Observing the Evolution of the Universe

How did the universe evolve? The fine angular scale (l>1000) temperature and polarization anisotropies in the CMB are a Rosetta stone for understanding the evolution of the universe. Through detailed measurements one may address everything from the physics of the birth of the universe to the history of star formation and the process by which galaxies formed. One may in addition track the evolution of the dark energy and discover the net neutrino mass. We are at the dawn of a new era in which hundreds of square degrees of sky can be mapped with arcminute resolution and sensitivities measured in microKelvin. Acquiring these data requires the use of special purpose telescopes such as the Atacama Cosmology Telescope (ACT), located in Chile, and the South Pole Telescope (SPT). These new telescopes are outfitted with a new generation of custom mm-wave kilo-pixel arrays. Additional instruments are in the planning stages.Comment: Science White Paper submitted to the US Astro2010 Decadal Survey. Full list of 177 author available at http://cmbpol.uchicago.ed

Methodologies for the quantification and classification of nuclear medicine imaging for the clinical decision support

Neurodegenerative diseases present a significant and increasing burden on the population. They are a group of diseases characterised by the progressive degeneration or death of neurons, resulting in reduced brain perfusion and metabolism. Dementia is a syndrome caused by a neurodegenerative disease and is characterised by cognitive decline. Neurodegenerative diseases such as Alzheimer’s disease (AD) are also charac-terised by abnormal aggregation of proteins in the brain that can be present even before the onset of clinical symptoms. AD presents two types of protein deposition: (i) extracel-lular neuritic amyloid-beta (Aβ) plaques and (ii) intracellular hyperphosphorylated tau. Positron emission tomography (PET) allows in vivo evaluation of these AD bi-omarkers. On one hand, [18F]Fluorodeoxyglucose (FDG) PET visualises the brain metab-olism, with different neurodegenerative diseases presenting characteristic patterns of re-duced cortical activity. On the other hand, specific Aβ-binding radiotracers like [18F]Flor-betapir (FBP), [18F]Florbetaben (FBB), and [18F]Flutemetamol (FMM) show increased Aβ deposition in the brain cortex. Therefore, PET imaging is an important tool in clinical routine practice in the diagnosis of neurodegenerative diseases. While usually the im-ages are interpreted visually, methodologies for the quantification and classification are required to improve the clinical decision-making. In this PhD thesis, a new methodology is proposed for the processing and anal-ysis of PET neuroimages, for creating clinical decision support systems. The proposed methodology is validated by studying its application in three specific clinical contexts, defining research hypotheses in each case: (i) the evaluation of motion correction (MoCo) of Aβ PET images and its impact on diagnosis, (ii) the texture analysis of Aβ PET images and its classification capabilities, and (iii) the quantitative validation of the perfusion-like PET data of the first-minute-frame (FMF) after 18F-labelled Aβ-binding radiotracer injection compared to [18F]FDG PET. The proposed methodology allows the preprocessing and quantification of PET neuroimages, and the data is statistically analysed. The following results of the PhD the-sis can be grouped according to the clinical problems the methodology is applied to. First, the Aβ deposition of MoCo and non-MoCo [18F]FBB PET images is quantified by applying the designed image processing methodology. Slight changes to the regional quantitative values can be observed after MoCo (generally < 0.03). Additionally, to eval-uate the impact in clinical routine practice, MoCo and non-MoCo images are visually interpreted, showing high diagnostic agreement (generally over 90%) but an increase of diagnostic confidence after MoCo, especially in patients with large head motion. Regarding the texture analysis of Aβ PET images, the extracted texture features are proposed to measure the grey-to-white matter contrast, which is reduced or absent in patients with high Aβ load. Depending on the cortical uptake, images are classified into Aβ positive and Aβ negative in visual interpretation. Texture features are extracted from 66 Aβ PET images acquired with [18F]FBP or [18F]FMM. All 6 extracted features show good discriminatory performance with area under the curve values of up to 0.949 when classifying into Aβ positive and Aβ negative. Additionally, classifiers based on the support vector machine algorithm were created reaching 100% accuracy. The FMF is presented as an alternative to [18F]FDG PET imaging for the evalua-tion of neuronal injury. It provides a perfusion-like image that can be acquired with the same radiotracer dose as Aβ PET images. In a database of 60 cognitively impaired pa-tients, the quantitative similarity between the FMF acquired with [18F]FBP, [18F]FBB or [18F]FMM, and [18F]FDG PET images is investigated. Linear correlation analyses of re-gional quantitative radiotracer uptake measures result in high correlation coefficients. Concretely, the mean intrapatient correlation coefficient is r = 0.93 ± 0.05, and regional interpatient correlation coefficients reach r = 0.92. Therefore, the comparability of both images is quantitatively demonstrated. Lastly, the application of the designed methodology is not limited to these three clinical problems. Results are successfully obtained evaluating the prognostic value of the Aβ deposition in the striatum, quantitatively comparing [18F]FDG PET to perfusion imaging by arterial spin labelling magnetic resonance imaging, and detecting patterns in [18F]FDG PET images of patients with primary progressive aphasia, and Parkinson’s disease and Parkinsonisms. The results obtained in this PhD thesis confirm the investigated research hypoth-eses and application of PET neuroimage quantification and classification methodologies in three relevant clinical problems. Future research lines are proposed regarding the in-vestigated clinical problems, and to apply the designed methodology to other clinical problems using neuroimaging, and even in other contexts not related directly to neurol-ogy. ----------RESUMEN---------- Las enfermedades neurodegenerativas representan una carga importante y cre-ciente para la población. Se trata de un grupo de enfermedades que se caracterizan por la degeneración o muerte progresiva de las neuronas, lo que provoca una reducción de la perfusión y el metabolismo cerebrales. La demencia es un síndrome causado por una enfermedad neurodegenerativa y se caracteriza por el deterioro cognitivo. Las enferme-dades neurodegenerativas como la enfermedad de Alzheimer (EA) también se caracte-rizan por una agregación anormal de proteínas en el cerebro que puede estar presente incluso antes de la aparición de los síntomas clínicos. La EA presenta dos tipos de depo-sición de proteínas (i) placas amiloide-beta neuríticas (Aβ) extracelulares y (ii) tau hiper-fosforilada intracelular. La tomografía por emisión de positrones (PET) permite la evaluación in vivo de estos biomarcadores de la EA. Por un lado, la [18F]Fluorodesoxiglucosa (FDG) PET vi-sualiza el metabolismo cerebral, donde las enfermedades neurodegenerativas presentan patrones característicos de reducción de la actividad cortical. Por otra parte, los radio-trazadores de Aβ, como el [18F]Florbetapir (FBP), el [18F]Florbetaben (FBB) y el [18F]Flu-temetamol (FMM), muestran un aumento del depósito de Aβ en la corteza cerebral. Por lo tanto, la imagen PET es una importante herramienta en la práctica clínica rutinaria en el diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas. Aunque normalmente las imáge-nes se interpretan visualmente, las metodologías para la cuantificación y clasificación son necesarias para mejorar la toma de decisiones clínicas. En esta tesis doctoral, se propone una nueva metodología para el procesamiento y análisis de neuroimágenes PET, creando sistemas de apoyo a la decisión clínica. La metodología propuesta es validada estudiando su aplicación en tres contextos clínicos específicos: (i) la evaluación de la corrección de movimiento (MoCo) de las imágenes Aβ PET y su impacto en el diagnóstico, (ii) el análisis textural de las imágenes Aβ PET y su capacidad de clasificación, y (iii) la validación cuantitativa de los datos PET de perfusión correspondientes al primer minuto (first-minute-frame, FMF) tras la inyección de un ra-diotrazador de Aβ marcado con 18F en comparación con [18F]FDG PET. La metodología propuesta permite el preprocesamiento y la cuantificación de las neuroimágenes PET, y los datos se analizan estadísticamente. Los siguientes resultados de la tesis doctoral se pueden agrupar según los problemas clínicos a los que se aplica esta metodología. En primer lugar, se cuantifica la carga de Aβ de las imágenes PET [18F]FBB de MoCo y no MoCo aplicando la metodología de procesamiento de imágenes diseñada. Se observan ligeros cambios en los valores cuantitativos regionales después de MoCo. Además, para evaluar el impacto en la práctica clínica rutinaria, se interpretan visualmente las imágenes antes y después de MoCo, mostrando una alta concordancia diagnóstica (generalmente superior al 90%) pero un aumento de la confianza diagnóstica después de MoCo, especialmente en pacientes con gran movimiento de la cabeza. En cuanto al análisis de la textura de las imágenes de Aβ PET, las características de textura extraídas se proponen para medir el contraste entre la materia gris y la materia blanca, que se reduce o está ausente en los pacientes con alta carga de Aβ. Dependiendo de la captación cortical, las imágenes se clasifican en Aβ positivo y Aβ negativo en la interpretación visual. Características de textura son extraídas de 66 imágenes Aβ PET adquiridas con [18F]FBP o [18F]FMM. Las 6 características de textura extraídas muestran un buen rendimiento discriminatorio con valores de área bajo la curva de hasta 0,949 al clasificar en Aβ positivo y Aβ negativo. Además, se crean clasificadores basados en el algoritmo de máquinas de soporte vectorial que alcanzaron una precisión del 100%. La FMF se presenta como una alternativa a la imagen PET [18F]FDG para la eva-luación de la lesión neuronal. Proporciona una imagen similar a la perfusión que puede adquirirse con la misma dosis de radiotrazador que las imágenes Aβ PET. En una base de datos de 60 pacientes con deterioro cognitivo, se investiga la similitud cuantitativa entre la FMF adquirida con imágenes [18F]FBP, [18F]FBB o [18F]FMM, y [18F]FDG PET. Los análisis de correlación lineal de las medidas de captación cuantitativa regional del radio-trazador dan como resultado altos coeficientes de correlación. Concretamente, el coefi-ciente medio de correlación intrapaciente es r = 0,93 ± 0,05, y los coeficientes de correla-ción regional interpaciente alcanzan r = 0,92. Por lo tanto, se demuestra cuantitativa-mente la comparabilidad de ambas imágenes. Por último, la aplicación de la metodología diseñada no se limitó a estos tres pro-blemas clínicos. Se obtienen con éxito resultados evaluando el valor pronóstico del de-pósito de Aβ en el estriado, comparando cuantitativamente la PET [18F]FDG con las imá-genes de perfusión por resonancia magnética con etiquetado de espín arterial, y detec-tando patrones en imágenes PET [18F]FDG de pacientes con afasia primaria progresiva, y enfermedad de Parkinson y parkinsonismos. Los resultados obtenidos en esta tesis doctoral confirman las hipótesis de inves-tigación investigadas y aplicación de metodologías de cuantificación y clasificación de neuroimágenes PET en tres problemas clínicos relevantes. Se proponen futuras líneas de investigación en relación con los problemas clínicos investigados, y para aplicar la me-todología diseñada a otros problemas clínicos que usan la neuroimagen, e incluso en otros contextos no relacionados directamente con la neurología

Semiconductor laser sources for LIDAR applications

This bachelor’s thesis describes the process of assembly and the characterisation of a semiconductor laser source for LIDAR applications. The system fundamentals such as the functionality and peculiarities of the used laser, and the components of the module containing the laser chip are detailed. The laser chip is integrated into the module and different collimation lenses are evaluated and one combination is chosen to be mounted. The radiation on the back facet of the laser chip is coupled into a single mode fibre. Once the module is mounted, power, spectral and beam measurements are taken and the behaviour of the beam source is described. Concluding, various parameters obtained by these measurements are compared to given specifications of a semiconductor laser for LIDAR applications.El presente trabajo final de grado describe el proceso de montaje y la caracterización de una fuente láser semiconductora para aplicaciones LIDAR. Los fundamentos del sistema, como la funcionalidad y peculiaridades del láser utilizado, y los componentes del módulo que contiene el chip del láser son detallados. El chip es integrado en el módulo y diferentes lentes de colimación son evaluadas y se elige una combinación a ser montada. La radiación en la faceta trasera del chip es acoplada a una fibra óptica monomodo. Una vez el módulo es montado se toman medidas de potencia, espectro y del haz, y el comportamiento de la fuente es descrito. Concluyendo se comparan varios parámetros obtenidos en estas medidas a las especificaciones dadas de un láser semiconductor para aplicaciones LIDAR.Diese Arbeit beschreibt die Montage und Charakterisierung einer LIDAR Strahlquelle auf Basis von Halbleiterlaser. Die Systemgrundlagen wie die Funktionalität und die Besonderheiten des verwendeten Lasers, sowie die Bauteile des Modules werden erklärt. Der Laser Chip wird in das Modul eingebaut und verschiedene Kollimationsoptiken sind bewertet und eine Kombination ist ausgewählt um in das Modul eingebaut zu werden. Die rückseitig am Laser Chip auftretende Strahlung wird in eine Single-Mode Faser gekoppelt. Sobald die Module aufgebaut sind werden Leistungs-, Spektral und Strahlmessungen durchgeführt und das Verhalten der Strahlquelle wird beschrieben. Abschließend werden einige durch diese Messungen erhaltene Parameter mit den gegebenen Spezifikationen für Halbleiterlaser für LIDAR Anwendungen verglichenSeiffert, AP. (2014). Semiconductor laser sources for LIDAR applications. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/51321Archivo delegad

Desarrollo de un algoritmo de procesamiento de imágenes de 18F-fluorodesoxiglucosa PET para la clasificación de nódulos pulmonares

Un nódulo pulmonar solitario (NPS) es una lesión de morfología circular con un diámetro menor que 3 cm rodeada por parénquima pulmonar. Mientras que los nódulos pulmonares benignos no siempre requieren un seguimiento y posterior extracción quirúrgica, los nódulos malignos pueden ser un precursor de tumores pulmonares. El diagnóstico y la clasificación de un NPS se realiza mediante imagen médica. Se utiliza imágenes de PET adquirida con 18F-fluorodesoxiglucosa (FDG) para evaluar el metabolismo del nódulo. Las características obtenidas de estas imágenes son un indicador fiable de la malignidad del nódulo. En este trabajo se ha diseñado e implementado un algoritmo para el procesamiento de imágenes de PET-FDG y la clasificación de nódulos pulmonares en función de la malignidad. Además, para facilitar el uso, se ha desarrollado una interfaz de usuario que permite la selección del nódulo, su segmentación, la exportación de las características y la predicción de la malignidad. La clasificación de los nódulos se basa en el volumen, y los valores máximo y medio de captación del radiotrazador en el nódulo segmentado. Los resultados obtenidos muestran una exactitud de predicción del 88,46% con una muestra de 26 pacientes. Además, se clasifican los casos con una sensibilidad y especificidad del 87,5% y 90%, respectivamente

Desarrollo de un algoritmo de procesamiento de imágenes de 18F-fluorodesoxiglucosa PET para la clasificación de nódulos pulmonares

Un nódulo pulmonar solitario (NPS) es una lesión de morfología circular con un diámetro menor que 3 cm rodeada por parénquima pulmonar. Mientras que los nódulos pulmonares benignos no siempre requieren un seguimiento y posterior extracción quirúrgica, los nódulos malignos pueden ser un precursor de tumores pulmonares. El diagnóstico y la clasificación de un NPS se realiza mediante imagen médica. Se utiliza imágenes de PET adquirida con 18F-fluorodesoxiglucosa (FDG) para evaluar el metabolismo del nódulo. Las características obtenidas de estas imágenes son un indicador fiable de la malignidad del nódulo. En este trabajo se ha diseñado e implementado un algoritmo para el procesamiento de imágenes de PET-FDG y la clasificación de nódulos pulmonares en función de la malignidad. Además, para facilitar el uso, se ha desarrollado una interfaz de usuario que permite la selección del nódulo, su segmentación, la exportación de las características y la predicción de la malignidad. La clasificación de los nódulos se basa en el volumen, y los valores máximo y medio de captación del radiotrazador en el nódulo segmentado. Los resultados obtenidos muestran una exactitud de predicción del 88,46% con una muestra de 26 pacientes. Además, se clasifican los casos con una sensibilidad y especificidad del 87,5% y 90%, respectivamente

Development of an image processing algorithm for the diagnosis of chronic thromboembolic pulmonary hypertension

A severe variant of pulmonary hypertension is a chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH) that is related to acute pulmonary embolism. The current diagnosis is performed by visual analysis of single-photon emission computed tomography (SPECT) ventilation and perfusion images. A mismatch of defects that are only present in the perfusion image confirms the diagnosis. This paper presents an algorithm to diagnose CTEPH based on the comparison of the volumes extracted from both SPECT images. The algorithm is designed to also differentiate between cases of CTEPH and a respiratory pathology. A total sample of 32 patients is divided into three groups depending on their diagnosis: (1) reference, (2) CTEPH and (3) respiratory pathology. Reference values of segmentation thresholds and lung volumes are obtained from the first group. These volumes are then used to define thresholds for the classification of the cases of groups two and three. After segmenting the SPECT images and calculating the volumes of ventilation and perfusion, these thresholds are applied to determine the diagnosis. Even though a small patient database is used, the results indicate that the quantitative analysis of SPECT ventilation and perfusion images can support the diagnosis of CTEPH

Development of an image processing algorithm for the diagnosis of chronic thromboembolic pulmonary hypertension

A severe variant of pulmonary hypertension is a chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH) that is related to acute pulmonary embolism. The current diagnosis is performed by visual analysis of single-photon emission computed tomography (SPECT) ventilation and perfusion images. A mismatch of defects that are only present in the perfusion image confirms the diagnosis. This paper presents an algorithm to diagnose CTEPH based on the comparison of the volumes extracted from both SPECT images. The algorithm is designed to also differentiate between cases of CTEPH and a respiratory pathology. A total sample of 32 patients is divided into three groups depending on their diagnosis: (1) reference, (2) CTEPH and (3) respiratory pathology. Reference values of segmentation thresholds and lung volumes are obtained from the first group. These volumes are then used to define thresholds for the classification of the cases of groups two and three. After segmenting the SPECT images and calculating the volumes of ventilation and perfusion, these thresholds are applied to determine the diagnosis. Even though a small patient database is used, the results indicate that the quantitative analysis of SPECT ventilation and perfusion images can support the diagnosis of CTEPH

Comparative study of quantitative scales for the evaluation of treatment response in Hodgkin lymphoma

Hodgkin lymphoma (HL) is a type of blood cancer that generally originates in the lymph nodes and can spread within the lymphatic system. HL is highly curable and treated usually by chemotherapy following the ABVD (Adrymacin, Bleomycin, Vinblastine and Dacarbazine) regime. The evaluation of the response to the treatment of the patients is performed by the visual analysis of interim and end-of-treatment 18Ffluorodeoxyglucose (FDG) positron emission tomography (PET) images. The Deauville five-point scale is the internationally recommended tool to assess patient response. However, this scale is based on a visual analysis of PET-FDG images. Semiquantitative scales, called rPET and qPET that are based on the Standardized Uptake Value (SUV), have previously been proposed for a more objective classification of the cases. A graphical user interface is developed to manually select the lesions in PET images, process the images and automatically calculate the Deauville score based on the rPET and qPET scales. The algorithm is validated by analysing 9 cases of patients diagnosed with HL. The obtained Deauville scores are compared to the evaluation of the images by two physicians specialized in nuclear medicine. In 94.44% and 100% of the cases that are classified with the rPET and qPET scales, respectively, the result matches the visual analysis. The results obtained with both parameters could potentially indicate their viability in assessing the response to treatment in HL patients

Comparative study of quantitative scales for the evaluation of treatment response in Hodgkin lymphoma

Hodgkin lymphoma (HL) is a type of blood cancer that generally originates in the lymph nodes and can spread within the lymphatic system. HL is highly curable and treated usually by chemotherapy following the ABVD (Adrymacin, Bleomycin, Vinblastine and Dacarbazine) regime. The evaluation of the response to the treatment of the patients is performed by the visual analysis of interim and end-of-treatment 18Ffluorodeoxyglucose (FDG) positron emission tomography (PET) images. The Deauville five-point scale is the internationally recommended tool to assess patient response. However, this scale is based on a visual analysis of PET-FDG images. Semiquantitative scales, called rPET and qPET that are based on the Standardized Uptake Value (SUV), have previously been proposed for a more objective classification of the cases. A graphical user interface is developed to manually select the lesions in PET images, process the images and automatically calculate the Deauville score based on the rPET and qPET scales. The algorithm is validated by analysing 9 cases of patients diagnosed with HL. The obtained Deauville scores are compared to the evaluation of the images by two physicians specialized in nuclear medicine. In 94.44% and 100% of the cases that are classified with the rPET and qPET scales, respectively, the result matches the visual analysis. The results obtained with both parameters could potentially indicate their viability in assessing the response to treatment in HL patients

Quantitative analysis of early-phase 18F-flutemetamol PET brain images

PET imaging techniques can be used to visualise the two major biomarkers of Alzheimer’s disease(AD).A series of radiotracers bind to amyloid-beta (Aβ) plaques in the brain while cerebral metabolism is assessed on18F-fluorodeoxyglucose (FDG)PET images.It is demonstrated that acquiring a PET image up to 10 minutes after the injection of anAβ-binding tracer yieldsimages that resemble PET images acquired with FDG. Therefore, these early-phase PET-amyloid images are suggested to be a surrogate to PET-FDG images and offer information about the cerebral perfusion, which is closely linked to the cerebral metabolism.In this work, early-phase PET images acquired with 18F-flutemetamol (FMM)are analysed and the correlation with FDG images is quantitatively assessed. Moreover, the results are compared to studies that used two different Aβ-binding tracers, namely 18F-florbetapir (FBP) and 18F-florbetaben (FBB).The Pearson’s correlation coefficient(r)is used to analyse how the standard uptake value ratios (SUVR)of different regions of interest of early-phase FMM and FDG images are related.An average correlation(± standard deviation)of r = 0.76 ±0.07 is obtained.ROI-based analysis showed that the highest correlation between both images is present in the right temporal lobe (r = 0.85).These values are comparable to the two selected studies that are based on early-phase FBP and FBB images. Therefore, the results suggest that early-phase PET-FMM acquisitions offer similar information to PET-FDG images