Automated image analysis for mouse brain lesions assessment
Παρά την ύπαρξη πληθώρας τεχνικών επεξεργασίας και ανάλυσης βιοϊατρικών δεδομένων, δεν έχει αναπτυχθεί ακόμη ένα αμερόληπτο, γρήγορο και αυτόματο πλαίσιο για ανάλυση εγκεφαλικών βλαβών σε τρωκτικά μετα απο την πραγματοποιήση ισχαιμικών εγκεφαλικών. Συγκεκριμένα, η ογκομετρική μέτρηση εγκεφαλικών...
| Κύριος συγγραφέας: | |
|---|---|
| Άλλοι συγγραφείς: | |
| Γλώσσα: | Greek |
| Έκδοση: |
2021
|
| Θέματα: | |
| Διαθέσιμο Online: | http://hdl.handle.net/10889/14575 |
| id |
nemertes-10889-14575 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
nemertes-10889-145752022-09-05T14:00:09Z Automated image analysis for mouse brain lesions assessment - Δαμίγος, Γεράσιμος Damigos, Gerasimos Ανάλυση ιατρικής εικόνας Ευθυγράμμιση εικόνων Medical image analysis Image registration Παρά την ύπαρξη πληθώρας τεχνικών επεξεργασίας και ανάλυσης βιοϊατρικών δεδομένων, δεν έχει αναπτυχθεί ακόμη ένα αμερόληπτο, γρήγορο και αυτόματο πλαίσιο για ανάλυση εγκεφαλικών βλαβών σε τρωκτικά μετα απο την πραγματοποιήση ισχαιμικών εγκεφαλικών. Συγκεκριμένα, η ογκομετρική μέτρηση εγκεφαλικών πραγματοποιείται είτε χειροκίνητα (με οπτική εκτίμηση) από ειδικούς, μια μέθοδος η οποία είναι χρονοβόρα και ευαίσθητη στο ανθρώπινο λάθος, είτε χρησιμοποιώντας ημι-αυτοματοποιημενες προσεγγίσεις. Σε αυτή την εργασία αναπτύξαμε μια καινούργια μέθοδο ("Stroke Analyst") για εξ ολοκλήρου αυτοματοποιημένη ανάλυση του οιδήματος του εμφράκτου σε τομές εγκεφάλου βαμμένες σε 2% Triphenyltetrazolium chloride (2% TTC), βασισμένη σε τεχνικές εντοπισμού ακραίων τιμών (outlier detection) και μηχανικής μάθησης. Η μεθοδολογία μας είναι βασισμένη στον υπολογισμό ενός στατιστικού μοντέλου (Άτλαντα) όσον αφορά τη φωτεινότητα του εκάστοτε εικονοστοιχείο (pixel) σε κάθε τομή του εγκεφάλου. Το στατιστικό αυτό μοντέλο έχει δημιουργηθεί έπειτα από ελαστική ευθυγράμμιση υγιών τομών εγκεφάλου. Για τον εντοπισμό της περιοχής της βλάβης σε νέες εικόνες με ισχαιμικό εγκεφαλικό πραγματοποιείται πρώτα αυτόματη αναγνώριση ιστού και υποβάθρου και ευθυγράμμιση των τομών εγκεφάλου με τις αντίστοιχες του Άτλαντα. Από τη διαδικασία αυτή παράγεται ενας πιθανοτικός χάρτης ανωμαλιών, δηλαδή αποκλίνουσων (ακραίων) τιμών από τη φυσιολογική/υγιή βάση (Άτλαντα). Στη συνέχεια ακολουθεί επεξεργασία και φιλτράρισμα του χάρτη με μεθόδους μηχανικής μάθησης με στόχο τη μείωση των ψευδώς θετικών σημείων βελτιστοποιώντας τη μεθοδολογία αυτόματου εντοπισμού, αναγνώρισης και μέτρησης των περιοχών οι οποίες έχουν πληγεί από το εγκεφαλικό. Το παραγόμενο λογισμικό επικυρώθηκε σε 80 εργαστηριακά δεδομένα από διαφορετικούς χρήστες. Τέλος, η υλοποίηση όλων των βημάτων της μεθοδολογίας σε γραφικό περιβάλλον με δυνατότητα ρύθμισης παραμέτρων παρέχει τη δυνατότητα επέμβασης και βελτίωσης των επιμέρους βημάτων, ενώ η δημιουργία κατάλληλης διεπαφής χρήστη (user interface) ευελπιστούμε ότι θα διευκολύνει τη χρήση ακόμα και από τεχνικώς μη-εξειδικευμένους κλινικούς οδηγώντας στην ευρεία διάδοση της προτεινόμενης μεθοδολογίας. An unbiased, automated, fast and reliable method for analysis of brain lesions after ischemic stroke is missing. As such, infarct volume analysis is performed either by hand, which is time-consuming and subjected to human error, or use inappropriate semi-automated and simplistic approaches. Here, we developed a novel method ("StrokeAnalyst") for fully automated stroke analysis in brain slices stained with 2% Triphenyltetrazolium chloride (2% TTC), based on complex machine-learning approaches. Our methodology is based on the calculation of tissue-intensity statistics on a common spatial domain (atlas), formed by applying deformable image registration on pathology-free images of mouse brain sections. The mapping of new images with ischemia on this atlas space followed by the application of outlier detection techniques allowed automated localization and quantification of pathological regions that significantly deviated from the normal statistics. Οur software was validated in an intra-laboratory setting across different users. Finally, the deployment of the methodological steps through a graphical environment allows to examine intermediate results and fine-tune hyper-parameters, while the development of an appropriate user interface facilitates the exploitation of StrokeAnalyst even by technically non-experienced medical personnel. 2021-03-03T07:30:53Z 2021-03-03T07:30:53Z 2020-12-14 http://hdl.handle.net/10889/14575 gr application/pdf |
| institution |
UPatras |
| collection |
Nemertes |
| language |
Greek |
| topic |
Ανάλυση ιατρικής εικόνας Ευθυγράμμιση εικόνων Medical image analysis Image registration |
| spellingShingle |
Ανάλυση ιατρικής εικόνας Ευθυγράμμιση εικόνων Medical image analysis Image registration Δαμίγος, Γεράσιμος Automated image analysis for mouse brain lesions assessment |
| description |
Παρά την ύπαρξη πληθώρας τεχνικών επεξεργασίας και ανάλυσης βιοϊατρικών
δεδομένων, δεν έχει αναπτυχθεί ακόμη ένα αμερόληπτο, γρήγορο και αυτόματο
πλαίσιο για ανάλυση εγκεφαλικών βλαβών σε τρωκτικά μετα απο την
πραγματοποιήση ισχαιμικών εγκεφαλικών. Συγκεκριμένα, η ογκομετρική μέτρηση
εγκεφαλικών πραγματοποιείται είτε χειροκίνητα (με οπτική εκτίμηση) από
ειδικούς, μια μέθοδος η οποία είναι χρονοβόρα και ευαίσθητη στο ανθρώπινο
λάθος, είτε χρησιμοποιώντας ημι-αυτοματοποιημενες προσεγγίσεις. Σε αυτή την
εργασία αναπτύξαμε μια καινούργια μέθοδο ("Stroke Analyst") για εξ ολοκλήρου
αυτοματοποιημένη ανάλυση του οιδήματος του εμφράκτου σε τομές εγκεφάλου
βαμμένες σε 2% Triphenyltetrazolium chloride (2% TTC), βασισμένη σε τεχνικές
εντοπισμού ακραίων τιμών (outlier detection) και μηχανικής μάθησης. Η
μεθοδολογία μας είναι βασισμένη στον υπολογισμό ενός στατιστικού μοντέλου
(Άτλαντα) όσον αφορά τη φωτεινότητα του εκάστοτε εικονοστοιχείο (pixel) σε
κάθε τομή του εγκεφάλου. Το στατιστικό αυτό μοντέλο έχει δημιουργηθεί έπειτα
από ελαστική ευθυγράμμιση υγιών τομών εγκεφάλου. Για τον εντοπισμό της
περιοχής της βλάβης σε νέες εικόνες με ισχαιμικό εγκεφαλικό πραγματοποιείται
πρώτα αυτόματη αναγνώριση ιστού και υποβάθρου και ευθυγράμμιση των τομών
εγκεφάλου με τις αντίστοιχες του Άτλαντα. Από τη διαδικασία αυτή παράγεται
ενας πιθανοτικός χάρτης ανωμαλιών, δηλαδή αποκλίνουσων (ακραίων) τιμών
από τη φυσιολογική/υγιή βάση (Άτλαντα). Στη συνέχεια ακολουθεί επεξεργασία
και φιλτράρισμα του χάρτη με μεθόδους μηχανικής μάθησης με στόχο τη μείωση
των ψευδώς θετικών σημείων βελτιστοποιώντας τη μεθοδολογία αυτόματου
εντοπισμού, αναγνώρισης και μέτρησης των περιοχών οι οποίες έχουν πληγεί
από το εγκεφαλικό. Το παραγόμενο λογισμικό επικυρώθηκε σε 80 εργαστηριακά
δεδομένα από διαφορετικούς χρήστες. Τέλος, η υλοποίηση όλων των βημάτων
της μεθοδολογίας σε γραφικό περιβάλλον με δυνατότητα ρύθμισης παραμέτρων
παρέχει τη δυνατότητα επέμβασης και βελτίωσης των επιμέρους βημάτων, ενώ η
δημιουργία κατάλληλης διεπαφής χρήστη (user interface) ευελπιστούμε ότι θα
διευκολύνει τη χρήση ακόμα και από τεχνικώς μη-εξειδικευμένους κλινικούς
οδηγώντας στην ευρεία διάδοση της προτεινόμενης μεθοδολογίας. |
| author2 |
Damigos, Gerasimos |
| author_facet |
Damigos, Gerasimos Δαμίγος, Γεράσιμος |
| author |
Δαμίγος, Γεράσιμος |
| author_sort |
Δαμίγος, Γεράσιμος |
| title |
Automated image analysis for mouse brain lesions assessment |
| title_short |
Automated image analysis for mouse brain lesions assessment |
| title_full |
Automated image analysis for mouse brain lesions assessment |
| title_fullStr |
Automated image analysis for mouse brain lesions assessment |
| title_full_unstemmed |
Automated image analysis for mouse brain lesions assessment |
| title_sort |
automated image analysis for mouse brain lesions assessment |
| publishDate |
2021 |
| url |
http://hdl.handle.net/10889/14575 |
| work_keys_str_mv |
AT damigosgerasimos automatedimageanalysisformousebrainlesionsassessment |
| _version_ |
1771297237462155264 |
