Computer Aided Detection of Pulmonary Embolism Using Multi-Slice Multi-Axial Segmentation

Pulmonary Embolism (PE) is a respiratory disease caused by blood clots lodged in the pulmonary arteries, blocking perfusion, limiting blood oxygenation, and inducing a higher load on the right ventricle. Pulmonary embolism is diagnosed using contrast enhanced Computed Tomography Pulmonary Angiography (CTPA), resulting in a 3D image where the pulmonary arteries appear as bright structures, and emboli appear as filling defects, with these often being difficult to see, especially in the subsegmental case. In comparison to an expert panel, the average radiologist has a sensitivity of between 77% and 94% . Computer Aided Detection (CAD) is regarded as a promising system to detect emboli, but current algorithms are hindered by a high false positive rate. In this paper, we propose a novel methodology for emboli detection. Instead of finding candidate points and characterizing them, we find emboli directly on the whole image slice. Detections across different slices are merged into a single detection volume that is post-processed to generate emboli detections. The system was evaluated on a public PE database of 80 scans. On 20 test scans, our system obtained a per-embolus sensitivity of 68% at a regime of one false positive per scan, improving on state-of-the-art methods. We therefore conclude that our multi-slice emboli segmentation CAD for PE method is a valuable alternative to the standard methods of candidate point selection and classification

Biomarker Localization From Deep Learning Regression Networks

Biomarker estimation methods from medical images have traditionally followed a segment-and-measure strategy. Deep-learning regression networks have changed such a paradigm, enabling the direct estimation of biomarkers in databases where segmentation masks are not present. While such methods achieve high performance, they operate as a black-box. In this work, we present a novel deep learning network structure that, when trained with only the value of the biomarker, can perform biomarker regression and the generation of an accurate localization mask simultaneously, thus enabling a qualitative assessment of the image locus that relates to the quantitative result. We showcase the proposed method with three different network structures and compare their performance against direct regression networks in four different problems: pectoralis muscle area (PMA), subcutaneous fat area (SFA), liver mass area in single slice computed tomography (CT), and Agatston score estimated from non-contrast thoracic CT images (CAC). Our results show that the proposed method improves the performance with respect to direct biomarker regression methods (correlation coefficient of 0.978, 0.998, and 0.950 for the proposed method in comparison to 0.971, 0.982, and 0.936 for the reference regression methods on PMA, SFA and CAC respectively) while achieving good localization (DICE coefficients of 0.875, 0.914 for PMA and SFA respectively, p < 0.05 for all pairs). We observe the same improvement in regression results comparing the proposed method with those obtained by quantify the outputs using an U-Net segmentation network (0.989 and 0.951 respectively). We, therefore, conclude that it is possible to obtain simultaneously good biomarker regression and localization when training biomarker regression networks using only the biomarker value.This work was supported in part by the National Institutes of Health (NHLBI) under Grant R01HL116931, Grant R21HL14042, and Grant R01HL149877, in part by the COPDGene Study through the NHLBI under Grant NCT00608764, Grant U01 HL089897, and Grant U01 HL089856, and in part by the COPD Foundation through contributions made to the Industry Advisory Committee comprised of AstraZeneca, Boehringer-Ingelheim, GlaxoSmithKline, Novartis, and Sunovion

Correlación del Queen’s College Step Test y ergoespirometría para estimación de VO2max

A sedentary lifestyle is a major cardiovascular risk factor, so knowing the level of maximum oxygen consumption (VO2max); you can make improvements in physical activity levels and exercise. The aim of this study is to determine the relationship between ergospirometry and Queen's College Step Test in healthy and physically active men of the sports programs of a university in Bogotá - Colombia, because the Queen's College Step Test has not been validated in Colombian population. Participants were 52 men (range, age 17-35 years) who underwent each of the tests; the results were analyzed by applying the Pearson correlation coefficient, which was low with r = 0.278; generating a little significant correlation and an unfavorable recommendation in this population.El sedentarismo es un factor de riesgo cardiovascular de gran importancia, por lo que conociendo el nivel de consumo de oxígeno máximo (VO2max), se pueden realizar mejoras en los niveles de actividad física y del ejercicio. El objetivo de este estudio es determinar la relación que existe entre la ergoespirometría y&nbsp;Queen’s College Step Test&nbsp;en hombres sanos y físicamente activos de los programas deportivos de una universidad de Bogotá – Colombia, debido a que el&nbsp;Queen’s College Step Test&nbsp;no ha sido validado en población colombiana.Los participantes fueron 52 hombres (Rango edad 17-35 años) a quienes se les realizaron cada una de las pruebas; se analizaron los resultados aplicando el coeficiente de correlación de Spearman, el cual fue&nbsp;débil con un r=0.312; generando una correlación poco significativa y una recomendación desfavorable en esta población

Elementos preliminares

PublishedEl estudio generador de este proyecto consiste en un análisis comparativo entre lenguajes textuales y lenguajes visuales: PiCO y GraPiCO. Sus objetivos son: • Establecer de manera básica qué percepción tiene un usuario frente a estos dos tipos de lenguajes. • Encontrar bajo qué circunstancias se considerará cuando un tipo de lenguaje se comporta mejor con respecto al otro. Para cumplir con ello, se realizará la medición de los niveles de asimilación, comprensión y aceptación de estos dos lenguajes de programación por parte de una población escogida específicamente de acuerdo a ciertos parámetros

Elaboración de hipótesis en experimentos de lenguajes de programación

PublishedLuego de haber determinado el tipo de investigación que se iba a desarrollar, es necesario construir las bases teóricas desde el punto de vista de la estadística, para poder contar con la validez que ofrecen los métodos científicos. En esta etapa se presentarán algunas teorías acerca de la prueba de hipótesis que se utilizará durante el trascurso del estudio

Tratamientos y réplicas en un experimento de programación

PublishedEsta sección presenta algunas teorías acerca de la gestión de tratamientos, algunas bases acerca del desarrollo de replicas y la formulación de sujetos de estudio, temas que serán usados a lo largo del experimento

Variables en un experimento de lenguajes de programación

PublishedEn la sección anterior se logró establecer las hipótesis que nos ayudarán a orientar hacia dónde debemos encaminar el proyecto. Falta ahora encontrar las variables del experimento, las mismas que nos clarificarán cómo hacer y cuando medir los experimentos y que datos son importantes de tener en cuenta

Aprendizaje basado en problemas (abp) aplicado a los lenguajes de programación

PublishedEn esta etapa del estudio se mostrará el punto de vista aportado por el Aprendizaje Basado en Problemas en el estudio comparativo, presentando diversas teorías existentes usadas en el taller de modelación realizado con cada uo de estos lenguajes de programación

Unidades experimentales utilizadas en pruebas de lenguajes de programación

PublishedDespues de definir las variables en el experimento, se requiere escoger los elementos a los que les modificarán factores (de manera controlada y planificada) para revisar su reacción y respuesta. En otras palabras necsesitamos esa muestra que es necesario producir en una condición. Unidad que le aplica un único tratamiento, que puede resultar en la combinación de muchos elementos, en cada oportunidad del experimento. Esos elementos son las unidades experiementales. En este capítulo se procederá a definir las unidades experimentales

Recomendaciones y resultados del estudio comparativo entre PiCO, GraPiCO y los editores

PublishedPosterior al análisis de los datos y de su presentación visual por medio de gráficas, se requiere hacer una etapa donde se haga la propuesta de las recomendaciones y el trabajo futuro. En la presente sección se mostrarán las observaciones que se consideraron pertinentes