A Multi-modal Brain Image Registration Framework for US-guided Neuronavigation Systems - Integrating MR and US for Minimally Invasive Neuroimaging

US-guided neuronavigation exploits the simplicity of use and minimal invasiveness of Ultrasound (US) imaging and the high tissue resolution and signal-to-noise ratio of Magnetic Resonance Imaging (MRI) to guide brain surgeries. More specifically, the intra-operative 3D US images are combined with pre-operative MR images to accurately localise the course of instruments in the operative field with minimal invasiveness. Multi-modal image registration of 3D US and MR images is an essential part of such system. In this paper, we present a complete software framework that enables the registration US and MR brain scans based on a multi resolution deformable transform, tackling elastic deformations (i.e. brain shifts) possibly occurring during the surgical procedure. The framework supports also simpler and faster registration techniques, based on rigid or affine transforms, and enables the interactive visualisation and rendering of the overlaid US and MRI volumes. The registration was experimentally validated on a public dataset of realistic brain phantom images, at different levels of artificially induced deformations

Hacia la construccion de drivers eficientes en bounded model checking mediante deteccion automatica de builders

Las técnicas que permiten mejorar la calidad del software producido son de vital importancia, sobre todo en sistemas críticos. Entre ellas, contamos con técnicas de verificación acotada de software, como el model checking de software, que permiten explorar exhaustivamente todas las ejecuciones posibles del software con entradas de tamaño acotado, y reportar fallas encontradas durante el proceso. Para llevar a cabo la verificación acotada, los model checkers de software se basan en la definición de drivers: combinaciones de métodos que permiten construir las entradas con las que se ejecutará el programa. En este trabajo se observa que la selección de los métodos empleados en la definición del driver es de vital importancia para la verificación. Intuitivamente, es deseable seleccionar un conjunto de métodos tan pequeño como sea posible (para mayor eficiencia en el análisis), cuyas combinaciones permitan construir todas las estructuras acotadas para el módulo (para analizar el software con todas las entradas posibles). Esta selección de métodos, que usualmente se lleva a cabo de forma manual, no es una tarea fácil: requiere un análisis exhaustivo de las rutinas disponibles en el módulo y una comprensión profunda de la semántica de las mismas. En este trabajo se propone utilizar una herramienta automática para seleccionar un subconjunto de métodos relevantes de un módulo para la construcción de drivers eficientes para bounded model checking. Además, se evalúa el enfoque propuesto en el análisis de una propiedad particular del modulo Apache NodeCachingLinkedList, empleando el model checker Java PathFinder (JPF). Los resultados muestran que el enfoque de construcción de drivers presentado permite incrementar la eficiencia y la escalabilidad a estructuras de mayor tamaño en el análisis usando JPF.XVI Workshop Ingeniería de Software.Red de Universidades con Carreras en Informátic

The hidden information in patient-reported outcomes and clinician-assessed outcomes: multiple sclerosis as a proof of concept of a machine learning approach

Machine learning (ML) applied to patient-reported (PROs) and clinical-assessed outcomes (CAOs) could favour a more predictive and personalized medicine. Our aim was to confirm the important role of applying ML to PROs and CAOs of people with relapsing-remitting (RR) and secondary progressive (SP) form of multiple sclerosis (MS), to promptly identifying information useful to predict disease progression. For our analysis, a dataset of 3398 evaluations from 810 persons with MS (PwMS) was adopted. Three steps were provided: course classification; extraction of the most relevant predictors at the next time point; prediction if the patient will experience the transition from RR to SP at the next time point. The Current Course Assignment (CCA) step correctly assigned the current MS course with an accuracy of about 86.0%. The MS course at the next time point can be predicted using the predictors selected in CCA. PROs/CAOs Evolution Prediction (PEP) followed by Future Course Assignment (FCA) was able to foresee the course at the next time point with an accuracy of 82.6%. Our results suggest that PROs and CAOs could help the clinician decision-making in their practice

Expression of the TGF-beta1 system in human testicular pathologies

In non-obstructive azoospermia, histological patterns of Sertoli cell-only Syndrome (SCO) and hypospermatogenesis (H) are commonly found. In these pathologies, Leydig cell hyperplasia (LCH) is detected in some patients. Since TGF-β1 is involved in cellular proliferation/development, the aim of this work was to analyze the expression of TGF-β1, its receptors TGFBRII, TGFBRI (ALK-1 and ALK-5), and the co-receptor endoglin in human biopsies from patients with idiopathic infertilityFil: Gonzalez, Candela Rocio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); Argentina; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina; ArgentinaFil: Matzkin, Maria Eugenia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); Argentina; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina; ArgentinaFil: Frungieri, Monica Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); Argentina; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina; ArgentinaFil: Terradas, Claudio. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos"Carlos G. Durand"; Argentina. Instituto Médico IPREFER; ArgentinaFil: Ponzio, Roberto . Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina; ArgentinaFil: Puigdomenech, Elisa. Instituto Médico IPREFER;; ArgentinaFil: Levalle, Oscar. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos"Carlos G. Durand"; ArgentinaFil: Calandra, Ricardo Saul. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); Argentina; ArgentinaFil: Gonzalez Calvar, Silvia Inés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biología y Medicina Experimental (i); Argentina; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina; Argentin