Computer aided diagnosis of coronary artery disease, myocardial infarction and carotid atherosclerosis using ultrasound images: a review

The diagnosis of Coronary Artery Disease (CAD), Myocardial Infarction (MI) and carotid atherosclerosis is of paramount importance, as these cardiovascular diseases may cause medical complications and large number of death. Ultrasound (US) is a widely used imaging modality, as it captures moving images and image features correlate well with results obtained from other imaging methods. Furthermore, US does not use ionizing radiation and it is economical when compared to other imaging modalities. However, reading US images takes time and the relationship between image and tissue composition is complex. Therefore, the diagnostic accuracy depends on both time taken to read the images and experience of the screening practitioner. Computer support tools can reduce the inter-operator variability with lower subject specific expertise, when appropriate processing methods are used. In the current review, we analysed automatic detection methods for the diagnosis of CAD, MI and carotid atherosclerosis based on thoracic and Intravascular Ultrasound (IVUS). We found that IVUS is more often used than thoracic US for CAD. But for MI and carotid atherosclerosis IVUS is still in the experimental stage. Furthermore, thoracic US is more often used than IVUS for computer aided diagnosis systems

Surface roughness detection of arteries via texture analysis of ultrasound images for early diagnosis of atherosclerosis

There is a strong research interest in identifying the surface roughness of the carotid arterial inner wall via texture analysis for early diagnosis of atherosclerosis. The purpose of this study is to assess the efficacy of texture analysis methods for identifying arterial roughness in the early stage of atherosclerosis. Ultrasound images of common carotid arteries of 15 normal mice fed a normal diet and 28 apoE−/− mice fed a high-fat diet were recorded by a high-frequency ultrasound system (Vevo 2100, frequency: 40 MHz). Six different texture feature sets were extracted based on the following methods: first-order statistics, fractal dimension texture analysis, spatial gray level dependence matrix, gray level difference statistics, the neighborhood gray tone difference matrix, and the statistical feature matrix. Statistical analysis indicates that 11 of 19 texture features can be used to distinguish between normal and abnormal groups (p<0.05). When the 11 optimal features were used as inputs to a support vector machine classifier, we achieved over 89% accuracy, 87% sensitivity and 93% specificity. The accuracy, sensitivity and specificity for the k-nearest neighbor classifier were 73%, 75% and 70%, respectively. The results show that it is feasible to identify arterial surface roughness based on texture features extracted from ultrasound images of the carotid arterial wall. This method is shown to be useful for early detection and diagnosis of atherosclerosis.Lili Niu, Ming Qian, Wei Yang, Long Meng, Yang Xiao, Kelvin K. L. Wong, Derek Abbott, Xin Liu, Hairong Zhen

Picturing the child: from photographic images to painting

My paintings are in the strictest sense representational and their subject matter is the child and childhood seen as the site around which certain psychological and social preconceptions are played out. This might be broadly stated as the child and child’s consciousness of ‘self and other’, versus the adult consciousness of child; the assumption of innocence as it is understood or is constructed by a knowledgeable, sexually oriented adult. In the context of my painting this can be crudely divided between ‘child’ as subject and the painter’s – therefore the viewer’s – gaze. In this respect it links to a wide range of references derived from post war art history and popular culture. It reengages with some of the stylistics tropes of Pop but very much after the theorising of the image which occurred in the last ten or fifteen years as part of the wider debate around representation. In this respect my paintings, that are always being constructed by my photographs, depend as much upon the applied rhetoric of ‘pulp culture’, lifestyle magazine, commercial photography etc. as they do upon the specifics of contemporary art practice. They also end up using many different language forms from the clichéd exaggerations and stereotypes of the cartoon to the most exacting forms and manners of representational painting. At a deeper sense, my paintings are engaged with memory and it is this element, which secures them against the charge of an untrammelled voyeurism. As well as looking at childhood as it is lived by the younger members of my family, I am seeking to recover some sense of my own childhood at one removed – as a process of introjections and as part of the ‘adult’ collective consciousness

Multiresolution and Directional Multiscale Analysis of Biomedical Data for the Emergence of Pathological Patterns

In the framework of the present PhD thesis, the potential of directional multiscale analysis to detect abnormal patterns in biomedical data is investigated. First, directional multiscale analysis is applied to assess the interaction of neural potentials during a time discrimination psychoacoustic task. Psychoacoustics is the branch of psychophysics which deals with the human perception of the acoustic stimuli (sound), making a sharp distinction between the physical stimulus and psychological response to it. Electroencephalogram (EEG) and Event Related Potential (ERP) signals of sixteen participants in a properly designed psychoacoustics experiment were recorded and analyzed using the Wavelet Coherence and Entropy. According to the results, differences in the pattern of delta and gamma rhythms are correlated to the Just Noticeable Difference (JND) in pulses duration, calculated by the psychoacoustic analysis. Moreover, the potential of directional multiscale analysis to discriminate symptomatic from asymptomatic carotid artery plaques, from B-mode Ultrasound images was investigated. Texture and Motion characteristics are of great importance for the diagnosis and management of plaque’s instability in carotid atheromatous stenosis. A sample of symptomatic and asymptomatic arteries was interrogated and (directional) multiresolution based texture features were estimated from systolic and diastolic B-mode ultrasound images. In terms of classification accuracy, multiresolution transforms outperformed standard approaches (1st and 2nd order statistics, gray median scale, and fractals), while directional multiresolution outperformed multiresolution transforms. The results demonstrated the superiority of the curvelet transform, in terms of classification accuracy. In addition, the causality plane based on multiresolution analysis was used to assess the complexity of the content of the plaques. Four wavelet entropies and four statistical distances along with 43 values for q paremeter of nonextensive entropies were used. The highest classification rate (91.4%) that outperformed all abovementioned algorithms was achieved by the Tsallis entropy and the Kullback statistical distance for q = 4.2. The findings indicate that asumptomatric plaques exhibit a more ordered (less entropy) and complex (higher statistical complexity) behavior than the symptomatic cases. This fact implies that the evolution of the atheromatous disease trigger a material-organized state. Finally, optimization of multiscale motion estimation parameters of plaques was achieved in terms of the decomposition scheme, the level of analysis and wavelet function used. The optimization is performed in the context of an in silico data framework, consisting of simulated ultrasound image sequences of the carotid artery. SWT, a high-order coiflet function (ex. coif5) and one level of multiscale image decomposition is suggested as the optimal parameterization to achieve maximum accuracy in the particular application.Στο πλαίσιο της παρούσας διδακτορικής διατριβής ερευνάται η δυνατότητα της κατευθυντικής ανάλυσης πολλαπλής κλίμακας να αναδείξει παθολογικά πρότυπα σε ιατρικά δεδομένα. Αρχικά εφαρμόζεται στην Ψυχοακουστική, με σκοπό την εκτίμηση της αλληλεπίδρασης των δυναμικών των νευρώνων κατά τη διάρκεια πειραματικής διαδικασίας. Η Ψυχακουστική είναι κλάδος της ψυχοφυσικής που ερευνά τη σχέση μεταξύ της έντασης του φυσικού ερεθίσματος και της υποκειμενικής εμπειρίας που δημιουργείται στον εξεταζόμενο. Τα σήματα εγκεφαλικής δραστηριότητας (εγκεφαλογράφημα και προκλητά δυναμικά) 25 εθελοντών καταγράφονται και αναλύονται χρησιμοποιώντας την κυματιδιακή συνάφεια και εντροπία, με στόχο τη διερεύνηση της ικανότητας του εξεταζομένου να διακρίνει διαφορές στη διάρκεια ακουστικών παλμών χωρίς ή με προηγούμενη έκθεση σε ηλεκτρομαγνητική ακτινοβολία κινητής τηλεφωνίας τρίτης γενιας. Η ανάλυση εστιάζεται στις ζώνες συχνοτήτων δ, α και γ. Σύμφωνα με τη μελέτη, η προηγούμενη έκθεση σε ηλεκτρομαγνητική ακτινοβολία επηρεάζει την ικανότητα του εξεταζόμενου να διακρίνει λεπτές διαφορές. Η μείωση της εντροπίας οφείλεται στην ανταλλαγή ενέργειας μεταξύ των συχνοτήτων α και δ δηλώνοντας την αδυναμία συγκέντρωσης/προσήλωσης σε μια σκέψη ή δραστηριότητα. Επίσης, μελετώνται οι δυνατότητες που προσφέρει η ανάλυση πολλαπλών επιπέδων στην αξιόπιστη διάκριση συμπτωματικών και ασυμπτωματικών αθηρωματικών πλακών καρωτίδας από εικόνες υπερήχου Β σάρωσης. Το δείγμα που χρησιμοποιήθηκε στη διατριβή επιτρέπει την ανάλυση στις δυο καρδιακές φάσεις (συστολή/διαστολή). Τα χαρακτηριστικά υφής και κίνησης είναι σημαντικά για τη διάγνωση και διαχείρηση της σταθερότητας/αστάθειας της πλάκας. Όσον αφορά στην ακρίβεια της διάκρισης συμπτωματικών και ασυμπτωματικών ασθενών, οι αλγόριθμοι κατευθυντικής πολυκλιμακωτής ανάλυσης υπερείχαν των αλγορίθμων πολυκλιμακωτής ανάλυσης, οι οποίοι με τη σειρά τους, υπερείχαν των συμβατικών στατιστικών μεθόδων (1ης και 2ης τάξης) καθώς και της κλασματικής διάστασης. Συγκεκριμένα, τα αποτελέσματα αναδεικνύουν την υπεροχή (79.3%) του μετασχηματισμού κορυφής (curvelet). Επιπλέον, η ανάπτυξη του αιτιατού επιπέδου με σκοπό την εκτίμηση της πολυπλοκότητας του περιεχομένου της αθηρωματικής πλάκας οδήγησε σε περαιτέρω βελτίωση της ακρίβειας (91.4%). Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι οι ασυμπτωτικές πλάκες χαρακτηρίζονται από μεγαλύτερη τάξη (μικρότερη εντροπία) και παρουσία μοτίβων (μεγαλύτερη στατιστική πολυπλοκότητα) σε σχέση με τις συμπτωματικές πλάκες. Τέλος, επιχειρήθηκε βελτιστοποίηση των παραμέτρων πολυ-επίπεδου αλγορίθμου ανάλυσης κίνησης ως προς το σχήμα αποσύνθεσης, το επίπεδο ανάλυσης και τη χρησιμοποιούμενη συνάρτηση κυματιδίου. Για το σκοπό αυτό, χρησιμοποιήθηκε ένα συνθετικό σύνολο δεδομένων - ακολουθίες εικόνων υπερήχου της καρωτίδας που δημιουργήθηκαν υπολογιστικά. Η μελέτη ανεδειξε ότι η χρήση του στάσιμου μετασχηματισμού στο πρώτο επίπεδο αποσύνθεσης και της συνάρτησης coif5 παρέχει τη μεγαλύτερη ακρίβεια

Multiresolution and directional multiscale analysis of biomedical data for the emergence of pathological patterns

In the framework of the present PhD thesis, the potential of directional multiscale analysis to detect abnormal patterns in biomedical data is investigated. First, directional multiscale analysis is applied to assess the interaction of neural potentials during a time discrimination psychoacoustic task. Psychoacoustics is the branch of psychophysics which deals with the human perception of the acoustic stimuli (sound), making a sharp distinction between the physical stimulus and psychological response to it. Electroencephalogram (EEG) and Event Related Potential (ERP) signals of sixteen participants in a properly designed psychoacoustics experiment were recorded and analyzed using the Wavelet Coherence and Entropy. According to the results, differences in the pattern of delta and gamma rhythms are correlated to the Just Noticeable Difference (JND) in pulses duration, calculated by the psychoacoustic analysis. Moreover, the potential of directional multiscale analysis to discriminate symptomatic from asymptomatic carotid artery plaques, from B-mode Ultrasound images was investigated. Texture and Motion characteristics are of great importance for the diagnosis and management of plaque’s instability in carotid atheromatous stenosis. A sample of symptomatic and asymptomatic arteries was interrogated and (directional) multiresolution based texture features were estimated from systolic and diastolic B-mode ultrasound images. In terms of classification accuracy, multiresolution transforms outperformed standard approaches (1st and 2nd order statistics, gray median scale, and fractals), while directional multiresolution outperformed multiresolution transforms. The results demonstrated the superiority of the curvelet transform, in terms of classification accuracy. In addition, the causality plane based on multiresolution analysis was used to assess the complexity of the content of the plaques. Four wavelet entropies and four statistical distances along with 43 values for q paremeter of nonextensive entropies were used. The highest classification rate (91.4%) that outperformed all abovementioned algorithms was achieved by the Tsallis entropy and the Kullback statistical distance for q = 4.2. The findings indicate that asumptomatric plaques exhibit a more ordered (less entropy) and complex (higher statistical complexity) behavior than the symptomatic cases. This fact implies that the evolution of the atheromatous disease trigger a material-organized state. Finally, optimization of multiscale motion estimation parameters of plaques was achieved in terms of the decomposition scheme, the level of analysis and wavelet function used. The optimization is performed in the context of an in silico data framework, consisting of simulated ultrasound image sequences of the carotid artery. SWT, a high-order coiflet function (ex. coif5) and one level of multiscale image decomposition is suggested as the optimal parameterization to achieve maximum accuracy in the particular application.Στο πλαίσιο της παρούσας διδακτορικής διατριβής ερευνάται η δυνατότητα της κατευθυντικής ανάλυσης πολλαπλής κλίμακας να αναδείξει παθολογικά πρότυπα σε ιατρικά δεδομένα. Αρχικά εφαρμόζεται στην Ψυχοακουστική, με σκοπό την εκτίμηση της αλληλεπίδρασης των δυναμικών των νευρώνων κατά τη διάρκεια πειραματικής διαδικασίας. Η Ψυχακουστική είναι κλάδος της ψυχοφυσικής που ερευνά τη σχέση μεταξύ της έντασης του φυσικού ερεθίσματος και της υποκειμενικής εμπειρίας που δημιουργείται στον εξεταζόμενο. Τα σήματα εγκεφαλικής δραστηριότητας (εγκεφαλογράφημα και προκλητά δυναμικά) 25 εθελοντών καταγράφονται και αναλύονται χρησιμοποιώντας την κυματιδιακή συνάφεια και εντροπία, με στόχο τη διερεύνηση της ικανότητας του εξεταζομένου να διακρίνει διαφορές στη διάρκεια ακουστικών παλμών χωρίς ή με προηγούμενη έκθεση σε ηλεκτρομαγνητική ακτινοβολία κινητής τηλεφωνίας τρίτης γενιας. Η ανάλυση εστιάζεται στις ζώνες συχνοτήτων δ, α και γ. Σύμφωνα με τη μελέτη, η προηγούμενη έκθεση σε ηλεκτρομαγνητική ακτινοβολία επηρεάζει την ικανότητα του εξεταζόμενου να διακρίνει λεπτές διαφορές. Η μείωση της εντροπίας οφείλεται στην ανταλλαγή ενέργειας μεταξύ των συχνοτήτων α και δ δηλώνοντας την αδυναμία συγκέντρωσης/προσήλωσης σε μια σκέψη ή δραστηριότητα. Επίσης, μελετώνται οι δυνατότητες που προσφέρει η ανάλυση πολλαπλών επιπέδων στην αξιόπιστη διάκριση συμπτωματικών και ασυμπτωματικών αθηρωματικών πλακών καρωτίδας από εικόνες υπερήχου Β σάρωσης. Το δείγμα που χρησιμοποιήθηκε στη διατριβή επιτρέπει την ανάλυση στις δυο καρδιακές φάσεις (συστολή/διαστολή). Τα χαρακτηριστικά υφής και κίνησης είναι σημαντικά για τη διάγνωση και διαχείρηση της σταθερότητας/αστάθειας της πλάκας. Όσον αφορά στην ακρίβεια της διάκρισης συμπτωματικών και ασυμπτωματικών ασθενών, οι αλγόριθμοι κατευθυντικής πολυκλιμακωτής ανάλυσης υπερείχαν των αλγορίθμων πολυκλιμακωτής ανάλυσης, οι οποίοι με τη σειρά τους, υπερείχαν των συμβατικών στατιστικών μεθόδων (1ης και 2ης τάξης) καθώς και της κλασματικής διάστασης. Συγκεκριμένα, τα αποτελέσματα αναδεικνύουν την υπεροχή (79.3%) του μετασχηματισμού κορυφής (curvelet). Επιπλέον, η ανάπτυξη του αιτιατού επιπέδου με σκοπό την εκτίμηση της πολυπλοκότητας του περιεχομένου της αθηρωματικής πλάκας οδήγησε σε περαιτέρω βελτίωση της ακρίβειας (91.4%). Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι οι ασυμπτωτικές πλάκες χαρακτηρίζονται από μεγαλύτερη τάξη (μικρότερη εντροπία) και παρουσία μοτίβων (μεγαλύτερη στατιστική πολυπλοκότητα) σε σχέση με τις συμπτωματικές πλάκες. Τέλος, επιχειρήθηκε βελτιστοποίηση των παραμέτρων πολυ-επίπεδου αλγορίθμου ανάλυσης κίνησης ως προς το σχήμα αποσύνθεσης, το επίπεδο ανάλυσης και τη χρησιμοποιούμενη συνάρτηση κυματιδίου. Για το σκοπό αυτό, χρησιμοποιήθηκε ένα συνθετικό σύνολο δεδομένων - ακολουθίες εικόνων υπερήχου της καρωτίδας που δημιουργήθηκαν υπολογιστικά. Η μελέτη ανεδειξε ότι η χρήση του στάσιμου μετασχηματισμού στο πρώτο επίπεδο αποσύνθεσης και της συνάρτησης coif5 παρέχει τη μεγαλύτερη ακρίβεια