Luminance adaptive biomarker detection in digital pathology images

Digital pathology is set to revolutionise traditional approaches diagnosing and researching diseases. To realise the full potential of digital pathology, accurate and robust computer techniques for automatically detecting biomarkers play an important role. Traditional methods transform the colour histopathology images into a gray scale image and apply a single threshold to separate positively stained tissues from the background. In this paper, we show that the colour distribution of the positive immunohis-tochemical stains varies with the level of luminance and that a single threshold will be impossible to separate positively stained tissues from other tissues, regardless how the colour pixels are transformed. Based on this, we propose two novel luminance adaptive biomarker detection methods. We present experimental results to show that the luminance adaptive approach significantly improves biomarker detection accuracy and that random forest based techniques have the best performances

Automated Discrimination of Pathological Regions in Tissue Images: Unsupervised Clustering vs Supervised SVM Classification

Recognizing and isolating cancerous cells from non pathological tissue areas (e.g. connective stroma) is crucial for fast and objective immunohistochemical analysis of tissue images. This operation allows the further application of fully-automated techniques for quantitative evaluation of protein activity, since it avoids the necessity of a preventive manual selection of the representative pathological areas in the image, as well as of taking pictures only in the pure-cancerous portions of the tissue. In this paper we present a fully-automated method based on unsupervised clustering that performs tissue segmentations highly comparable with those provided by a skilled operator, achieving on average an accuracy of 90%. Experimental results on a heterogeneous dataset of immunohistochemical lung cancer tissue images demonstrate that our proposed unsupervised approach overcomes the accuracy of a theoretically superior supervised method such as Support Vector Machine (SVM) by 8%

Erythropoietin in heart failure: effects beyond erythropoiesis

Erythropoietin in Heart Failure: Effects beyond Erythropoiesis Hartfalen is een ernstige cardiologische aandoening met een hoge mortaliteit en morbiditeit. Nieuwe behandelmethoden voor hartfalen zijn daarom gewenst. Het doel van dit proefschrift was het onderzoeken van de niet-hematopoietische effecten van EPO en het EPO-EPO receptor systeem. Daarnaast zijn de achterliggende processen van de werking van EPO and geassocieerde factoren in hartfalen bestudeerd om meer inzicht te krijgen in de pathofysiologische processen van hartfalen. In het eerste deel van dit proefschrift worden de niet-hematopoietische effecten van EPO en de rol van het EPO-EPO receptor systeem beschreven. De groeifactor VEGF speelt een cruciale rol in het werkingsmechanisme van EPO in hartfalen als EPO wordt toegediend als medicijn om de hartfunctie te verbeteren na een hartinfarct. Daarnaast is het EPO-EPO receptor systeem zeer belangrijk in de respons van de hartspier en skeletspieren op verhoogde inspanning zoals in topsport. Afwezigheid van de EPO receptor zorgt voor verminderde neovascularisatie en verminderde hypertrofie van hart- en skeletspiercellen. In het tweede deel van dit proefschrift worden interventies in hartfalen met EPO en de aanverwante factoren, oestradiol en heme arginaat, beschreven. Deze geneesmiddelen hebben, net als EPO, een anti-apoptotische en angiogenetische werking. Oestradiol is in staat om endotheel stamcellen uit het beenmerg vrij te maken en er voor te zorgen dat deze voor neovascularisatie zorgen in ischemische gebieden. Bij het doormaken van een hartinfarct komen schadelijke stoffen vrij in de vorm van vrije zuurstof radicalen. Deze vrije zuurstof radicalen zijn schadelijk en zijn waarschijnlijk een van de oorzaken van het ontstaan van hartfalen. Heme arginaat is in staat om deze vrije zuurstof radicalen weg te vangen, door activatie van het heme oxygenase systeem. Na een hartinfarct is er een endogene activatie van het heme oxygenase system, maar heme arginaat is niet in staat om de schadelijke effecten van een hartinfarct verder te doen afnemen. Wanneer er sprake is van comorbiditeit bij hartfalen, is de prognose van hartfalen nog slechter. Vooral wanneer er sprake is van anemie naast hartfalen. Een van de oorzaken van deze anemie is beenmerg disfunctie. Behandeling met EPO lijkt de aangewezen keuze, echter in dit proefschrift wordt aan getoond dat deze vorm van anemie niet tot nauwelijks reageert op de behandeling met EPO. Samenvattend kan worden geconcludeerd dat hartfalen een complex syndroom is, waarbij vele systemen een rol spelen. Dit vraagt om complexe behandelmethoden en aanvullend inzicht in de pathofysiologie en comorbiditeit van hartfalen. Heart failure is a serious disease with a poor prognosis, often occurring with co-morbidity including anemia. The focus of this study was to unravel the mechanisms of erythropoietin (EPO) in heart failure. The general outcome of the study is that the positive effects of EPO in heart failure are related to other mechanisms than its role in the formation of red blood cells.

A Compact Representation of Histopathology Images using Digital Stain Separation & Frequency-Based Encoded Local Projections

In recent years, histopathology images have been increasingly used as a diagnostic tool in the medical field. The process of accurately diagnosing a biopsy sample requires significant expertise in the field, and as such can be time-consuming and is prone to uncertainty and error. With the advent of digital pathology, using image recognition systems to highlight problem areas or locate similar images can aid pathologists in making quick and accurate diagnoses. In this paper, we specifically consider the encoded local projections (ELP) algorithm, which has previously shown some success as a tool for classification and recognition of histopathology images. We build on the success of the ELP algorithm as a means for image classification and recognition by proposing a modified algorithm which captures the local frequency information of the image. The proposed algorithm estimates local frequencies by quantifying the changes in multiple projections in local windows of greyscale images. By doing so we remove the need to store the full projections, thus significantly reducing the histogram size, and decreasing computation time for image retrieval and classification tasks. Furthermore, we investigate the effectiveness of applying our method to histopathology images which have been digitally separated into their hematoxylin and eosin stain components. The proposed algorithm is tested on the publicly available invasive ductal carcinoma (IDC) data set. The histograms are used to train an SVM to classify the data. The experiments showed that the proposed method outperforms the original ELP algorithm in image retrieval tasks. On classification tasks, the results are found to be comparable to state-of-the-art deep learning methods and better than many handcrafted features from the literature.Comment: Accepted for publication in the International Conference on Image Analysis and Recognition (ICIAR 2019