Diagnóstico de esclerosis múltiple mediante aprendizaje automático usando datos de tomografía de coherencia óptica

Objetivo: El objetivo de esta tesis doctoral es desarrollar nuevos métodos de diagnóstico de la enfermedad de la esclerosis múltiple (EM), basados en la aplicación de procesos de aprendizaje automático sobre medidas de espesores retinales. Base de datos: Se dispone de un registro compuesto por 47 sujetos de control y 56 pacientes de EM con diagnóstico precoz (menos de 9 meses tras los primeros síntomas de la enfermedad). Mediante tomografía de coherencia óptica, se obtienen datos de espesores de ambos ojos provenientes de cinco estructuras retinales: RNFL, Retina completa, GCL+, GCL++ y Coroides. Métodos: Se realiza un estudio sobre el registro para establecer zonas de un mayor interés diagnóstico mediante el cálculo de AUCs (área bajo la curva) y el análisis del tamaño de efecto, estableciendo distintas modalidades de análisis: imágenes completas, ventanas cuadradas y regiones de Cohen. Esta información se utiliza como entrada de diferentes clasificadores con aprendizaje supervisado: clasificadores KNN y SVM, redes neuronales tradicionales MLP y RBF y redes profundas CNN, ResNet y V-Net. Resultados: Se alcanzan exactitudes mayores de 90% al analizar imágenes completas, y cercanas a 100% para la modalidad de ventanas cuadradas y regiones de Cohen. Las estructuras que permiten obtener la mejor exactitud en el diagnóstico son la RNFL, Retina completa y GCL++. Conclusiones: La alta capacidad predictiva obtenida usando técnicas de aprendizaje automático sugiere que el uso de espesores retinales como biomarcadores sí resulta de interés para el diagnóstico de la esclerosis múltiple

Identification of clusters in multifocal electrophysiology recordings to maximize discriminant capacity (patients vs. control subjects)

Purpose To propose a new method of identifying clusters in multifocal electrophysiology (multifocal electroretinogram: mfERG; multifocal visual-evoked potential: mfVEP) that conserve the maximum capacity to discriminate between patients and control subjects. Methods The theoretical framework proposed creates arbitrary N-size clusters of sectors. The capacity to discriminate between patients and control subjects is assessed by analysing the area under the receiver operator characteristic curve (AUC). As proof of concept, the method is validated using mfERG recordings taken from both eyes of control subjects (n = 6) and from patients with multiple sclerosis (n = 15). Results Considering the amplitude of wave P1 as the analysis parameter, the maximum value of AUC = 0.7042 is obtained with N = 9 sectors. Taking into account the AUC of the amplitudes and latencies of waves N1 and P1, the maximum value of the AUC = 0.6917 with N = 8 clustered sectors. The greatest discriminant capacity is obtained by analysing the latency of wave P1: AUC = 0.8854 with a cluster of N = 12 sectors. Conclusion This paper demonstrates the effectiveness of a method able to determine the arbitrary clustering of multifocal responses that possesses the greatest capacity to discriminate between control subjects and patients when applied to the visual field of mfERG or mfVEP recordings. The method may prove helpful in diagnosing any disease that is identifiable in patients’ mfERG or mfVEP recordings and is extensible to other clinical tests, such as optical coherence tomography

A computer-aided diagnosis of multiple sclerosis based on mfVEP recordings.

Introduction: The aim of this study is to develop a computer-aided diagnosis system to identify subjects at differing stages of development of multiple sclerosis (MS) using multifocal visual-evoked potentials (mfVEPs). Using an automatic classifier, diagnosis is performed first on the eyes and then on the subjects. Patients: MfVEP signals were obtained from patients with Radiologically Isolated Syndrome (RIS) (n = 30 eyes), patients with Clinically Isolated Syndrome (CIS) (n = 62 eyes), patients with definite MS (n = 56 eyes) and 22 control subjects (n = 44 eyes). The CIS and MS groups were divided into two subgroups: those with eyes affected by optic neuritis (ON) and those without (non-ON). Methods: For individual eye diagnosis, a feature vector was formed with information about the intensity, latency and singular values of the mfVEP signals. A flat multiclass classifier (FMC) and a hierarchical classifier (HC) were tested and both were implemented using the k-Nearest Neighbour (k-NN) algorithm. The output of the best eye classifier was used to classify the subjects. In the event of divergence, the eye with the best mfVEP recording was selected. Results: In the eye classifier, the HC performed better than the FMC (accuracy = 0.74 and extended Matthew Correlation Coefficient (MCC) = 0.68). In the subject classification, accuracy = 0.95 and MCC = 0.93, confirming that it may be a promising tool for MS diagnosis. Chirped-pulse φOTDR provides distributed strain measurement via a time-delay estimation process. We propose a lower bound for performance, after reducing sampling error and compensating phase-noise. We attempt to reach the limit, attaining unprecedented pε/√Hz sensitivities. Conclusion: In addition to amplitude (axonal loss) and latency (demyelination), it has shown that the singular values of the mfVEP signals provide discriminatory information that may be used to identify subjects with differing degrees of the disease.Secretaría de Estado de Investigación, Desarrollo e InnovaciónInstituto de Salud Carlos II

Reconstrucción de escenas médicas en 3D

El present projecte exposarà una possible solució a un problema mèdic real relacionat amb patologies que afecten a les superfícies anatòmiques fent ús d'una tecnologia per a la creació d'imatges en 3D que, a més de no ser invasiva ni nociva, és relativament econòmica i en la qual el mateix pacient participa. Per fer-ho, es platejaran dues possibilitats a primera vista igual de vàlides, cadascuna utilitzant un dispositiu diferent. La primera, mitjançant una Kinect, que per originar les diverses seqüències de núvols de punts fa servir llibreries ja incorporades, les quals poden examinar-se i fins i tot modificar-se lliurement. La segona, utilitzant una càmera, que captarà les imatges en 2D, i d'un software, d'ús domèstic, que s'encarregarà de fer un model tridimensional a partir d'aquestes fotografies. Havent discutit ambdós mètodes, es faran les proves pertinents, es compararan els dos resultats i es decidirà quin mètode és més convenient pel problema en qüestió

Reconstrucción de escenas médicas en 3D

El present projecte exposarà una possible solució a un problema mèdic real relacionat amb patologies que afecten a les superfícies anatòmiques fent ús d'una tecnologia per a la creació d'imatges en 3D que, a més de no ser invasiva ni nociva, és relativament econòmica i en la qual el mateix pacient participa. Per fer-ho, es platejaran dues possibilitats a primera vista igual de vàlides, cadascuna utilitzant un dispositiu diferent. La primera, mitjançant una Kinect, que per originar les diverses seqüències de núvols de punts fa servir llibreries ja incorporades, les quals poden examinar-se i fins i tot modificar-se lliurement. La segona, utilitzant una càmera, que captarà les imatges en 2D, i d'un software, d'ús domèstic, que s'encarregarà de fer un model tridimensional a partir d'aquestes fotografies. Havent discutit ambdós mètodes, es faran les proves pertinents, es compararan els dos resultats i es decidirà quin mètode és més convenient pel problema en qüestió

Reconstrucción de escenas médicas en 3D

El present projecte exposarà una possible solució a un problema mèdic real relacionat amb patologies que afecten a les superfícies anatòmiques fent ús d'una tecnologia per a la creació d'imatges en 3D que, a més de no ser invasiva ni nociva, és relativament econòmica i en la qual el mateix pacient participa. Per fer-ho, es platejaran dues possibilitats a primera vista igual de vàlides, cadascuna utilitzant un dispositiu diferent. La primera, mitjançant una Kinect, que per originar les diverses seqüències de núvols de punts fa servir llibreries ja incorporades, les quals poden examinar-se i fins i tot modificar-se lliurement. La segona, utilitzant una càmera, que captarà les imatges en 2D, i d'un software, d'ús domèstic, que s'encarregarà de fer un model tridimensional a partir d'aquestes fotografies. Havent discutit ambdós mètodes, es faran les proves pertinents, es compararan els dos resultats i es decidirà quin mètode és més convenient pel problema en qüestió

A computer-aided diagnosis of multiple sclerosis based on mfVEP recordings.

IntroductionThe aim of this study is to develop a computer-aided diagnosis system to identify subjects at differing stages of development of multiple sclerosis (MS) using multifocal visual-evoked potentials (mfVEPs). Using an automatic classifier, diagnosis is performed first on the eyes and then on the subjects.PatientsMfVEP signals were obtained from patients with Radiologically Isolated Syndrome (RIS) (n = 30 eyes), patients with Clinically Isolated Syndrome (CIS) (n = 62 eyes), patients with definite MS (n = 56 eyes) and 22 control subjects (n = 44 eyes). The CIS and MS groups were divided into two subgroups: those with eyes affected by optic neuritis (ON) and those without (non-ON).MethodsFor individual eye diagnosis, a feature vector was formed with information about the intensity, latency and singular values of the mfVEP signals. A flat multiclass classifier (FMC) and a hierarchical classifier (HC) were tested and both were implemented using the k-Nearest Neighbour (k-NN) algorithm. The output of the best eye classifier was used to classify the subjects. In the event of divergence, the eye with the best mfVEP recording was selected.ResultsIn the eye classifier, the HC performed better than the FMC (accuracy = 0.74 and extended Matthew Correlation Coefficient (MCC) = 0.68). In the subject classification, accuracy = 0.95 and MCC = 0.93, confirming that it may be a promising tool for MS diagnosis.ConclusionIn addition to amplitude (axonal loss) and latency (demyelination), it has shown that the singular values of the mfVEP signals provide discriminatory information that may be used to identify subjects with differing degrees of the disease