajeron segmentos de 4 y 8 segundos. Se anotaron los segmentos como Sh y NSh en base a las anotaciones de las bases de datos, que fueron auditadas por expertos. Los datos se dividieron por paciente en 80% para desarrollar los algoritmos y 20% para evaluación. El sistema de aprendizaje profundo emplea dos etapas convolucionales seguidas de, una red longshort- term-memory y una etapa final de clasificación basada en red neuronal. A modo de referencia se optimizó un clasificador SVM basado en las características de detección de arritmias ventriculares más eficientes publicadas en la literatura. Se calculó la sensibilidad (Se), ritmos desfibrilables, especificidad (Sp), ritmos no desfibrilables, y la precisión (Acc). El método de aprendizaje profundo proporcionó Se, Sp y Acc de 98.5%, 99.4% y 99.2% para segmentos de 4 segundos y 99.7%, 98.9%, 99.1% para segmentos de 8 segundos. El algoritmo permite detectar FV de forma fiable con segmentos de 4 segundos, corrigiendo un 30% de los errores del método basado en SVM.Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad mediante el proyecto TEC2015-64678R junto con el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), así como por la UPVEHU mediante el proyecto EHU16/18

Novel Pixelwise Co-Registered Hematoxylin-Eosin and Multiphoton Microscopy Image Dataset for Human Colon Lesion Diagnosis

Colorectal cancer presents one of the most elevated incidences of cancer worldwide. Colonoscopy relies on histopathology analysis of hematoxylin-eosin (H&E) images of the removed tissue. Novel techniques such as multi-photon microscopy (MPM) show promising results for performing real-time optical biopsies. However, clinicians are not used to this imaging modality and correlation between MPM and H&E information is not clear. The objective of this paper is to describe and make publicly available an extensive dataset of fully co-registered H&E and MPM images that allows the research community to analyze the relationship between MPM and H&E histopathological images and the effect of the semantic gap that prevents clinicians from correctly diagnosing MPM images. The dataset provides a fully scanned tissue images at 10x optical resolution (0.5 m/px) from 50 samples of lesions obtained by colonoscopies and colectomies. Diagnostics capabilities of TPF and H&E images were compared. Additionally, TPF tiles were virtually stained into H&E images by means of a deep-learning model. A panel of 5 expert pathologists evaluated the different modalities into three classes (healthy, adenoma/hyperplastic, and adenocarcinoma). Results showed that the performance of the pathologists over MPM images was 65% of the H&E performance while the virtual staining method achieved 90%. MPM imaging can provide appropriate information for diagnosing colorectal cancer without the need for H&E staining. However, the existing semantic gap among modalities needs to be corrected.This work was supported by the PICCOLO project. This project has received funding from the European Union's Horizon 2020 Research and Innovation Programme under grant agreement No. 732111. The sole re- sponsibility of this publication lies with the authors. The European Union is not responsible for any use that may be made of the information contained therei

Contaje de mitosis en imágenes histológicas mediante redes neuronales convolucionales

El diagnóstico último del cáncer se realiza por los patólogos mediante el análisis de imágenes histológicas. Uno de los marcadores más importantes en el pronóstico y detección temprana del mismo es el denominado grado de proliferación, que se estima mediante el contaje de figuras mitóticas en imágenes histológicas tintadas con hematoxilina y eosina. Los patólogos realizan este contaje de mitosis de manera manual. Este proceso es costoso y subjetivo, existiendo discrepancias entre los expertos. En los últimos años, el aumento de microscopios escáneres ha permitido la digitalización de las muestras histológicas y su posterior procesamiento. En este trabajo se presenta un método para el contaje automático de mitosis en imágenes histológicas. Este método comprende dos fases: 1) selección de regiones candidatas a mitosis basada en técnicas convencionales de procesamiento de imagen; 2) clasificación mediante Redes Neuronales Convolucionales y técnicas de Deep Learning. El método ha sido validado sobre una base de datos con 656 casos, y se ha obtenido una sensibilidad de 0.617 y un valor de F1 de 0.541 en consonancia con el estado del arte