A Colour Wheel to Rule them All: Analysing Colour & Geometry in Medical Microscopy

Personalized medicine is a rapidly growing field in healthcare that aims to customize medical treatments and preventive measures based on each patient’s unique characteristics, such as their genes, environment, and lifestyle factors. This approach acknowledges that people with the same medical condition may respond differently to therapies and seeks to optimize patient outcomes while minimizing the risk of adverse effects. To achieve these goals, personalized medicine relies on advanced technologies, such as genomics, proteomics, metabolomics, and medical imaging. Digital histopathology, a crucial aspect of medical imaging, provides clinicians with valuable insights into tissue structure and function at the cellular and molecular levels. By analyzing small tissue samples obtained through minimally invasive techniques, such as biopsy or aspirate, doctors can gather extensive data to evaluate potential diagnoses and clinical decisions. However, digital analysis of histology images presents unique challenges, including the loss of 3D information and stain variability, which is further complicated by sample variability. Limited access to data exacerbates these challenges, making it difficult to develop accurate computational models for research and clinical use in digital histology. Deep learning (DL) algorithms have shown significant potential for improving the accuracy of Computer-Aided Diagnosis (CAD) and personalized treatment models, particularly in medical microscopy. However, factors such as limited generability, lack of interpretability, and bias sometimes hinder their clinical impact. Furthermore, the inherent variability of histology images complicates the development of robust DL methods. Thus, this thesis focuses on developing new tools to address these issues. Our essential objective is to create transparent, accessible, and efficient methods based on classical principles from various disciplines, including histology, medical imaging, mathematics, and art, to tackle microscopy image registration and colour analysis successfully. These methods can contribute significantly to the advancement of personalized medicine, particularly in studying the tumour microenvironment for diagnosis and therapy research. First, we introduce a novel automatic method for colour analysis and non-rigid histology registration, enabling the study of heterogeneity morphology in tumour biopsies. This method achieves accurate tissue cut registration, drastically reducing landmark distance and excellent border overlap. Second, we introduce ABANICCO, a novel colour analysis method that combines geometric analysis, colour theory, fuzzy colour spaces, and multi-label systems for automatically classifying pixels into a set of conventional colour categories. ABANICCO outperforms benchmark methods in accuracy and simplicity. It is computationally straightforward, making it useful in scenarios involving changing objects, limited data, unclear boundaries, or when users lack prior knowledge of the image or colour theory. Moreover, results can be modified to match each particular task. Third, we apply the acquired knowledge to create a novel pipeline of rigid histology registration and ABANICCO colour analysis for the in-depth study of triple-negative breast cancer biopsies. The resulting heterogeneity map and tumour score provide valuable insights into the composition and behaviour of the tumour, informing clinical decision-making and guiding treatment strategies. Finally, we consolidate the developed ideas into an efficient pipeline for tissue reconstruction and multi-modality data integration on Tuberculosis infection data. This enables accurate element distribution analysis to understand better interactions between bacteria, host cells, and the immune system during the course of infection. The methods proposed in this thesis represent a transparent approach to computational pathology, addressing the needs of medical microscopy registration and colour analysis while bridging the gap between clinical practice and computational research. Moreover, our contributions can help develop and train better, more robust DL methods.En una época en la que la medicina personalizada está revolucionando la asistencia sanitaria, cada vez es más importante adaptar los tratamientos y las medidas preventivas a la composición genética, el entorno y el estilo de vida de cada paciente. Mediante el empleo de tecnologías avanzadas, como la genómica, la proteómica, la metabolómica y la imagen médica, la medicina personalizada se esfuerza por racionalizar el tratamiento para mejorar los resultados y reducir los efectos secundarios. La microscopía médica, un aspecto crucial de la medicina personalizada, permite a los médicos recopilar y analizar grandes cantidades de datos a partir de pequeñas muestras de tejido. Esto es especialmente relevante en oncología, donde las terapias contra el cáncer se pueden optimizar en función de la apariencia tisular específica de cada tumor. La patología computacional, un subcampo de la visión por ordenador, trata de crear algoritmos para el análisis digital de biopsias. Sin embargo, antes de que un ordenador pueda analizar imágenes de microscopía médica, hay que seguir varios pasos para conseguir las imágenes de las muestras. La primera etapa consiste en recoger y preparar una muestra de tejido del paciente. Para que esta pueda observarse fácilmente al microscopio, se corta en secciones ultrafinas. Sin embargo, este delicado procedimiento no está exento de dificultades. Los frágiles tejidos pueden distorsionarse, desgarrarse o agujerearse, poniendo en peligro la integridad general de la muestra. Una vez que el tejido está debidamente preparado, suele tratarse con tintes de colores característicos. Estos tintes acentúan diferentes tipos de células y tejidos con colores específicos, lo que facilita a los profesionales médicos la identificación de características particulares. Sin embargo, esta mejora en visualización tiene un alto coste. En ocasiones, los tintes pueden dificultar el análisis informático de las imágenes al mezclarse de forma inadecuada, traspasarse al fondo o alterar el contraste entre los distintos elementos. El último paso del proceso consiste en digitalizar la muestra. Se toman imágenes de alta resolución del tejido con distintos aumentos, lo que permite su análisis por ordenador. Esta etapa también tiene sus obstáculos. Factores como una calibración incorrecta de la cámara o unas condiciones de iluminación inadecuadas pueden distorsionar o hacer borrosas las imágenes. Además, las imágenes de porta completo obtenidas so de tamaño considerable, complicando aún más el análisis. En general, si bien la preparación, la tinción y la digitalización de las muestras de microscopía médica son fundamentales para el análisis digital, cada uno de estos pasos puede introducir retos adicionales que deben abordarse para garantizar un análisis preciso. Además, convertir un volumen de tejido completo en unas pocas secciones teñidas reduce drásticamente la información 3D disponible e introduce una gran incertidumbre. Las soluciones de aprendizaje profundo (deep learning, DL) son muy prometedoras en el ámbito de la medicina personalizada, pero su impacto clínico a veces se ve obstaculizado por factores como la limitada generalizabilidad, el sobreajuste, la opacidad y la falta de interpretabilidad, además de las preocupaciones éticas y en algunos casos, los incentivos privados. Por otro lado, la variabilidad de las imágenes histológicas complica el desarrollo de métodos robustos de DL. Para superar estos retos, esta tesis presenta una serie de métodos altamente robustos e interpretables basados en principios clásicos de histología, imagen médica, matemáticas y arte, para alinear secciones de microscopía y analizar sus colores. Nuestra primera contribución es ABANICCO, un innovador método de análisis de color que ofrece una segmentación de colores objectiva y no supervisada y permite su posterior refinamiento mediante herramientas fáciles de usar. Se ha demostrado que la precisión y la eficacia de ABANICCO son superiores a las de los métodos existentes de clasificación y segmentación del color, e incluso destaca en la detección y segmentación de objetos completos. ABANICCO puede aplicarse a imágenes de microscopía para detectar áreas teñidas para la cuantificación de biopsias, un aspecto crucial de la investigación de cáncer. La segunda contribución es un método automático y no supervisado de segmentación de tejidos que identifica y elimina el fondo y los artefactos de las imágenes de microscopía, mejorando así el rendimiento de técnicas más sofisticadas de análisis de imagen. Este método es robusto frente a diversas imágenes, tinciones y protocolos de adquisición, y no requiere entrenamiento. La tercera contribución consiste en el desarrollo de métodos novedosos para registrar imágenes histopatológicas de forma eficaz, logrando el equilibrio adecuado entre un registro preciso y la preservación de la morfología local, en función de la aplicación prevista. Como cuarta contribución, los tres métodos mencionados se combinan para crear procedimientos eficientes para la integración completa de datos volumétricos, creando visualizaciones altamente interpretables de toda la información presente en secciones consecutivas de biopsia de tejidos. Esta integración de datos puede tener una gran repercusión en el diagnóstico y el tratamiento de diversas enfermedades, en particular el cáncer de mama, al permitir la detección precoz, la realización de pruebas clínicas precisas, la selección eficaz de tratamientos y la mejora en la comunicación el compromiso con los pacientes. Por último, aplicamos nuestros hallazgos a la integración multimodal de datos y la reconstrucción de tejidos para el análisis preciso de la distribución de elementos químicos en tuberculosis, lo que arroja luz sobre las complejas interacciones entre las bacterias, las células huésped y el sistema inmunitario durante la infección tuberculosa. Este método también aborda problemas como el daño por adquisición, típico de muchas modalidades de imagen. En resumen, esta tesis muestra la aplicación de métodos clásicos de visión por ordenador en el registro de microscopía médica y el análisis de color para abordar los retos únicos de este campo, haciendo hincapié en la visualización eficaz y fácil de datos complejos. Aspiramos a seguir perfeccionando nuestro trabajo con una amplia validación técnica y un mejor análisis de los datos. Los métodos presentados en esta tesis se caracterizan por su claridad, accesibilidad, visualización eficaz de los datos, objetividad y transparencia. Estas características los hacen perfectos para tender puentes robustos entre los investigadores de inteligencia artificial y los clínicos e impulsar así la patología computacional en la práctica y la investigación médicas.Programa de Doctorado en Ciencia y Tecnología Biomédica por la Universidad Carlos III de MadridPresidenta: María Jesús Ledesma Carbayo.- Secretario: Gonzalo Ricardo Ríos Muñoz.- Vocal: Estíbaliz Gómez de Marisca

ABANICCO: A New Color Space for Multi-Label Pixel Classification and Color Analysis

Classifying pixels according to color, and segmenting the respective areas, are necessary steps in any computer vision task that involves color images. The gap between human color perception, linguistic color terminology, and digital representation are the main challenges for developing methods that properly classify pixels based on color. To address these challenges, we propose a novel method combining geometric analysis, color theory, fuzzy color theory, and multi-label systems for the automatic classification of pixels into 12 conventional color categories, and the subsequent accurate description of each of the detected colors. This method presents a robust, unsupervised, and unbiased strategy for color naming, based on statistics and color theory. The proposed model, "ABANICCO" (AB ANgular Illustrative Classification of COlor), was evaluated through different experiments: its color detection, classification, and naming performance were assessed against the standardized ISCC-NBS color system; its usefulness for image segmentation was tested against state-of-the-art methods. This empirical evaluation provided evidence of ABANICCO's accuracy in color analysis, showing how our proposed model offers a standardized, reliable, and understandable alternative for color naming that is recognizable by both humans and machines. Hence, ABANICCO can serve as a foundation for successfully addressing a myriad of challenges in various areas of computer vision, such as region characterization, histopathology analysis, fire detection, product quality prediction, object description, and hyperspectral imaging.This research was funded by the Ministerio de Ciencia, Innovacción y Universidades, Agencia Estatal de Investigación, under grant PID2019-109820RB, MCIN/AEI/10.13039/501100011033 co-financed by the European Regional Development Fund (ERDF) "A way of making Europe" to A.M.-B. and L.N.-S.Publicad

Evaluación en época seca de ecosistemas acuáticos y terrestres: componentes de vegetación y faunación. Sector Centro Administrativo PNN El Tuparro (Cumaribo, Vichada)

La asignatura Ecología Regional Continental tiene como objetivo el análisis de los procesos ecológicos a escala de paisaje y bioma. A lo largo de su existencia dentro del programa curricular de Biología de la Universidad Nacional de Colombia se han realizado distintos estudios ecológicos en distintas regiones del país, ampliando cada vez más el conocimiento de los estudiantes que toman la asignatura y aportando al conocimiento de zonas poco estudiadas. Durante los últimos periodos, la fase de campo se ha realizado en zonas pertenecientes al Sistema de Parques Nacionales Naturales de Colombia. Es así como se realizó un estudio preliminar durante el segundo semestre de 2010 en el PNN Cueva de Los Guacharos en el departamento del Huila, cumpliendo con el objetivo de una evaluación ecológica rápida a nivel de vegetación y limnología de manera dirigida, además de proyectos de distintos temas sobre aspectos ecológicos de la región. Para este periodo, primer semestre de 2011, la fase de campo se desarrolló en el PNN El Tuparro, ubicado en el departamento del Vichada y se incluyó adicionalmente el componente de faunación. Esta zona del país es poco conocida dado su difícil acceso, por lo que la información obtenida es de gran valor

Treatment with tocilizumab or corticosteroids for COVID-19 patients with hyperinflammatory state: a multicentre cohort study (SAM-COVID-19)

Objectives: The objective of this study was to estimate the association between tocilizumab or corticosteroids and the risk of intubation or death in patients with coronavirus disease 19 (COVID-19) with a hyperinflammatory state according to clinical and laboratory parameters. Methods: A cohort study was performed in 60 Spanish hospitals including 778 patients with COVID-19 and clinical and laboratory data indicative of a hyperinflammatory state. Treatment was mainly with tocilizumab, an intermediate-high dose of corticosteroids (IHDC), a pulse dose of corticosteroids (PDC), combination therapy, or no treatment. Primary outcome was intubation or death; follow-up was 21 days. Propensity score-adjusted estimations using Cox regression (logistic regression if needed) were calculated. Propensity scores were used as confounders, matching variables and for the inverse probability of treatment weights (IPTWs). Results: In all, 88, 117, 78 and 151 patients treated with tocilizumab, IHDC, PDC, and combination therapy, respectively, were compared with 344 untreated patients. The primary endpoint occurred in 10 (11.4%), 27 (23.1%), 12 (15.4%), 40 (25.6%) and 69 (21.1%), respectively. The IPTW-based hazard ratios (odds ratio for combination therapy) for the primary endpoint were 0.32 (95%CI 0.22-0.47; p < 0.001) for tocilizumab, 0.82 (0.71-1.30; p 0.82) for IHDC, 0.61 (0.43-0.86; p 0.006) for PDC, and 1.17 (0.86-1.58; p 0.30) for combination therapy. Other applications of the propensity score provided similar results, but were not significant for PDC. Tocilizumab was also associated with lower hazard of death alone in IPTW analysis (0.07; 0.02-0.17; p < 0.001). Conclusions: Tocilizumab might be useful in COVID-19 patients with a hyperinflammatory state and should be prioritized for randomized trials in this situatio

Nonlinear Image Registration and Pixel Classification Pipeline for the Study of Tumor Heterogeneity Maps

We present a novel method to assess the variations in protein expression and spatial heterogeneity of tumor biopsies with application in computational pathology. This was done using different antigen stains for each tissue section and proceeding with a complex image registration followed by a final step of color segmentation to detect the exact location of the proteins of interest. For proper assessment, the registration needs to be highly accurate for the careful study of the antigen patterns. However, accurate registration of histopathological images comes with three main problems: the high amount of artifacts due to the complex biopsy preparation, the size of the images, and the complexity of the local morphology. Our method manages to achieve an accurate registration of the tissue cuts and segmentation of the positive antigen areas

Notes on resolving conflicts

El material que se presentará en las siguientes páginas es resultado de un proceso participativo de construcción de saberes en el marco de un proyecto llamado "Voces Juveniles Constructoras de Paz en una zona de la localidad de Usme destinada a la reubicación de actores del conflicto armado" financiado por la Rectoría de la Pontificia Universidad Javeriana con la convocatoria de proyectos de presupuesto social San Francisco Javier. En éste participaron niños, adolescentes, jóvenes y líderes adultos de la Unidad de Planeación Zonal Gran Yomasa en la localidad de Usme, junto con profesores, gestores, estudiantes y voluntarios de la Universidad.Bogotáhttps://orcid.org/0000-0002-3708-452

EDAM-bioimaging: the ontology of bioimage informatics operations, topics, data, and formats (update 2020)

EDAM is a well-established ontology of operations, topics, types of data, and data formats that are used in bioinformatics and its neighbouring fields [1,2] . EDAM-bioimaging is an extension of EDAM dedicated to bioimage analysis, bioimage informatics, and bioimaging. It is being developed in collaboration between the ELIXIR research infrastructure and the NEUBIAS and COMULIS COST Actions, in close contact with the Euro-BioImaging research infrastructure and the Global BioImaging network. EDAM-bioimaging contains an inter-related hierarchy of concepts including bioimage analysis and related operations, bioimaging topics and technologies, and bioimage data and their formats. The modelled concepts enable interoperable descriptions of software, publications, data, workflows, and training materials, fostering open science and "reproducible" bioimage analysis. New developments in EDAM-bioimaging at the time of publication [3] include among others: A concise but relatively comprehensive ontology of Machine learning, Artificial intelligence, and Clustering (to the level relevant in particular in bioimaging, biosciences, and also scientific data analysis in general) Added and refined topics and synonyms within Sample preparation and Tomography, and finalised coverage of imaging techniques (all of these to the high-level extent that influences choices of downstream analysis, i.e. the scope of EDAM) EDAM-bioimaging continues being under active development, with a growing and diversifying community of contributors. It is used in BIII.eu, the registry of bioimage analysis tools, workflows, and training materials, and emerging also in descriptions of Debian Med packages available in Debian and Bio-Linux, and tools in bio.tools. Development of EDAM-bioimaging has been carried out in a successful open community manner, in a fruitful collaboration between numerous bioimaging experts and ontology developers. The last stable release at the time of poster publication is version alpha06 [3], and the live development version can be viewed and commented on WebProtégé (free registration required). New contributors are warmly welcome! [1] Ison, J., Kalaš, M., Jonassen, I., Bolser, D., Uludag, M., McWilliam, H., Malone, J., Lopez, R., Pettifer, S. and Rice, P. (2013). EDAM: an ontology of bioinformatics operations, types of data and identifiers, topics and formats. Bioinformatics, 29(10): 1325-1332. DOI: 10.1093/bioinformatics/btt113 Open Access [2] Kalaš, M., Ménager, H., Schwämmle, V., Ison, J. and EDAM Contributors (2017). EDAM – the ontology of bioinformatics operations, types of data, topics, and data formats (2017 update) [version 1; not peer reviewed]. F1000Research, 6(ISCB Comm J):1181 (Poster) DOI: 10.7490/f1000research.1114459.1 Open Access [3] Matúš Kalaš, Laure Plantard, Martin Jones, Nataša Sladoje, Marie-Charlotte Domart, Matthia Karreman, Arrate Muñoz-Barrutia, Raf Van de Plas, Ivana Vrhovac Madunić, Dean Karaica, Laura Nicolás Sáenz, Estibaliz Gómez de Marisca, Daniel Sage, Robert Haase Joakim Lindblad, and all contributors to previous versions (2020). edamontology/edam-bioimaging: alpha06 (Version alpha06). Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.3695725 Open Acces

Resultados Semilleros de investigación 2011

Aproximaciones al sector minero no energético en colombia (2009-2010) / Discursos y contradiscursos en la construcción e inter-vención de las sujetas desplazadas desde una perspectiva interseccional de género / El rol de los actores en el entramado institucional de los partidos políticos y sistemas electorales en colombia en el final de la primera década del Siglo XXI / Administración de justicia en los pueblos indígenas de Arauca. Pueblos Sikuani (165), Uwa (222), Hitnu (266), Inga (291), Caño Mochuelo (317), Pueblo Betoye (343) / De la violencia a la democracia: hacia la construcción de un modelo justicia comunitaria en tres corregimientos de Simití, sur de Bolívar / Ética, política y mundo común / Multiculturalismo y plurinacionalidad. Análisis comparado de las Constituciones Boliviana y Colombiana en perspectiva intercultural / La reconstitución del patrimonio del deudor / Consecuencias políticas, económicas, y sociales de la implementación de programas hacia la juventud y contribuciones analíticas para el logro de buenos resul-tados desde la administración distrital en políticas para jóvenes de Bogotá / El “allemansrätten” o el derecho público de acceso al pai-saje en la planeación urbana y ambiental de la ciudad de Bogotá D.C. / Penas alternativas a la prisión en Colombia / Políticas públicas en seguridad desde un nuevo paradigma socia