Automatic classification of cancer tumors using image annotations and ontologies

Information about cancer stage in a patient is crucial when clinicians assess treatment progress. Determining cancer stage is a process that takes into account the description, location, characteristics and possible metastasis of cancerous tumors in a patient. It should follow classification standards, such as TNM Classification of Malignant Tumors. However, in clinical practice, the implementation of this process can be tedious and error-prone and create uncertainty. In order to alleviate these problems, we intend to assist radiologists by providing a second opinion in the evaluation of cancer stage in patients. For doing this, SemanticWeb technologies, such as ontologies and reasoning, will be used to automatically classify cancer stages. This classification will use semantic annotations, made by radiologists (using the ePAD tool) and stored in the AIM format, and rules of an ontology representing the TNM standard. The whole process will be validated through a proof of concept with users from the Radiology Dept. of the Stanford University.National Council for Scientific and Technological Development - CNPqCAPE

Automatic classification of cancer tumors using image annotations and ontologies

Informação sobre o estágio de câncer num paciente é fundamental quando médicos avaliam o progresso de seu tratamento. A determinação do estágio de câncer (cancer staging) é um processo que leva em consideração a descrição, localização, características e possíveis metástases dos tumores cancerosos de um paciente. Esse processo deve seguir um padrão de classificação como, por exemplo, o padrão TNM. Porém, na prática clínica, a execução desse processo pode ser tediosa, propensa a erros e gerar incertezas. Com o intuito de amenizar esses problemas, este trabalho tem como objetivo auxiliar radiologistas fornecendo uma segunda opinião na avaliação do estágio de câncer de um paciente. Para isso, tecnologias da Web Semântica, como ontologias e reasoning, foram usadas para classificar automaticamente estágios de câncer. Essa classificação usou anotações semânticas feitas por radiologistas, usando a ferramenta ePAD, e armazenadas no formato AIM. Um protótipo de classificador, baseado no padrão TNM, foi criado. Ele transforma anotações AIM em indivíduos da ontologia AIM4-O e, usando axiomas e regras (escritos na linguagens OWL-SWRL) representando o padrão TNM, ele automaticamente calcula o estágio de câncer de fígado de pacientes. A ontologia AIM4-O foi desenvolvida, como parte desse trabalho, para representar anotações AIM 4 em OWL. Esse classificador TNM foi avaliado, usando-se dados reais de relatórios radiológicos de pacientes do NCIs Genomic Data Commons (GDC), em termos de precisão e revocação, com resultados respectivos de 85,7% e 81,0% (quando comparado aos valores reais de estágio de câncer dos relatórios). Todo o processo foi validado com radiologistas do Radiology Dept. of the Stanford University.Information about cancer staging in a patient is crucial when clinicians assess treatment progress. Determining cancer stage is a process that takes into account the description, location, characteristics and possible metastasis of cancerous tumors in a patient. It should follow classification standards, such as the TNM Classification of Malignant Tumors. However, in clinical practice, the implementation of this process can be tedious, error-prone and create uncertainty. In order to alleviate these problems, we intend to assist radiologists by providing a second opinion in the evaluation of cancer stage in patients. For doing this, Semantic Web technologies, such as ontologies and reasoning, were used to automatically classify cancer stages. This classification used semantic annotations made by radiologists, using the ePAD tool, and stored using standard AIM format. A TNM based classifier prototype was created. It transforms AIM annotations in AIM4- O ontology individuals and, using axioms and rules (written in OWL-SWRL languages) representing the TNM standard, it automatically calculates patients liver cancer stage. The AIM4-O ontology was developed, as part of this work, to represent AIM 4 annotations in OWL. This TNM classifier was evaluated, using real patients radiology reports, from the NCIs Genomic Data Commons (GDC), in term of precision and recall, with 85.7% and 81.0% respective results (when compared to the actual cancer stages from the reports). The whole process was validated with radiologists from the Radiology Dept. of the Stanford University

Modelo estocástico basado en redes neuronales no tradicionales aplicada a la generación de caudales mensuales caso: Cuenca del rio Chili , Arequipa

Las investigaciones en recursos hídricos pueden involucrar la generación de datos y/o pronóstico no sólo de variables hidrológicas sino de otras variables derivadas que permitan reducir pérdidas de tipo económicas y sociales, dimensionando y escenificando el impacto de una sequía, inundación y principalmente la demanda poblacional. Por lo tanto, la búsqueda de un diseño óptimo en un proyecto de gestión del agua frecuentemente involucra encontrar un método o técnica que genere largas secuencias de las características de los flujos(caudales) en este caso de un río en cuestión. Estas secuencias consideradas como series temporales pueden ser usadas para analizar y optimizar el desempeño del proyecto diseñado. Con el fin de cubrir esos requerimientos, este trabajo tiene como objetivo la elaboración de un nuevo modelo de proceso estocástico para ser aplicado en problemas que envuelven fenómenos de comportamiento estocástico y de características periódicas en sus propiedades probabilísticas como media y varianza. Para esto fueron usados dos componentes, el primero, un tipo de red neuronal recurrente introducido en la literatura denominado Echo State Network(ESN), siendo el componente determinista. Una característica interesante de ESN es que a partir de ciertas propiedades algebraicas, entrenar solamente la capa de salida de la red es a menudo suficiente para alcanzar un desempeño excelente en aplicaciones prácticas. La segunda parte del modelo, es un componente aleatorio que incorpora al modelo la incertidumbre asociada a los procesos hidrológicos. El modelo finalmente es llamado MEESN. Este fue calibrado y validado en series temporales mensuales de cuatro cuencas hidrográficas de MOPEX, así como en el ámbito local en series de la cuenca del Chili. El nuevo modelo fue comparado con modelos presentes en la literatura como el modelo; PEN, Thomas & Fiering y ANFIS. Los resultados muestran que MEESN y su versión modificada MEESN+TSM (que considera una variable exógena) ofrecen una alternativa prometedora para propósitos de simulación, con potencial interesante en el contexto de los recursos hidrometeorológicos.Tesi