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

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

Outpatient Parenteral Antibiotic Treatment vs Hospitalization for Infective Endocarditis: Validation of the OPAT-GAMES Criteria

Abstract Background Outpatient parenteral antibiotic treatment (OPAT) programs are increasingly used to manage infective endocarditis (IE), but current criteria for indicating OPAT are markedly conservative. We aimed to investigate whether more liberal criteria for indicating OPAT in IE can be safely used. Methods This was a prospective multicenter nationwide cohort study (2008–2018). Rates of readmission, recurrences, and 1-year mortality were compared between hospital-based antibiotic treatment (HBAT) and OPAT. Risk factors for readmission and mortality in OPAT patients were investigated by logistic regression. Patients did not fulfill OPAT-GAMES (Grupos de Apoyo al Manejo de la Endocarditis en ESpaña) criteria if they had any of the following: cirrhosis, severe central nervous system emboli, undrained abscesses, severe conditions requiring cardiac surgery in nonoperable patients, severe postsurgical complications, highly difficult-to-treat microorganisms, or intravenous drug use. Results A total of 2279 HBAT patients and 1268 OPAT patients were included. Among OPAT patients, 307 (24.2%) did not fulfill OPAT-GAMES criteria. Overall, OPAT patients presented higher rates of readmission than HBAT patients (18.2% vs 14.4%; P = .004), but no significant differences were found in the propensity analysis. Patients not fulfilling OPAT-GAMES criteria presented significantly higher rates of readmission than HBAT and OPAT-GAMES (23.8%, 14.4%, 16.4%; P &amp;lt; .001), whereas no significant differences were found in mortality (5.9%, 8%, 7.4%; P = .103) or recurrences (3.9%, 3.1%, 2.5%; P = .546). Not fulfilling OPAT-GAMES criteria was associated with higher risk of readmission (odds ratio [OR], 1.43; 95% CI, 1.03–1.97; P = .03), whereas cardiac surgery was associated with lower risk (OR, 0.72; 95% CI, 0.53–0.98; P = .03). Conclusions OPAT-GAMES criteria allow identification of IE patients at higher risk of long-term complications to whom OPAT cannot be safely administered. </jats:sec

Control de vuelo de un cuadricóptero AR-Drone

[ES]En este TFG se obtendrá un algoritmo de generación de trayectorias para el cuadricóptero AR-Drone capaz de conseguir trazados lo más rápidos posibles teniendo en cuenta la dinámica del modelo y las limitaciones del entorno. Así mismo se propondrá un control primitivo para la detección de obstáculos. Mediante las comunicaciones con el cuadricóptero y el control de los parámetros característicos del medio, se establecerá usando el lenguaje C# los bucles de programación necesarios para discriminar todas las trayectorias desfavorables y obtener una que se adecue a nuestros criterios.[EU]GAL honetan AR-Drone modeloaren dinamika eta ingurumenaren limitazioak kontuan hartuz bide azkarrenak edukitzeko gai izango den kuadrikopterotzako algoritmo ibilbide sortzaile bat eskuratuko da. Halaber, oztopo detekzio control primitibo bat proposatuko da. Kuadrikopteroaren komunikazioen eta tresnaren parametro berezien bidez, C# hizkuntzan aurkako ibilbideak bereizten gure irizpidearekin bat egiten duen programazio begiztak aukertatuko dira.[EN]In this FYD a trajectory generator algorithm for the AR-Drone quadcopter capable of obtaining the fastest possible routes will be obtained, always taking into account the model dynamics and the environment limitations. Additionally a primitive control for obstacle detection will be proposed. By means of the communications between the quadcopter and the control of the characteristic parameters of the device, using the C# language, the necessary programming loops in order to select the inadequate trajectories will be established, obtaining those which fit to our criteria

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

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

Assessment of plasma chitotriosidase activity, CCL18/PARC concentration and NP-C suspicion index in the diagnosis of Niemann-Pick disease type C : A prospective observational study

Niemann-Pick disease type C (NP-C) is a rare, autosomal recessive neurodegenerative disease caused by mutations in either the NPC1 or NPC2 genes. The diagnosis of NP-C remains challenging due to the non-specific, heterogeneous nature of signs/symptoms. This study assessed the utility of plasma chitotriosidase (ChT) and Chemokine (C-C motif) ligand 18 (CCL18)/pulmonary and activation-regulated chemokine (PARC) in conjunction with the NP-C suspicion index (NP-C SI) for guiding confirmatory laboratory testing in patients with suspected NP-C. In a prospective observational cohort study, incorporating a retrospective determination of NP-C SI scores, two different diagnostic approaches were applied in two separate groups of unrelated patients from 51 Spanish medical centers (n = 118 in both groups). From Jan 2010 to Apr 2012 (Period 1), patients with ≥2 clinical signs/symptoms of NP-C were considered 'suspected NP-C' cases, and NPC1/NPC2 sequencing, plasma chitotriosidase (ChT), CCL18/PARC and sphingomyelinase levels were assessed. Based on findings in Period 1, plasma ChT and CCL18/PARC, and NP-C SI prediction scores were determined in a second group of patients between May 2012 and Apr 2014 (Period 2), and NPC1 and NPC2 were sequenced only in those with elevated ChT and/or elevated CCL18/PARC and/or NP-C SI ≥70. Filipin staining and 7-ketocholesterol (7-KC) measurements were performed in all patients with NP-C gene mutations, where possible. In total across Periods 1 and 2, 10/236 (4%) patients had a confirmed diagnosis o NP-C based on gene sequencing (5/118 [4.2%] in each Period): all of these patients had two causal NPC1 mutations. Single mutant NPC1 alleles were detected in 8/236 (3%) patients, overall. Positive filipin staining results comprised three classical and five variant biochemical phenotypes. No NPC2 mutations were detected. All patients with NPC1 mutations had high ChT activity, high CCL18/PARC concentrations and/or NP-C SI scores ≥70. Plasma 7-KC was higher than control cut-off values in all patients with two NPC1 mutations, and in the majority of patients with single mutations. Family studies identified three further NP-C patients. This approach may be very useful for laboratories that do not have mass spectrometry facilities and therefore, they cannot use other NP-C biomarkers for diagnosis

Совместная работа в виртуальных средах с помощью проблемно-ориентированного обучения

El objetivo es potenciar una competencia crucial como es el trabajo colaborativo y en equipo de los alumnos mediante la utilización de entornos virtuales en el aprendizaje en las enseñanzas universitarias basado en problemas Resulta innegable que el trabajo en equipo y colaborativo fomenta la motivación de los estudiantes y favorece el aprendizaje, debido al propio efecto social que genera la pertenencia a un grupo. Contribuyendo, asimismo, al desarrollo de la capacidad de debate y argumentación, el razonamiento crítico y creativo o la organización de procesos de trabajo complejos, entre otras muchas competencias esenciales. El proyecto pone el foco en el trabajo colaborativo en entornos digitales dentro del aprendizaje basado en problemas y persigue favorecer un modelo de aprendizaje más participativo, mediante el uso de los recursos que nos ofrecen las nuevas tecnologías de la comunicación, aumentando la interacción de los estudiantes, incluso en entornos digitales. El trabajo colaborativo supone la creación de grupos integrados por varios estudiantes con, a priori, el mismo nivel formativo, y con una asunción compartida del liderazgo y la responsabilidad en el proceso de aprendizaje. El trabajo colaborativo se basa, además, en la autonomía de trabajo de sus integrantes que presentan funcionalidades y competencias heterogéneas, y que tienen que desarrollar y fortalecer elementos como la confianza, la comunicación, la gestión de conflictos y solución de problemas y la adopción de decisiones.The aim is to enhance a crucial competence such as collaborative and teamwork of students through the use of virtual environments in problem-based learning in university education. It is undeniable that team and collaborative work fosters students' motivation and favours learning, due to the very social effect that belonging to a group generates. It also contributes to the development of debate and argumentation skills, critical and creative reasoning or the organisation of complex work processes, among many other essential competences. The project focuses on collaborative work in digital environments within problem-based learning and aims to promote a more participatory learning model, through the use of the resources offered by new communication technologies, increasing student interaction, even in digital environments. Collaborative work involves the creation of groups made up of several students with, a priori, the same level of training, and with a shared assumption of leadership and responsibility in the learning process. Collaborative work is also based on the working autonomy of its members, who have heterogeneous functionalities and competences, and who have to develop and strengthen elements such as trust, communication, conflict management and problem solving and decision-making.L'obiettivo è quello di migliorare una competenza cruciale come il lavoro collaborativo e di gruppo degli studenti attraverso l'uso di ambienti virtuali nell'apprendimento basato su problemi nell'istruzione universitaria. È innegabile che il lavoro di gruppo e collaborativo promuova la motivazione degli studenti e favorisca l'apprendimento, proprio per l'effetto sociale che l'appartenenza a un gruppo genera. Contribuisce inoltre allo sviluppo delle capacità di discussione e argomentazione, del ragionamento critico e creativo o dell'organizzazione di processi di lavoro complessi, oltre a molte altre competenze essenziali. Il progetto si concentra sul lavoro collaborativo in ambienti digitali nell'ambito dell'apprendimento basato su problemi e mira a promuovere un modello di apprendimento più partecipativo, attraverso l'uso delle risorse offerte dalle nuove tecnologie di comunicazione, aumentando l'interazione degli studenti, anche in ambienti digitali. Il lavoro collaborativo prevede la creazione di gruppi composti da più studenti con, a priori, lo stesso livello di formazione e con un'assunzione condivisa di leadership e responsabilità nel processo di apprendimento. Il lavoro collaborativo si basa anche sull'autonomia di lavoro dei suoi membri, che hanno funzionalità e competenze eterogenee e devono sviluppare e rafforzare elementi come la fiducia, la comunicazione, la gestione dei conflitti, la risoluzione dei problemi e il processo decisionale.L'objectif est d'améliorer une compétence cruciale telle que le travail collaboratif et d'équipe des étudiants par l'utilisation d'environnements virtuels dans l'apprentissage par problème dans l'enseignement universitaire. Il est indéniable que le travail en équipe et en collaboration stimule la motivation des élèves et favorise l'apprentissage, en raison de l'effet social même que génère l'appartenance à un groupe. Elle contribue également au développement des capacités de débat et d'argumentation, du raisonnement critique et créatif ou de l'organisation de processus de travail complexes, parmi de nombreuses autres compétences essentielles. Le projet se concentre sur le travail collaboratif dans les environnements numériques dans le cadre de l'apprentissage par problèmes et vise à promouvoir un modèle d'apprentissage plus participatif grâce à l'utilisation des ressources offertes par les nouvelles technologies de communication, en augmentant l'interaction des étudiants, même dans les environnements numériques. Le travail collaboratif implique la création de groupes composés de plusieurs étudiants ayant, a priori, le même niveau de formation, et assumant ensemble le leadership et la responsabilité du processus d'apprentissage. Le travail collaboratif repose également sur l'autonomie de travail de ses membres, qui ont des fonctionnalités et des compétences hétérogènes, et qui doivent développer et renforcer des éléments tels que la confiance, la communication, la gestion des conflits, la résolution de problèmes et la prise de décision.Ziel ist es, durch den Einsatz virtueller Umgebungen beim problembasierten Lernen in der Hochschulbildung eine entscheidende Kompetenz wie die Zusammenarbeit und die Teamarbeit von Studierenden zu fördern. Es ist unbestreitbar, dass Team- und Kooperationsarbeit die Motivation der Schüler fördert und das Lernen begünstigt, und zwar aufgrund des sozialen Effekts, den die Zugehörigkeit zu einer Gruppe bewirkt. Sie trägt auch zur Entwicklung von Diskussions- und Argumentationsfähigkeiten, kritischem und kreativem Denken oder der Organisation komplexer Arbeitsprozesse bei, neben vielen anderen wichtigen Kompetenzen. Das Projekt konzentriert sich auf die kollaborative Arbeit in digitalen Umgebungen im Rahmen des problembasierten Lernens und zielt darauf ab, ein partizipativeres Lernmodell zu fördern, indem die von den neuen Kommunikationstechnologien gebotenen Ressourcen genutzt werden und die Interaktion zwischen den Studierenden auch in digitalen Umgebungen verstärkt wird. Bei der Zusammenarbeit werden Gruppen gebildet, die sich aus mehreren Studenten zusammensetzen, die von vornherein das gleiche Ausbildungsniveau haben und die gemeinsam die Leitung und Verantwortung für den Lernprozess übernehmen. Die Zusammenarbeit beruht auch auf der Arbeitsautonomie ihrer Mitglieder, die über heterogene Funktionen und Kompetenzen verfügen und Elemente wie Vertrauen, Kommunikation, Konfliktmanagement, Problemlösung und Entscheidungsfindung entwickeln und stärken müssen.O objectivo é reforçar uma competência crucial como a colaboração e o trabalho de equipa dos estudantes através da utilização de ambientes virtuais na aprendizagem baseada em problemas no ensino universitário. É inegável que o trabalho em equipa e em colaboração promove a motivação dos estudantes e favorece a aprendizagem, devido ao próprio efeito social que a pertença a um grupo gera. Também contribui para o desenvolvimento de capacidades de debate e argumentação, de raciocínio crítico e criativo ou para a organização de processos de trabalho complexos, entre muitas outras competências essenciais. O projecto centra-se no trabalho colaborativo em ambientes digitais no âmbito da aprendizagem baseada em problemas e visa promover um modelo de aprendizagem mais participativo através da utilização dos recursos oferecidos pelas novas tecnologias de comunicação, aumentando a interacção dos estudantes, mesmo em ambientes digitais. O trabalho colaborativo envolve a criação de grupos compostos por vários estudantes com, a priori, o mesmo nível de formação, e com uma assunção partilhada de liderança e responsabilidade no processo de aprendizagem. O trabalho colaborativo baseia-se também na autonomia de trabalho dos seus membros, que têm funcionalidades e competências heterogéneas, e que têm de desenvolver e reforçar elementos tais como confiança, comunicação, gestão de conflitos e resolução de problemas e tomada de decisões.Цель - повысить такую важную компетенцию, как совместная и командная работа студентов посредством использования виртуальных сред в проблемно-ориентированном обучении в университетском образовании. Неоспоримо, что командная и совместная работа повышает мотивацию учащихся и способствует обучению, благодаря тому самому социальному эффекту, который порождает принадлежность к группе. Она также способствует развитию навыков ведения дискуссий и аргументации, критического и творческого мышления или организации сложных рабочих процессов, а также многих других важных компетенций. Проект сосредоточен на совместной работе в цифровой среде в рамках проблемно-ориентированного обучения и направлен на продвижение модели обучения с более широким участием, посредством использования ресурсов, предлагаемых новыми коммуникационными технологиями, увеличивая взаимодействие студентов даже в цифровой среде. Совместная работа предполагает создание групп, состоящих из нескольких студентов, имеющих априори одинаковый уровень подготовки, и совместно принимающих на себя руководство и ответственность в процессе обучения. Совместная работа также основана на рабочей автономии ее членов, которые обладают разнородными функциональными возможностями и компетенциями, и которые должны развивать и укреплять такие элементы, как доверие, коммуникация, управление конфликтами, решение проблем и принятие решений.Depto. de Derecho del Trabajo y Seguridad SocialFac. de DerechoFALSEUniversidad Complutense de Madridsubmitte