Texture-based Classification for the Automatic Rating of the Perivascular Spaces in Brain MRI

Los espacios perivasculares (EVP) se relacionan con una cognición deficiente, depresión en la edad avanzada, enfermedad de Parkinson, inflamación, hipertensión y enfermedad de pequeños vasos cerebrales, cuando están agrandados y son visibles en imágenes de resonancia magnética (MRI). En este artículo exploramos cómo clasificar la densidad del PVS agrandado en los ganglios basales (BG) mediante la descripción de la textura de la RM cerebral estructural. La textura de la región BG se describe mediante estadísticas de primer orden y características derivadas de la matriz de co-ocurrencia, ambas computadas a partir de la imagen original y los coeficientes producidos por la transformada de wavelet discreta (WSF y WCF, respectivamente), y patrones binarios locales (LBP). Los resultados experimentales con un clasificador de Máquina de vectores de soporte (SVM) muestran que WCF logra una precisión del 80.03%

Textural Characterisation on Regions of Interest: A Useful Tool for the Study of Small Vessel Disease

Proponemos un marco para investigar las propiedades de los tejidos aparentemente normales en las imágenes de resonancia magnética de la estructura cerebral de pacientes con enfermedad de vasos pequeños (SVD). Implica la extracción de entidades texturales en regiones de interés (ROI) obtenidas a partir de una plantilla anatómicamente relevante, combinada con un análisis estadístico que considere la distribución relativa de marcadores SVD (por ejemplo, microsangrados, espacios perivasculares e hiperintensidades de materia blanca) con respecto a las características texturales de las regiones de interés, en los territorios arteriales derivados de otra plantilla. Aplicamos este enfoque a los datos de 42 pacientes de un estudio de accidente cerebrovascular leve para investigar si los tejidos normales en diferentes regiones cerebrales son homogéneos independientemente de la presencia de marcadores y variedades de SVD específicos en las manifestaciones de la patología (accidente cerebrovascular en diferentes territorios arteriales). Nuestros resultados sugieren que este no es el caso: que los tejidos normales son heterogéneos y que las variaciones locales (representadas por la entropía) están asociadas con marcadores SVD, de acuerdo con los informes clínicos

Reliability of an automatic classifier for brain enlarged perivascular spaces burden and comparison with human performance

pp. 1465-1481En el cerebro, los espacios perivasculares agrandados (PVS) se relacionan con la enfermedad de los vasos pequeños (SVD), mala cognición, inflamación e hipertensión. Proponemos un esquema totalmente automático que utiliza una máquina de vectores de soporte (SVM) para clasificar la carga de PVS en los ganglios basales (BG) como baja o alta. Evaluamos el rendimiento de tres tipos diferentes de descriptores extraídos de la región BG en imágenes de RMN ponderadas en T2: (I) estadísticas obtenidas de los coeficientes de la transformada de Wavelet, (II) patrones binarios locales y (III) bolsa de palabras visuales (BoW), descriptores basados en la caracterización de claves locales obtenidas de una rejilla densa con las características de transformación de la función de escala-invariante (SIFT). Cuando se utilizaron estos últimos, el SVM clasificador alcanzó la mejor precisión (81,16%). Lo obtenido del clasificador utilizando los descriptores del BoW se comparó con las calificaciones visuales realizadas por un neurorradiólogo experimentado (observador 1) y por un analista de imágenes entrenado (observador 2). El acuerdo y la correlación cruzada entre el clasificador y el observador 2 (κ = 0,67 (0,58 – 0,76)) fueron ligeramente más altos que entre el clasificador y el observador 1 (κ = 0,62 (0,53 – 0,72)) y entre ambos observadores (κ = 0,68 (0,61 – 0,75)). Por último, se construyeron tres modelos de regresión logística que utilizan variables clínicas como variable independiente y cada una de las clasificaciones de PVS como variable dependiente, para evaluar clínicamente lo significativas que resultan las predicciones del clasificador. El ajuste del modelo para el clasificador era bueno (área bajo la curva (AUC) valores: 0,93 (modelo 1), 0,90 (modelo 2) y 0,92 (modelo 3)) y un poco mejor (es decir, valores de AUC: 0,02 unidades superiores) que las del modelo para el observador 2. Estos resultados sugieren que, aunque se puede mejorar, un clasificador automático para evaluar la carga de PVS de la resonancia magnética del cerebro puede proporcionar resultados clínicamente significativos cercanos a los de un observador entrenado.S

Application of the Ordered Logit Model to Optimising Frangi Filter Parameters for Segmentation of Perivascular Spaces

La segmentación de los espacios perivasculares (EVP) de las imágenes de resonancia magnética (RM) del cerebro es importante para comprender el sistema linfático del cerebro y su relación con las enfermedades neurológicas. El filtro Frangi podría ser una herramienta valiosa para este propósito. Sin embargo, sus parámetros deben ajustarse en respuesta a la variabilidad en los parámetros del escáner y los protocolos de estudio. Conociendo las clasificaciones neurorradiológicas del PVS, utilizamos el modelo logit ordenado para optimizar los parámetros del filtro Frangi. El volumen de PVS obtenido se correlacionó de manera significativa y fuerte con las evaluaciones neurorradiológicas (ρ = 0.75, p <0.001 de Spearman), lo que sugiere que el modelo logit ordenado podría ser una buena alternativa a los marcos de optimización convencionales para segmentar PVS en MRI

FACTORES ANTROPOGÉNICOS Y AMBIENTALES QUE INCIDEN SOBRE LA ICTIOFAUNA LARVIVORA FLUVIAL DE LA PROVINCIA DE SANCTI SPÍRITUS, CUBA

El control biológico, como alternativa de enfrentamiento a los organismos vectores, se hace cada día más necesario debido al desarrollo de la resistencia a insecticidas. Con el objetivo de caracterizar los ecosistemas fluviales de la provincia Sancti Spíritus, así como los factores antropógenicos y ambientales que influyeron en la permanencia y distribución de la ictiofauna larvívora, se realizaron seis muestreos, en 90 ecosistemas fluviales de los ocho municipios que conforman la provincia. Los datos obtenidos fueron comparados con los resultados de muestreos realizados en las décadas anteriores. Se identificaron 15 especies de peces agrupadas en 12 géneros y seis familias. Se demostró la alta capacidad biorreguladora de las especies Gambusia punctata y Gambusia puncticulata. Los factores ambientales que mayor influencia ejercieron, sin considerar las variables espaciales, para los peces endémicos, naturalizados y exóticos fueron la contaminación, la pendiente y la cobertura de la vegetación y considerando las variables espaciales, resultaron ser los municipios, el hábitat y la contaminación. Se evidenciaron cambios en las poblaciones de la ictiofauna fluvial espirituana actual, consistente en el incremento del número de géneros y especies. El aumento sustancial de las especies exóticas, tanto en reservorios como en municipios y número de ejemplares, provocó una reducción de tres especies emblemáticas dentro del ictiocontrol, lo que a nivel ecológico eleva el riesgo entomoepidemiológico

Reliability of an automatic classifier for brain enlarged perivascular spaces burden and comparison with human performance

In the brain, enlarged perivascular spaces (PVS) relate to cerebral small vessel disease (SVD), poor cognition, inflammation and hypertension. We propose a fully automatic scheme that uses a support vector machine (SVM) to classify the burden of PVS in the basal ganglia (BG) region as low or high. We assess the performance of three different types of descriptors extracted from the BG region in T2-weighted MRI images: (i) statistics obtained from Wavelet transform’s coefficients, (ii) local binary patterns and (iii) bag of visual words (BoW) based descriptors characterizing local keypoints obtained from a dense grid with the scale-invariant feature transform (SIFT) characteristics. When the latter were used, the SVM classifier achieved the best accuracy (81.16%). The output from the classifier using the BoW descriptors was compared with visual ratings done by an experienced neuroradiologist (Observer 1) and by a trained image analyst (Observer 2). The agreement and cross-correlation between the classifier and Observer 2 (κ = 0.67 (0.58–0.76)) were slightly higher than between the classifier and Observer 1 (κ = 0.62 (0.53–0.72)) and comparable between both the observers (κ = 0.68 (0.61–0.75)). Finally, three logistic regression models using clinical variables as independent variable and each of the PVS ratings as dependent variable were built to assess how clinically meaningful were the predictions of the classifier. The goodness-of-fit of the model for the classifier was good (area under the curve (AUC) values: 0.93 (model 1), 0.90 (model 2) and 0.92 (model 3)) and slightly better (i.e. AUC values: 0.02 units higher) than that of the model for Observer 2. These results suggest that, although it can be improved, an automatic classifier to assess PVS burden from brain MRI can provide clinically meaningful results close to those from a trained observer

Machine learning of neuroimaging for assisted diagnosis of cognitive impairment and dementia: A systematic review

pp. 519-535Los métodos avanzados de aprendizaje automático pueden ayudar a identificar el riesgo de demencia de la neuroimagen, pero su precisión hasta la fecha no está clara. Revisamos sistemáticamente la literatura, desde 2006 hasta finales de 2016, para los estudios de aprendizaje automático que diferencian el envejecimiento saludable de la demencia de varios tipos, evaluamos la calidad del estudio y comparamos la precisión en diferentes límites de enfermedades. De los 111 estudios relevantes, la mayoría evaluó la enfermedad de Alzheimer en comparación con los controles sanos, utilizando datos de la Iniciativa de neuroimagen AD, máquinas de vectores de soporte y solo secuencias ponderadas en T1. La precisión fue más alta para diferenciar la enfermedad de Alzheimer de los controles sanos y pobre para diferenciar los controles sanos versus deterioro cognitivo leve versus enfermedad de Alzheimer o conversores de deterioro cognitivo leve versus no conversores. La precisión aumentó con los tipos de datos combinados, pero no con la fuente de datos, el tamaño de la muestra o el método de aprendizaje automático. El aprendizaje automático todavía no distingue categorías de enfermedades clínicamente relevantes. Los conjuntos de datos más diversos, las combinaciones de diferentes tipos de datos y la estrecha integración clínica del aprendizaje automático ayudarían a avanzar en este campo.S

Blood-based epigenome-wide analyses of cognitive abilities

BACKGROUND: Blood-based markers of cognitive functioning might provide an accessible way to track neurodegeneration years prior to clinical manifestation of cognitive impairment and dementia. RESULTS: Using blood-based epigenome-wide analyses of general cognitive function, we show that individual differences in DNA methylation (DNAm) explain 35.0% of the variance in general cognitive function (g). A DNAm predictor explains ~4% of the variance, independently of a polygenic score, in two external cohorts. It also associates with circulating levels of neurology- and inflammation-related proteins, global brain imaging metrics, and regional cortical volumes. CONCLUSIONS: As sample sizes increase, the ability to assess cognitive function from DNAm data may be informative in settings where cognitive testing is unreliable or unavailable. SUPPLEMENTARY INFORMATION: The online version contains supplementary material available at 10.1186/s13059-021-02596-5

Perspectives on utilization of edible coatings and nano-laminate coatings for extension of postharvest storage of fruits and vegetables

It is known that in developing countries, a large quantity of fruit and vegetable losses results at postharvest and processing stages due to poor or scarce storage technology and mishandling during harvest. The use of new and innovative technologies for reducing postharvest losses is a requirement that has not been fully covered. The use of edible coatings (mainly based on biopolymers) as a postharvest technique for agricultural commodities has offered biodegradable alternatives in order to solve problems (e.g., microbiological growth) during produce storage. However, biopolymer-based coatings can present some disadvantages such as: poor mechanical properties (e.g., lipids) or poor water vapor barrier properties (e.g., polysaccharides), thus requiring the development of new alternatives to solve these drawbacks. Recently, nanotechnology has emerged as a promising tool in the food processing industry, providing new insights about postharvest technologies on produce storage. Nanotechnological approaches can contribute through the design of functional packing materials with lower amounts of bioactive ingredients, better gas and mechanical properties and with reduced impact on the sensorial qualities of the fruits and vegetables. This work reviews some of the main factors involved in postharvest losses and new technologies for extension of postharvest storage of fruits and vegetables, focused on perspective uses of edible coatings and nano-laminate coatings.María L. Flores-López thanks Mexican Science and Technology Council (CONACYT, Mexico) for PhD fellowship support (CONACYT Grant Number: 215499/310847). Miguel A. Cerqueira (SFRH/BPD/72753/2010) is recipient of a fellowship from the Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT, POPH-QREN and FSE Portugal). The authors also thank the FCT Strategic Project of UID/ BIO/04469/2013 unit, the project RECI/BBB-EBI/0179/2012 (FCOMP-01-0124-FEDER-027462) and the project ‘‘BioInd Biotechnology and Bioengineering for improved Industrial and AgroFood processes,’’ REF. NORTE-07-0124-FEDER-000028 Co-funded by the Programa Operacional Regional do Norte (ON.2 – O Novo Norte), QREN, FEDER. Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico – FUNCAP, CE Brazil (CI10080-00055.01.00/13)