Bayesian hierarchical reconstruction of protein profiles including a digestion model

Introduction : Mass spectrometry approaches are very attractive to detect protein panels in a sensitive and high speed way. MS can be coupled to many proteomic separation techniques. However, controlling technological variability on these analytical chains is a critical point. Adequate information processing is mandatory for data analysis to take into account the complexity of the analysed mixture, to improve the measurement reliability and to make the technology user friendly. Therefore we develop a hierarchical parametric probabilistic model of the LC-MS analytical chain including the technological variability. We introduce a Bayesian reconstruction methodology to recover the protein biomarkers content in a robust way. We will focus on the digestion step since it brings a major contribution to technological variability. Method : In this communication, we introduce a hierarchical model of the LC-MS analytical chain. Such a chain is a cascade of molecular events depicted by a graph structure, each node being associated to a molecular state such as protein, peptide and ion and each branch to a molecular processing such as digestion, ionisation and LC-MS separation. This molecular graph defines a hierarchical mixture model. We extend the Bayesian statistical framework we have introduced previously [1] to this hierarchical description. As an example, we will consider the digestion step. We describe the digestion process on a pair of peptides within the targeted protein as a Bernoulli random process associated with a cleavage probability controlled by the digestion kinetic law.Comment: pr\'esentation orale; 59th American Society for Mass Spectrometry Conference, Dallas : France (2011

Compensation de déformations en tomographie dynamique 3D conique

19 pagesIn dynamic tomography, the measured object or organs are no-longer supposed to be static in the scanner during the acquisition but are supposed to move or to be deformed. Our approach is the analytic deformation compensation during the reconstruction. Our work concentrates on 3D cone beam tomography. We introduce a new large class of deformations preserving the 3D cone beam geometry. We show that deformations from this class can be analytically compensated. We present numerical experiments on phantoms showing the compensation of these deformations in 3D cone beam tomography

Compensation of some time dependent deformations in tomography.

This work concerns 2D + t dynamic tomography. We show that a much larger class of deformations than the affine transforms can be compensated analytically within filtered back projection algorithms in 2D parallel beam and fan beam dynamic tomography. We present numerical experiments on the Shepp and Logan phantom showing that nonaffine deformations can be compensated. A generalization to 3D cone beam tomography is proposed

Joint Bayesian Hierarchical Inversion-Classification and Application in Proteomics

nb de pages: 4International audienceIn this paper, we combine inverse problem and classification for LC-MS data in a joint Bayesian context, given a set of biomarkers and the statistical characteristics of the biological classes. The data acquisition is modelled in a hierarchical way, including random decomposition of proteins into peptides and peptides into ions associated to peaks on the LC-MS measurement. A Bayesian global inversion, based on the hierarchical model for the direct problem, enables to take into account the biological and technological variabilities from those random processes and to estimate the parameters efficiently. We describe the statistical theoretical framework including the hierarchical direct model, the prior and posterior distributions and the estimators for the involved parameters. We resort to the MCMC algorithm and give preliminary results on a simulated data set

Algorithme rapide de reconstruction tomographique basé sur la compression des calculs par ondelettes

L'introduction de nouveaux systèmes de tomographie 3D à partir de détecteurs multi-lignes ou de détecteurs plats fait augmenter le nombre de données à traiter. De plus, pour certaines applications médicales le temps de reconstruction doit être réduit ( tomofluoroscopie 3D). Nous avons donc développé un nouvel algorithme de reconstruction 3D basé sur la compression des calculs. L'idée principale est d'adapter les techniques de compression à base d'ondelettes à la reconstruction tomographique. Pour cela, nous calculons une transformée en ondelettes indirecte de l'image f à travers la décomposition de ses projections (ou transformée de Radon) Rf. Cette approche est hiérarchique. En effet, nous reconstruisons dans un premier temps, les coefficients d'ondelettes aux échelles grossières, à partir de ces coefficients nous prédisons les coefficients significatifs aux échelles plus fines. Cette prédiction est obtenue en utilisant la structure des "Zerotree" introduite par J. Shapiro dans le cadre de la compression de données. En conclusion notre approche permet de rétroprojeter uniquement les coefficients contenant de l'information pertinante. Elle permet de reconstruire de 2 à 5 fois plus vite que une approche classique FBP (Filtered Back Projection) un volume tomographique (32 x 512 x 512)

Compensation de déformations en tomographie dynamique

L'objet de cette étude est la reconstruction tomographique d'objets ou d'organes qui se déforment au cours de l'acquisition des projections dans un scanner. Notre approche est celle de la compensation analytique des déformations lors de la reconstruction par adaptation des algorithmes de type FBP rapides et modernes (contexte de la reconstruction de ROI, Région d'Intérêt). Dans la thèse de Sébastien Roux, des compensations analytiques de déformations affines ont été établies. Nous proposons ici d'étendre ces résultats à des classes de déformations beaucoup plus vastes qui ne conservent que les droites de mesure (et pas nécessairement toutes les droites du plan)

Reconstruction en Tomographie d'emission mono-photonique avec correction d'atténuation par l'algorithme du Résidu Minimal

Cet article décrit une méthode itérative de reconstruction d'image avec correction d'atténuation à partir de mesures de projections atténuées en Tomographie d'Émission Mono-Photonique. Cette méthode est basée sur l'application de l'algorithme du Résidu Minimal à la résolution d'un système linéaire quasi-symétrique. Comme le problème inverse est mal posé, des techniques de régularisation sont employées pour stabiliser la reconstruction. Nous présentons une méthode de régularisation spatialement adaptative. L'algorithme de reconstruction est mis en oeuvre à la fois pour la géométrie parallèle et la géométrie conique. Les résultats expérimentaux obtenus sur des données simulées, sur des fantômes anatomiques et sur des données cliniques montrent que l'algorithme proposé est au moins deux fois plus rapide que l'algorithme standard du gradient conjugué préconditionné, et que la méthode de régularisation adaptative est bien adaptée

Application of the Maximum entropy on the mean method to the hyperfixation point sources reconstruction in Positon Emission Tomography

This work deals with the reconstruction of Positron Emission Tomographic (PET) three-dimensional (3D) images for the detection of small tumors and metastases in oncology. In PET, tumors appear as areas of hyperfixation of the injected tracer compared to regions with normal uptake. We model the 3D distribution of activity by a mixture of laws, which describes the fact that each point in the 3D volume contains either a normal or a high activity concentration. We solve this model using a Maximum Entropy on the Mean (MEM) approach. MEM allows us to introduce prior information using mixtures of laws appropriate to our problem. In addition, it yields a unique solution using an optimization algorithm for which the complexity is independent of the prior law. Results obtained with our approach are compared with those obtained using two methods that are conventionally used for 3D PET reconstruction. Using simulated data, results obtained with the MEM approach are significantly better than those obtained using the two other methods, when considering an evaluation criterion which characterizes the quality of reconstructed images in terms of lesion detectability. The feasibility of the method is also illustrated on clinical data.Ce travail concerne les techniques de reconstruction d'images tridimensionnelles pour la détection de petits foyers tumoraux et de métastases, à partir de données acquises en Tomographie d'Emission de Positons (TEP). En TEP, la présence d'un foyer tumoral se traduit par une hyperfixation du traceur injecté, localisée au niveau de la tumeur. Ceci nous conduit à modéliser la distribution volumique du radiotraceur à l'aide d'un mélange de lois, qui traduit le fait que chaque point de l'objet a une activité soit normale, soit surélevée. Nous proposons de résoudre ce problème par une méthode de Maximum d'Entropie sur la Moyenne. Cette approche permet d'introduire de l'information a priori sous forme d'un mélange de lois et conduit à une solution unique, au moyen d'un algorithme d'optimisation simple à mettre en oeuvre, quelque soit la loi a priori utilisée. Les résultats obtenus avec l'approche proposée sont comparés à ceux fournis par deux méthodes de référence en milieu hospitalier. Sur données simulées, les résultats obtenus avec MEM sont significativement meilleurs que ceux obtenus par les autres méthodes, au sens d'un critère d'évaluation développé afin de quantifier la qualité des images en terme de détectabilité d'hyperfixations. La faisabilité clinique de la méthode est également illustrée

Un modèle de thorax respirant pour l'évaluation d'algorithmes de reconstruction d'organes en mouvement par tomographie virtuelle

Nous proposons un système de tomographie dynamique et virtuel du thorax destiné à mettre en évidence l'effet du mouvement respiratoire sur la reconstruction de coupes. Ce système est basé sur un modèle anatomique des structures du thorax animé de manière réaliste à partir de fonctions de déformation volumiques dites de forme libre. Des projections X sont simulées à partir de ce modèle dynamique dans des configurations conformes à celles utilisées sur les tomographes dynamiques. La reconstruction à partir des projections montre l'impact du mouvement respiratoire sur la qualité des coupes reconstruites

MRM protein quantification and serum sample classification

Quantification and classification are key points for differential analysis of proteomic studies and diagnostic tests. A MRM analytical chain is a cascade of molecular events depicted by a graph structure, each node being associated to a molecular state such as protein, peptide or ion and each branch to a molecular processing. Each protein is associated to a set of transition measurements. One key question is how to infer the protein level and the class label. We propose to compare a hierarchical model based Bayesian Hierarchical Inversion combining all transitions and a non-linear processing based on logarithmic transformation of standardized peak value combined with a median filter. Classification performances are evaluated on a colorectal cancer cohort for LFABP and PDI biomarkers