Aprendizaje máquina aplicado a la segmentación de imágenes ecográficas de la arteria carótida para la medida del grosor íntima-media

[SPA] Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de mortalidad, morbilidad y discapacidad a nivel mundial. Gran parte de estas patologías derivan de la aterosclerosis, una enfermedad que afecta a las arterias de mediano y gran calibre provocando su endurecimiento y pérdida de elasticidad. La aterosclerosis se caracteriza por el engrosamiento de la capa más interna de las paredes arteriales debido al depósito de materia grasa, colesterol y otras sustancias. Por tanto, produce un estrechamiento del lumen arterial dificultando el flujo sanguíneo normal. A largo plazo, puede llevar a una oclusión total del vaso afectado, impidiendo la llegada de oxígeno a la zona irrigada y provocando accidentes cardiovasculares severos. Así, es crucial el diagnóstico precoz de la aterosclerosis con fines preventivos. En este sentido, el grosor íntima-media o IMT (Intima-Media Thickness) de la arteria carótida común se considera un marcador precoz y fiable de la aterosclerosis y, por tanto, del riesgo cardiovascular. Las paredes de los vasos sanguíneos están formadas por tres capas, de la más interna a la más externa: íntima, media y adventicia. El IMT se define como la distancia entre las interfaces lumen-íntima y media-adventicia y es evaluado mediante imágenes ecográficas que muestran un corte longitudinal de la arteria carótida común. Esta modalidad de imagen es no-invasiva para el paciente y relativamente económica, aunque suele ser bastante ruidosa y muy dependiente del operador. Además, el IMT se suele evaluar de forma manual, marcando pares de puntos sobre la imagen. Estos aspectos dan un carácter subjetivo a la medida del IMT y afectan a su reproducibilidad. La motivación de esta Tesis Doctoral es la mejora del proceso de evaluación del IMT sobre ecografías de la arteria carótida común. El objetivo fundamental consiste en explorar y proponer diferentes soluciones basadas en técnicas de Aprendizaje Máquina adecuadas para la segmentación de estas imágenes. De esta forma, se pretende detectar las interfaces lumen-íntima y media-adventicia a nivel de la pared posterior del vaso para medir el IMT sin necesidad de la interacción con el usuario. Este hecho implica que las estrategias propuestas resulten adecuadas tanto para el diagnóstico en la práctica clínica diaria como para facilitar el desarrollo de estudios sobre un gran número de imágenes. En particular, el proceso de evaluación del IMT se lleva a cabo en tres etapas completamente automáticas. En la primera etapa se realiza un pre-procesado de las ecografías para detectar la región de interés, es decir, la pared posterior de la arteria carótida común. Seguidamente, se procede a la identificación de las interfaces que definen el IMT. Por último, una etapa de post-procesado depura los resultados y define los contornos finales sobre los que realizar la medida del IMT. Para la detección automática de la región de interés (ROI) se han estudiado dos propuestas diferentes: una basada en Morfología Matemática y otra basada en Aprendizaje Máquina. Sobre la ROI detectada, la segmentación de las interfaces lumen-íntima y media-adventicia se plantea como un problema de Reconocimiento de Patrones, a resolver mediante técnicas de Aprendizaje Máquina. Así, se han estudiado cuatro configuraciones diferentes, utilizando distintos algoritmos de entrenamiento, arquitecturas, representaciones de los datos de entrada y definiciones del espacio de salida. Por tanto, la segmentación se reduce a realizar una clasificación de los píxeles de la ecografía. El post-procesado ha sido adaptado a cada una de las estrategias de segmentación propuestas para detectar y eliminar los posibles errores de clasificación de forma automática. Una parte importante del estudio realizado se dedica a la validación de las técnicas de segmentación desarrolladas. Para ello, se ha utilizado un conjunto de 79 ecografías adquiridas con el mismo equipo de ultrasonidos, pero utilizando diferentes sondas y con diferentes resoluciones espaciales. Además, se ha realizado la segmentación manual de todas las imágenes por parte de dos expertos diferentes. Considerando como ground-truth el promedio de cuatro segmentaciones manuales, dos de cada experto, se han evaluado los errores de segmentación de las estrategias automáticas planteadas. El proceso de validación se completa con la comparación de las medidas automáticas y manuales del IMT. Para la evaluación de los resultados, se han empleado diagramas de cajas, análisis de regresión lineal, diagramas de Bland-Altman y diferentes parámetros estadísticos. Los procedimientos desarrollados han demostrado ser robustos frente al ruido y artefactos que puedan presentar las ecografías. También se adaptan a la variabilidad anatómica e instrumental de las imágenes, lográndose una segmentación correcta con independencia de la apariencia que muestre la arteria en la imagen. Los errores medios obtenidos son similares, o incluso inferiores, a los errores propios de otros métodos automáticos y semiautomáticos encontrados en la literatura. Además, como consecuencia de utilizar máquinas de aprendizaje, el proceso de segmentación destaca por su eficiencia computacional. [ENG] Cardiovascular diseases are the leading cause of mortality, morbidity and disability worldwide. Large proportion of these diseases results from atherosclerosis, an illness that affects arterial blood vessels causing the hardening and loss of elasticity of the walls of arteries. Atherosclerosis is characterized by the thickening of the innermost layer of the arterial walls due to the accumulation of fatty material, cholesterol and other substances. Therefore, it produces a narrowing of the arterial lumen which hinders the normal blood flow. In the long term, it can lead to an entire occlusion of the affected vessel, preventing the flow of oxygen to the irrigated area and causing severe cardiovascular accidents. Thus, an early diagnosis of atherosclerosis is crucial for preventive purposes. In this sense, the intima-media thickness (IMT) of the common carotid artery is an early and reliable indicator of atherosclerosis and, therefore, of the cardiovascular risk. The walls of blood vessels consist of three layers, from the innermost to the outermost: intima, media and adventitia. The IMT is defined as the distance between the lumen-intima and media-adventitia interfaces and it is assessed by means of ultrasound images showing longitudinal cuts of the common carotid artery. This imaging modality is noninvasive and relatively low-cost, although it tends to be quite noisy and highly operator dependent. Usually, IMT is manually measured by the specialist, who marks pairs of points on the image. These aspects give a subjective character to the IMT measurement and affect its reproducibility. The motivation of this Ph.D. Thesis is the improvement of the evaluation process of IMT in ultrasound images of the common carotid artery. The main objective is the exploration and the proposition of different solutions based on Machine Learning for segmenting these images. In this way, it is intended to detect the lumen-intima and media-adventitia interfaces in the posterior wall of the vessel to measure the IMT without user interaction. This means that the proposed strategies are suitable both for the diagnosis in daily clinical practice and to facilitate the development of studies with a large number of images. In particular, the evaluation process of IMT is carried out in three fully automatic stages. The first stage is a pre-processing of the ultrasound image in which the region of interest (ROI), i.e. the far-wall of the common carotid artery, is detected. Then, it proceeds to the identification of the interfaces defining the IMT. Finally, a post-processing stage debugs the results and defines the final contours on which IMT is evaluated. Two different proposals have been studied for the ROI detection: one based on Mathematical Morphology and the other based on Machine Learning. Once the ROI is detected, the segmentation of the lumen-intima interface and the media-adventitia interface is posed as a Pattern Recognition problem and it is solved by Machine Learning techniques. Thus, four different configurations have been developed by using distinct architectures, training algorithms, representations of input information and output space definitions. Therefore, segmentation is reduced to perform a classification of the pixels belonging to the ROI. The post-processing stage has been adapted to each one of the proposed segmentation strategies to detect and eliminate possible misclassifications in an automatic way. An important part of the present study is dedicated to the validation of the developed techniques. For this purpose, 79 images acquired with the same ultrasound equipment, but using different probes and different spatial resolutions, have been used. Two experts have performed the manual segmentation of all the images. Considering as ground-truth the average of four manual segmentations, two from each expert, the segmentation errors of the four different strategies have been evaluated. The validation process is completed with the comparison between automatic and manual IMT measurements. For an exhaustive characterization of the results, box plots, linear regression analysis, Bland-Altman plots and different statistical parameters have been used. Developed procedures have proven to be robust against noise and artifacts that may appear in the ultrasounds. They also adapt themselves to the anatomical and instrumental variability of the images, achieving a correct segmentation regardless of the appearance of the artery in the ultrasound. The obtained mean errors are similar, or even lower, than errors in other automatic and semi-automatic methods. Moreover, as a result of using learning machines, the segmentation process stands out for its computational efficiency.[ENG] Cardiovascular diseases are the leading cause of mortality, morbidity and disability worldwide. Large proportion of these diseases results from atherosclerosis, an illness that affects arterial blood vessels causing the hardening and loss of elasticity of the walls of arteries. Atherosclerosis is characterized by the thickening of the innermost layer of the arterial walls due to the accumulation of fatty material, cholesterol and other substances. Therefore, it produces a narrowing of the arterial lumen which hinders the normal blood flow. In the long term, it can lead to an entire occlusion of the affected vessel, preventing the flow of oxygen to the irrigated area and causing severe cardiovascular accidents. Thus, an early diagnosis of atherosclerosis is crucial for preventive purposes. In this sense, the intima-media thickness (IMT) of the common carotid artery is an early and reliable indicator of atherosclerosis and, therefore, of the cardiovascular risk. The walls of blood vessels consist of three layers, from the innermost to the outermost: intima, media and adventitia. The IMT is defined as the distance between the lumen-intima and media-adventitia interfaces and it is assessed by means of ultrasound images showing longitudinal cuts of the common carotid artery. This imaging modality is noninvasive and relatively low-cost, although it tends to be quite noisy and highly operator dependent. Usually, IMT is manually measured by the specialist, who marks pairs of points on the image. These aspects give a subjective character to the IMT measurement and affect its reproducibility. The motivation of this Ph.D. Thesis is the improvement of the evaluation process of IMT in ultrasound images of the common carotid artery. The main objective is the exploration and the proposition of different solutions based on Machine Learning for segmenting these images. In this way, it is intended to detect the lumen-intima and media-adventitia interfaces in the posterior wall of the vessel to measure the IMT without user interaction. This means that the proposed strategies are suitable both for the diagnosis in daily clinical practice and to facilitate the development of studies with a large number of images. In particular, the evaluation process of IMT is carried out in three fully automatic stages. The first stage is a pre-processing of the ultrasound image in which the region of interest (ROI), i.e. the far-wall of the common carotid artery, is detected. Then, it proceeds to the identification of the interfaces defining the IMT. Finally, a post-processing stage debugs the results and defines the final contours on which IMT is evaluated. Two different proposals have been studied for the ROI detection: one based on Mathematical Morphology and the other based on Machine Learning. Once the ROI is detected, the segmentation of the lumen-intima interface and the media-adventitia interface is posed as a Pattern Recognition problem and it is solved by Machine Learning techniques. Thus, four different configurations have been developed by using distinct architectures, training algorithms, representations of input information and output space definitions. Therefore, segmentation is reduced to perform a classification of the pixels belonging to the ROI. The post-processing stage has been adapted to each one of the proposed segmentation strategies to detect and eliminate possible misclassifications in an automatic way. An important part of the present study is dedicated to the validation of the developed techniques. For this purpose, 79 images acquired with the same ultrasound equipment, but using different probes and different spatial resolutions, have been used. Two experts have performed the manual segmentation of all the images. Considering as ground-truth the average of four manual segmentations, two from each expert, the segmentation errors of the four different strategies have been evaluated. The validation process is completed with the comparison between automatic and manual IMT measurements. For an exhaustive characterization of the results, box plots, linear regression analysis, Bland-Altman plots and different statistical parameters have been used. Developed procedures have proven to be robust against noise and artifacts that may appear in the ultrasounds. They also adapt themselves to the anatomical and instrumental variability of the images, achieving a correct segmentation regardless of the appearance of the artery in the ultrasound. The obtained mean errors are similar, or even lower, than errors in other automatic and semi-automatic methods. Moreover, as a result of using learning machines, the segmentation process stands out for its computational efficiency.Programa de doctorado en Tecnologías de la Información y Comunicacione

Bioinspired Architecture Selection for Multitask Learning

Faced with a new concept to learn, our brain does not work in isolation. It uses all previously learned knowledge. In addition, the brain is able to isolate the knowledge that does not benefit us, and to use what is actually useful. In machine learning, we do not usually benefit from the knowledge of other learned tasks. However, there is a methodology called Multitask Learning (MTL), which is based on the idea that learning a task along with other related tasks produces a transfer of information between them, what can be advantageous for learning the first one. This paper presents a new method to completely design MTL architectures, by including the selection of the most helpful subtasks for the learning of the main task, and the optimal network connections. In this sense, the proposed method realizes a complete design of the MTL schemes. The method is simple and uses the advantages of the Extreme Learning Machine to automatically design a MTL machine, eliminating those factors that hinder, or do not benefit, the learning process of the main task. This architecture is unique and it is obtained without testing/error methodologies that increase the computational complexity. The results obtained over several real problems show the good performances of the designed networks with this method

Medida del grosor íntima-media de la arteria carótida mediante contornos activos formulados en el dominio de la frecuencia

La medición de las paredes de la arteria carótida se obtiene convencionalmente por trazado manual de las interfaces entre las capas de tejido, utilizando para ello imágenes de ultrasonidos. En este trabajo se presenta un novedoso método de segmentación de la pared distal de la arteria carótida común (CCA) aplicando contornos activos. Los contornos activos o snakes consisten en curvas paramétricas que se ajustan de forma adaptativa a los bordes de la imagen. La utilización de este método de segmentación permite la medición del grosor íntima-media (IMT), que es un indicador fiable de presencia de arteriosclerosis, una erifermedad cardiovascular que afecta al flujo sanguíneo debido al estrechamiento de las paredes arteriales. Resultados experimentales sobre imágenes de pacientes reales muestran que el método presentado permite obtener medidas similares a las de un especialista con interacción mínima por parte del usuarioCentro Universitario de la Defensa. Escuela de Turismo de Cartagena. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial UPCT. Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación (ETSIT). Escuela de Ingeniería de Caminos y Minas (EICM). Escuela de Arquitectura e Ingeniería de Edificación (ARQ&IDE). Parque Tecnológico de Fuente Álamo. Navantia. Campus Mare Nostru

Convolution-based free-form deformation for multimodal groupwise registration

Producción CientíficaRecently, an efficient implementation of convolution-based free form deformations (FFD) has been proposed for both groupwise 3D monomodal and 2D pairwise multimodal registrations. However, there is still an unmet need in the field for groupwise -D multimodal registration with L > 2. In this correspondence, we address this need and present a solution for achieving accurate registration using two popular metrics: Renyi entropy and PCA2.Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (TEC2017-82408-R and PID2020-115339RB-I00)ESAOTE Ltd. (18IQBM

Efficient convolution-based pairwise elastic image registration on three multimodal similarity metrics

Producción CientíficaThis paper proposes a complete convolutional formulation for 2D multimodal pairwise image registration problems based on free-form deformations. We have reformulated in terms of discrete 1D convolutions the evaluation of spatial transformations, the regularization term, and their gradients for three different multimodal registration metrics, namely, normalized cross correlation, mutual information, and normalized mutual information. A sufficient condition on the metric gradient is provided for further extension to other metrics. The proposed approach has been tested, as a proof of concept, on contrast-enhanced first-pass perfusion cardiac magnetic resonance images. Execution times have been compared with the corresponding execution times of the classical tensor product formulation, both on CPU and GPU. The speed-up achieved by using convolutions instead of tensor products depends on the image size and the number of control points considered, the larger those magnitudes, the greater the execution time reduction. Furthermore, the speed-up will be more significant when gradient operations constitute the major bottleneck in the optimization process.Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (grants TEC2017-82408-R and PID2020-115339RB-I00)ESAOTE Ltd (grant 18IQBM

Fast 4D elastic group-wise image registration. Convolutional interpolation revisited

Background and Objective:This paper proposes a new and highly efficient implementation of 3D+t groupwise registration based on the free-form deformation paradigm. Methods:Deformation is posed as a cascade of 1D convolutions, achieving great reduction in execution time for evaluation of transformations and gradients. Results:The proposed method has been applied to 4D cardiac MRI and 4D thoracic CT monomodal datasets. Results show an average runtime reduction above 90%, both in CPU and GPU executions, compared with the classical tensor product formulation. Conclusions:Our implementation, although fully developed for the metric sum of squared differences, can be extended to other metrics and its adaptation to multiresolution strategies is straightforward. Therefore, it can be extremely useful to speed up image registration procedures in different applications where high dimensional data are involved.MEC-TEC2017-82408-

Segmentación de imágenes mediante redes neuronales para el análisis de señales acústicas emitidas por cetáceos

Las técnicas de monitorización acústica de mamíferos marinos han adquirido una gran relevancia. Este trabajo se centra en la detección de las señales tonales (silbidos y sonidos modulados de baja frecuencia) emitidas por cetáceos, que componen el orden de mamíferos marinos más vocalizantes. Se propone un nuevo método de segmentación de las vocalizaciones de un espectrograma basado en la utilización de redes neuronales. En particular, un comité de redes neuronales es empleado para este fin, entrenando todas las redes mediante el algoritmo OP-ELM. Una vez completado el proceso de entrenamiento, el sistema propuesto permite obtener las imágenes segmentadas de forma automática.Centro Universitario de la Defensa. Escuela de Turismo de Cartagena. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial UPCT. Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación (ETSIT). Escuela de Ingeniería de Caminos y Minas (EICM). Escuela de Arquitectura e Ingeniería de Edificación (ARQ&IDE). Parque Tecnológico de Fuente Álamo. Navantia. Campus Mare Nostru

Elastic alignedsense for dynamic mr reconstruction:A proof of concept in cardiac cine

Numerous methods in the extensive literature on magnetic resonance imaging (MRI) reconstruction exploit temporal redundancy to accelerate cardiac cine. Some of them include motion compensation, which involves high computational costs and long runtimes. In this work, we proposed a method—elastic alignedSENSE (EAS)—for the direct reconstruction of a motion-free image plus a set of nonrigid deformations to reconstruct a 2D cardiac sequence. The feasibility of the proposed approach was tested in 2D Cartesian and golden radial multi-coil breath-hold cardiac cine acquisitions. The proposed approach was compared against parallel imaging compressed sense (sPICS) and group-wise motion corrected compressed sense (GWCS) reconstructions. EAS provides better results on objective measures with considerable less runtime when an acceleration factor is higher than 10×. Subjective assessment of an expert, however, invited proposing the combination of EAS and GWCS as a preferable alternative to GWCS or EAS in isolation

Herramienta de apoyo al diagnóstico precoz de la arteriosclerosis mediante procesado de imágenes de ultrasonidos

El diagnóstico precoz y el seguimiento de la arteriosclerosis es clave en la prevención de enfermedades cardiovasculares más graves como infartos o isquemias. El grosor íntima-media o IMT de la arteria carótida común (CCA) es uno de los indicadores de arteriosclerosis más usados en la actualidad. Como ayuda al diagnóstico, se propone el uso de una herramienta sencilla, que permite medir correctamente y de manera totalmente automática el IMT en imágenes ecográficas, así como el diámetro de la arteria. Dicha herramienta hace uso de procesado de imagen para la detección automática de la arteria y de contornos activos formulados en el dominio de la frecuencia para la segmentación de las paredes arteriales.Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación, (ETSIT). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica, (ETSIA). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial (ETSII). Escuela de Arquitectura e Ingeniería de Edificación (ARQ&IDE). Escuela de Ingeniería de Caminos y de Minas, (EICM). Centro Universitario de la Defensa, CUD. Parque Tecnológico de Fuente Álamo Campus Mare Nostrum

Detección automática de las paredes arteriales en imágenes ecográficas de la arteria carótida común

La arteriosclerosis es una de las enfermedades cardiovasculares más extendidas entre la población. El grosor íntima-media (IMT) de la arteria carótida es uno de los indicadores precoces más fiables empleados para la detección de la arteriosclerosis. Con el objetivo de obtener medidas automatizadas del IMT que sean más precisas que la inspección visual llevada a cabo por los especialistas, se propone realizar una segmentación automática de la arteria carótida que nos permita localizar las paredes arteriales de forma fiable, rápida y automática mediante el empleo técnicas como la correlación o el filtrado de mediana para eliminar la influencia de ruido speckle. Para segmentar la carótida, se emplean, posteriormente, contornos activos que consiguen un ajuste más preciso de las paredes arteriales.Centro Universitario de la Defensa. Escuela de Turismo de Cartagena. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial UPCT. Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación (ETSIT). Escuela de Ingeniería de Caminos y Minas (EICM). Escuela de Arquitectura e Ingeniería de Edificación (ARQ&IDE). Parque Tecnológico de Fuente Álamo. Navantia. Campus Mare Nostru