Ανάπτυξη συστήματος υποστήριξης απόφασης για τον εντοπισμό και διαχωρισμό των διαφόρων τύπων του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων με τη χρήση εικόνων μικροσκοπίας και μεθόδων αναγνώρισης προτύπων

Ο σκοπός της παρούσας διατριβής ήταν πολλαπλός και αφορούσε: α) στη διερεύνηση των διαφορών στους πυρήνες των επιθηλιακών κυττάρων, μεταξύ των διαφορετικών βαθμών δυσπλασίας (Χαμηλός-Υψηλός) (Low squamous intraepithelial lesions (LSIL), High squamous intraepithelial lesions (HSIL)), του τραχήλου της...

Πλήρης περιγραφή

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριος συγγραφέας: Κωνσταντίνου, Χρήστος
Άλλοι συγγραφείς: konstantinou, Christos
Γλώσσα:Greek
Έκδοση: 2021
Θέματα:
Διαθέσιμο Online:http://hdl.handle.net/10889/14742
id nemertes-10889-14742
record_format dspace
institution UPatras
collection Nemertes
language Greek
topic Ιός των ανθρωπίνων θηλωμάτων
Τραχηλική ενδοεπιθηλιακή νεοπλασία
Διαχωρισμός
Καρκίνος του τραχήλου της μήτρας
Αναγνώριση προτύπων
Εικόνες μικροσκοπίου
Χαμηλού ρίσκου τύπος
Υψηλού ρίσκου τύπος
HPV
CIN
Pattern recognition
Digital microscopy images
Cervical cancer
Discrimination
High risk
Low risk
spellingShingle Ιός των ανθρωπίνων θηλωμάτων
Τραχηλική ενδοεπιθηλιακή νεοπλασία
Διαχωρισμός
Καρκίνος του τραχήλου της μήτρας
Αναγνώριση προτύπων
Εικόνες μικροσκοπίου
Χαμηλού ρίσκου τύπος
Υψηλού ρίσκου τύπος
HPV
CIN
Pattern recognition
Digital microscopy images
Cervical cancer
Discrimination
High risk
Low risk
Κωνσταντίνου, Χρήστος
Ανάπτυξη συστήματος υποστήριξης απόφασης για τον εντοπισμό και διαχωρισμό των διαφόρων τύπων του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων με τη χρήση εικόνων μικροσκοπίας και μεθόδων αναγνώρισης προτύπων
description Ο σκοπός της παρούσας διατριβής ήταν πολλαπλός και αφορούσε: α) στη διερεύνηση των διαφορών στους πυρήνες των επιθηλιακών κυττάρων, μεταξύ των διαφορετικών βαθμών δυσπλασίας (Χαμηλός-Υψηλός) (Low squamous intraepithelial lesions (LSIL), High squamous intraepithelial lesions (HSIL)), του τραχήλου της μήτρας (Cervical Intraepithelial Neoplasia (CIN)), β) στη σχεδίαση και ανάπτυξη ενός συστήματος υποστήριξης απόφασης (decision support system - DSS) με τη χρήση μεθόδων τεχνητής νοημοσύνης, αναγνώρισης προτύπων και ιστοπαθολογικών εικόνων μικροσκοπίας προκειμένου να είναι εφικτός ο ικανοποιητικός διαχωρισμός μεταξύ των LSIL και HSIL, γ) στη σχεδίαση και υλοποίηση ενός συστήματος αναγνώρισης προτύπων (ΣΑΠ) προκειμένου να βελτιωθεί η διαχωριστική ικανότητα για τον διαχωρισμό μεταξύ των τύπων, ως προς το βαθμό επικινδυνότητας (Χαμηλός-Υψηλός) (Low Risk – High Risk type), του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων (Human Papillomavirus (HPV)), δ) στην αναγνώριση πιθανών διαφορών στη δομή των πυρήνων των high-risk (HR) και low-risk (LR) HPV υποτύπων και ε) στην εκτίμηση του υποτύπου του ιού μέσω ιστοπαθολογίας (αποφεύγοντας άλλες κοστοβόρες, δύσχρηστες και πολύπλοκες εξετάσεις όπως αυτή του PCR που αναγκαστικά χρησιμοποιείται σήμερα σε αντίστοιχες περιπτώσεις). Υλικό και Μέθοδοι: Το υλικό που χρησιμοποιήθηκε αφορά σε πλακίδια τμημάτων ιστού (βιοψία) και προήλθε από 78, συνολικά, ασθενείς που έχουν διαγνωσθεί με κάποιο βαθμό CIN. Από το σύνολο του ιστοπαθολογικού υλικού, 56 βιοψίες παραχωρήθηκαν από το τμήμα Παθολογοανατομίας του Πανεπιστημιακού νοσοκομείου της Πάτρας ενώ οι υπόλοιπες 22 περιπτώσεις προήλθαν από το αντίστοιχο τμήμα του νοσοκομείου ΙΑΣΩ Θεσσαλίας στη Λάρισα. Οι διαδικασίες που ακολουθούνται, ως το τελικό στάδιο της αρχειοθέτησης, των δειγμάτων είναι παρόμοιες και για τα δύο τμήματα. Η επεξεργασία της βιοψίας του κάθε ασθενή πραγματοποιήθηκε με χρώση Αιματοξυλίνης-Ιωσίνης (H&E) ενώ κάθε περίπτωση εξετάστηκε μικροσκοπικά από τον ειδικό γιατρό ο οποίος και υπέδειξε τις περιοχές ενδιαφέροντος στον τράχηλο για επιπλέον επεξεργασία. Από το κάθε δείγμα ένα σύνολο εικόνων ψηφιοποιήθηκε ενώ οι πιο χαρακτηριστικές της κάθε περίπτωσης επιλέχθηκαν για περαιτέρω χρήση. Η επεξεργασία των εικόνων περιλάμβανε τεχνικές τμηματοποίησης για τον εντοπισμό των κυτταρικών πυρήνων. Η διαδικασία που ακολουθήθηκε στο πειραματικό στάδιο, σε κάθε εργασία ξεχωριστά, ήταν η παρακάτω: Πρώτη Ερευνητική Εργασία Στην εργασία αυτή διερευνήθηκε αν και κατά πόσο υπάρχουν διαφορές στους πυρήνες των επιθηλιακών κυττάρων μεταξύ των διαφορετικών βαθμών δυσπλασίας (LSIL-HSIL). Για το σκοπό αυτό, επιλέχθηκαν οι πέντε πιο χαρακτηριστικές εικόνες για την επεξεργασία και τον εντοπισμό των πυρήνων. Από τους τμηματοποιημένους πυρήνες προήλθε ο μέσος όρος ενός συνόλου 63 χαρακτηριστικών τα οποία αποτέλεσαν το διάνυσμα που αντιστοιχούσε σε κάθε περίπτωση και κάθε ασθενή χωριστά. Ακολούθως, εκτιμήθηκε η διαχωριστική ικανότητα του καθενός χαρακτηριστικού αναλύοντας τις στατιστικά σημαντικές διαφορές για καθεμιά από τις δύο κατηγορίες CIN καθώς και η επίδραση του βαθμού δυσπλασίας στην σύσταση της δομής του πυρήνα. Στο τελικό στάδιο διερευνήθηκε η ικανότητα του καθενός χαρακτηριστικού χωριστά ή συνδυασμού αυτών ως προς τη διάκριση μεταξύ χαμηλού και υψηλού βαθμού CIN. Ο διαχωρισμός μεταξύ των δύο κατηγοριών πέτυχε μεγάλη ακρίβεια πρόβλεψης, με τον συνδυασμό τριών χαρακτηριστικών υφής που χρησιμοποιήθηκαν από έναν ταξινομητή kNN. Δεύτερη Ερευνητική Εργασία Η εργασία αυτή περιλάμβανε τη σχεδίαση και ανάπτυξη ενός ΣΑΠ για τον διαχωρισμό μεταξύ των LSIL και HSIL με τη χρήση ψηφιοποιημένων εικόνων ιστοπαθολογίας που προήλθαν από τις βιοψίες ασθενών που διαγνώστηκαν με κάποιο βαθμό CIN. Για την ανάπτυξη του συγκεκριμένου συστήματος υποστήριξης απόφασης το οποίο θα είχε την ευελιξία και την ικανότητα να ταξινομήσει βιοψίες CIN, που προήλθαν από δύο διαφορετικές ιατρικές μονάδες, ανάλογα με το βαθμό τους χρησιμοποιήθηκε α) μεγάλος αριθμός χαρακτηριστικών των κυτταρικών πυρήνων από πέντε εικόνες βιοψίας του κάθε ασθενή, β) η μέθοδος exhaustive search για την εύρεση του συνδυασμού με τον ελάχιστο αριθμό χαρακτηριστικών και τη βέλτιστη ακρίβεια πρόβλεψης, γ) η μέθοδος bootstrapping για την αξιολόγηση του συστήματος σε νέα δεδομένα και δ) τεχνολογίες που στόχο έχουν την επιτάχυνση της συνολικής διαδικασίας κατά το σχεδιασμό του συστήματος (GPU και CUDA). Τρίτη Ερευνητική Εργασία Στην τελευταία εργασία διερευνήθηκε η πιθανότητα της ύπαρξης διαφορών στη δομή των πυρήνων μεταξύ κυττάρων χαμηλού και υψηλού κινδύνου τύπων του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων. Επίσης, υλοποιήθηκε ένα ΣΑΠ για τον διαχωρισμό του είδους του τύπου του ιού. Για την επίτευξη των παραπάνω χρησιμοποιήθηκαν ψηφιοποιημένες εικόνες από υλικό βιοψιών του τραχήλου της μήτρας. Το υλικό αυτό αποτελούνταν από 55, συνολικά, βιοψίες χρώσης Αιματοξυλίνης-Ιωσίνης που είχαν διαγνωσθεί ως όγκοι του πλακώδους επιθηλίου του τραχήλου της μήτρας. Από τα δείγματα των 55 ασθενών τα 26 είχαν βεβαιωθεί, με τη μέθοδο της αλυσιδωτής αντίδρασης πολυμεράσης (polymerase chain reaction (PCR)), ότι είχαν προσβληθεί από κάποιον υψηλού κινδύνου τύπο ενώ τα υπόλοιπα 29 είχαν προσβληθεί από κάποιον από τους τύπους χαμηλού κινδύνου του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων. Από την κάθε βιοψία ψηφιοποιήθηκε η περιοχή ενδιαφέροντος σύμφωνα με την υπόδειξη του ειδικού γιατρού. Από την τμηματοποίηση των κυτταρικών πυρήνων προέκυψαν 77 χαρακτηριστικά για κάθε κατηγορία. Ακολούθως, διενεργήθηκε στατιστική ανάλυση ώστε να εντοπιστούν χαρακτηριστικά που παρουσιάζουν στατιστικά σημαντική διαφορά μεταξύ των κλάσεων. Από τη διαδικασία αυτή προήλθαν 40 χαρακτηριστικά που χρησιμοποιήθηκαν στη σχεδίαση του ΣΑΠ για τον διαχωρισμό μεταξύ των δύο κατηγοριών, του χαμηλού και υψηλού κινδύνου τύπων του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων. Αποτελέσματα – Συμπεράσματα: Τα αποτελέσματα και τα συμπεράσματα των ερευνητικών εργασιών παρουσιάζονται παρακάτω: Ερευνητική Εργασία 1 Στη μελέτη αυτή γίνεται διερεύνηση των διαφορών στους πυρήνες των επιθηλιακών κυττάρων μεταξύ των διαφορετικών βαθμών δυσπλασίας (LSIL-HSIL) του τραχήλου της μήτρας. Επίσης, γίνεται διερεύνηση μιας πιθανής συσχέτισης μεταξύ των διαφορών αυτών και του αντίστοιχου βαθμού της νεοπλασίας. Από τα αποτελέσματα προκύπτει ότι σε περιπτώσεις HSILs, οι πυρήνες παρουσιάζουν περισσότερο ακανόνιστο σχήμα, έχουν μεγαλύτερο μέγεθος και τραχύτερη υφή ενώ εμφανίζουν μεγαλύτερες τοπικές αντιθέσεις και γενικά είναι περισσότερο ανομοιογενείς σε σχέση με αυτούς των LSILs περιπτώσεων. Ο διαχωρισμός μεταξύ των δύο κατηγοριών πέτυχε ακρίβεια πρόβλεψης 93.18% με τη χρήση ενός kNN ταξινομητή και τον συνδυασμό τριών χαρακτηριστικών υφής. Επιπλέον, η μέθοδος 10-trial bootstrapping που επιλέχθηκε για την αξιολόγηση του συστήματος σε άγνωστα δεδομένα πέτυχε μέση ακρίβεια πρόβλεψης 91.1% επιβεβαιώνοντας τη διαχωριστική ικανότητα του συστήματος μεταξύ υψηλού και χαμηλού βαθμού CIN. Ερευνητική Εργασία 2 Η μελέτη αυτή αφιερώθηκε στη σχεδίαση και ανάπτυξη ενός ΣΑΠ για τον διαχωρισμό μεταξύ των LSIL και HSIL το οποίο θα ήταν ικανό να ταξινομήσει με τη μέγιστη δυνατή ακρίβεια προ-καρκινικούς όγκους, ασθενών από το Πανεπιστημιακό νοσοκομείο της Πάτρας, ανάλογα με το βαθμό τους. Επίσης, το συγκεκριμένο ΣΑΠ θα μπορούσε να γενικεύσει και να κατηγοριοποιήσει αντίστοιχους όγκους που προέρχονταν από το νοσοκομείο ΙΑΣΩ της Θεσσαλίας. Η σχεδίαση του συστήματος περιλάμβανε 4 εικόνες από τον κάθε ασθενή με επιλεγμένες περιοχές ενδιαφέροντος, τον εντοπισμό των κυτταρικών πυρήνων καθώς και τον υπολογισμό των χαρακτηριστικών τους, τη χρήση του PNN για την διάκριση των δύο κατηγοριών CIN (Low-High) και τις μεθόδους exhaustive search, για την επιλογή των χαρακτηριστικών, LOO, για την κατηγοριοποίηση των όγκων και την μέθοδο 10-fold bootstrapping για την αξιολόγηση του συστήματος σε νέα δεδομένα. Με τη χρησιμοποίηση των επεξεργαστών μιας κάρτας γραφικών και χρήση παράλληλου προγραμματισμού μέσω των τεχνολογιών GUDA η πολυπλοκότητα λόγω του μεγάλου όγκου δεδομένων αντιμετωπίστηκε επιτυχώς και οδήγησε στο βέλτιστο σχεδιασμό του συστήματος και στη μείωση του υπολογιστικού χρόνου. Η σχεδίαση του συστήματος με το σύνολο των δεδομένων, από την Πάτρα και το ΙΑΣΩ, είχε ποσοστό επιτυχίας που άγγιξε το 90% σε ότι αφορά στο διαχωρισμό μεταξύ των δύο κατηγοριών. Η αξιολόγηση του συστήματος ως προς την ικανότητα γενίκευσης σε νέα περιστατικά ήταν, όπως αναμενόταν, χαμηλότερη σε σχέση με αυτή που επιτεύχθηκε κατά τον σχεδιασμό του. Πιο συγκεκριμένα, η εφαρμογή της μεθόδου 10-fold bootstrapping πέτυχε ποσοστό επιτυχίας με μέση τιμή ίση με 85%. Ερευνητική Εργασία 3 Στην τελευταία ερευνητική εργασία που σχετίζονταν με την ανάπτυξη ενός ΣΑΠ για τον διαχωρισμό των δύο ειδών τύπων του HPV (High Risk, Low Risk), το αποτέλεσμα ήταν η σχεδίαση ενός συστήματος απόφασης που πέτυχε μέγιστη ακρίβεια πρόβλεψης, περίπου, 93% στη διάκριση των δύο αυτών κατηγοριών. Το ποσοστό αυτό είναι ενθαρρυντικό και υποσχόμενο πως το προτεινόμενο σύστημα μπορεί να αποτελέσει αξιόπιστο εργαλείο στη διάκριση μεταξύ χαμηλού και υψηλού κινδύνου τύπων του HPV. Επίσης, παρατηρήθηκε ότι οι κυτταρικοί πυρήνες των τύπων υψηλού κινδύνου απεικονίζονται περισσότερο τραχείς και ανώμαλοι στην υφή τους, παρουσιάζουν εντονότερες αντιθέσεις (contrast), είναι μεγαλύτεροι και το σχήμα τους εμφανίζει μεγαλύτερη ανομοιομορφία.
author2 konstantinou, Christos
author_facet konstantinou, Christos
Κωνσταντίνου, Χρήστος
author Κωνσταντίνου, Χρήστος
author_sort Κωνσταντίνου, Χρήστος
title Ανάπτυξη συστήματος υποστήριξης απόφασης για τον εντοπισμό και διαχωρισμό των διαφόρων τύπων του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων με τη χρήση εικόνων μικροσκοπίας και μεθόδων αναγνώρισης προτύπων
title_short Ανάπτυξη συστήματος υποστήριξης απόφασης για τον εντοπισμό και διαχωρισμό των διαφόρων τύπων του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων με τη χρήση εικόνων μικροσκοπίας και μεθόδων αναγνώρισης προτύπων
title_full Ανάπτυξη συστήματος υποστήριξης απόφασης για τον εντοπισμό και διαχωρισμό των διαφόρων τύπων του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων με τη χρήση εικόνων μικροσκοπίας και μεθόδων αναγνώρισης προτύπων
title_fullStr Ανάπτυξη συστήματος υποστήριξης απόφασης για τον εντοπισμό και διαχωρισμό των διαφόρων τύπων του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων με τη χρήση εικόνων μικροσκοπίας και μεθόδων αναγνώρισης προτύπων
title_full_unstemmed Ανάπτυξη συστήματος υποστήριξης απόφασης για τον εντοπισμό και διαχωρισμό των διαφόρων τύπων του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων με τη χρήση εικόνων μικροσκοπίας και μεθόδων αναγνώρισης προτύπων
title_sort ανάπτυξη συστήματος υποστήριξης απόφασης για τον εντοπισμό και διαχωρισμό των διαφόρων τύπων του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων με τη χρήση εικόνων μικροσκοπίας και μεθόδων αναγνώρισης προτύπων
publishDate 2021
url http://hdl.handle.net/10889/14742
work_keys_str_mv AT kōnstantinouchrēstos anaptyxēsystēmatosypostērixēsapophasēsgiatonentopismokaidiachōrismotōndiaphorōntypōntouioutōnanthrōpinōnthēlōmatōnmetēchrēsēeikonōnmikroskopiaskaimethodōnanagnōrisēsprotypōn
AT kōnstantinouchrēstos decisionsupportsystemdevelopmentforthedetectionanddiscriminationbetweendifferenttypesofhpvusingdigitalmicroscopyimagesandpatternrecognitionmethods
_version_ 1771297164120555520
spelling nemertes-10889-147422022-09-05T06:57:54Z Ανάπτυξη συστήματος υποστήριξης απόφασης για τον εντοπισμό και διαχωρισμό των διαφόρων τύπων του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων με τη χρήση εικόνων μικροσκοπίας και μεθόδων αναγνώρισης προτύπων Decision support system development for the detection and discrimination between different types of HPV using digital microscopy images and pattern recognition methods Κωνσταντίνου, Χρήστος konstantinou, Christos Ιός των ανθρωπίνων θηλωμάτων Τραχηλική ενδοεπιθηλιακή νεοπλασία Διαχωρισμός Καρκίνος του τραχήλου της μήτρας Αναγνώριση προτύπων Εικόνες μικροσκοπίου Χαμηλού ρίσκου τύπος Υψηλού ρίσκου τύπος HPV CIN Pattern recognition Digital microscopy images Cervical cancer Discrimination High risk Low risk Ο σκοπός της παρούσας διατριβής ήταν πολλαπλός και αφορούσε: α) στη διερεύνηση των διαφορών στους πυρήνες των επιθηλιακών κυττάρων, μεταξύ των διαφορετικών βαθμών δυσπλασίας (Χαμηλός-Υψηλός) (Low squamous intraepithelial lesions (LSIL), High squamous intraepithelial lesions (HSIL)), του τραχήλου της μήτρας (Cervical Intraepithelial Neoplasia (CIN)), β) στη σχεδίαση και ανάπτυξη ενός συστήματος υποστήριξης απόφασης (decision support system - DSS) με τη χρήση μεθόδων τεχνητής νοημοσύνης, αναγνώρισης προτύπων και ιστοπαθολογικών εικόνων μικροσκοπίας προκειμένου να είναι εφικτός ο ικανοποιητικός διαχωρισμός μεταξύ των LSIL και HSIL, γ) στη σχεδίαση και υλοποίηση ενός συστήματος αναγνώρισης προτύπων (ΣΑΠ) προκειμένου να βελτιωθεί η διαχωριστική ικανότητα για τον διαχωρισμό μεταξύ των τύπων, ως προς το βαθμό επικινδυνότητας (Χαμηλός-Υψηλός) (Low Risk – High Risk type), του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων (Human Papillomavirus (HPV)), δ) στην αναγνώριση πιθανών διαφορών στη δομή των πυρήνων των high-risk (HR) και low-risk (LR) HPV υποτύπων και ε) στην εκτίμηση του υποτύπου του ιού μέσω ιστοπαθολογίας (αποφεύγοντας άλλες κοστοβόρες, δύσχρηστες και πολύπλοκες εξετάσεις όπως αυτή του PCR που αναγκαστικά χρησιμοποιείται σήμερα σε αντίστοιχες περιπτώσεις). Υλικό και Μέθοδοι: Το υλικό που χρησιμοποιήθηκε αφορά σε πλακίδια τμημάτων ιστού (βιοψία) και προήλθε από 78, συνολικά, ασθενείς που έχουν διαγνωσθεί με κάποιο βαθμό CIN. Από το σύνολο του ιστοπαθολογικού υλικού, 56 βιοψίες παραχωρήθηκαν από το τμήμα Παθολογοανατομίας του Πανεπιστημιακού νοσοκομείου της Πάτρας ενώ οι υπόλοιπες 22 περιπτώσεις προήλθαν από το αντίστοιχο τμήμα του νοσοκομείου ΙΑΣΩ Θεσσαλίας στη Λάρισα. Οι διαδικασίες που ακολουθούνται, ως το τελικό στάδιο της αρχειοθέτησης, των δειγμάτων είναι παρόμοιες και για τα δύο τμήματα. Η επεξεργασία της βιοψίας του κάθε ασθενή πραγματοποιήθηκε με χρώση Αιματοξυλίνης-Ιωσίνης (H&E) ενώ κάθε περίπτωση εξετάστηκε μικροσκοπικά από τον ειδικό γιατρό ο οποίος και υπέδειξε τις περιοχές ενδιαφέροντος στον τράχηλο για επιπλέον επεξεργασία. Από το κάθε δείγμα ένα σύνολο εικόνων ψηφιοποιήθηκε ενώ οι πιο χαρακτηριστικές της κάθε περίπτωσης επιλέχθηκαν για περαιτέρω χρήση. Η επεξεργασία των εικόνων περιλάμβανε τεχνικές τμηματοποίησης για τον εντοπισμό των κυτταρικών πυρήνων. Η διαδικασία που ακολουθήθηκε στο πειραματικό στάδιο, σε κάθε εργασία ξεχωριστά, ήταν η παρακάτω: Πρώτη Ερευνητική Εργασία Στην εργασία αυτή διερευνήθηκε αν και κατά πόσο υπάρχουν διαφορές στους πυρήνες των επιθηλιακών κυττάρων μεταξύ των διαφορετικών βαθμών δυσπλασίας (LSIL-HSIL). Για το σκοπό αυτό, επιλέχθηκαν οι πέντε πιο χαρακτηριστικές εικόνες για την επεξεργασία και τον εντοπισμό των πυρήνων. Από τους τμηματοποιημένους πυρήνες προήλθε ο μέσος όρος ενός συνόλου 63 χαρακτηριστικών τα οποία αποτέλεσαν το διάνυσμα που αντιστοιχούσε σε κάθε περίπτωση και κάθε ασθενή χωριστά. Ακολούθως, εκτιμήθηκε η διαχωριστική ικανότητα του καθενός χαρακτηριστικού αναλύοντας τις στατιστικά σημαντικές διαφορές για καθεμιά από τις δύο κατηγορίες CIN καθώς και η επίδραση του βαθμού δυσπλασίας στην σύσταση της δομής του πυρήνα. Στο τελικό στάδιο διερευνήθηκε η ικανότητα του καθενός χαρακτηριστικού χωριστά ή συνδυασμού αυτών ως προς τη διάκριση μεταξύ χαμηλού και υψηλού βαθμού CIN. Ο διαχωρισμός μεταξύ των δύο κατηγοριών πέτυχε μεγάλη ακρίβεια πρόβλεψης, με τον συνδυασμό τριών χαρακτηριστικών υφής που χρησιμοποιήθηκαν από έναν ταξινομητή kNN. Δεύτερη Ερευνητική Εργασία Η εργασία αυτή περιλάμβανε τη σχεδίαση και ανάπτυξη ενός ΣΑΠ για τον διαχωρισμό μεταξύ των LSIL και HSIL με τη χρήση ψηφιοποιημένων εικόνων ιστοπαθολογίας που προήλθαν από τις βιοψίες ασθενών που διαγνώστηκαν με κάποιο βαθμό CIN. Για την ανάπτυξη του συγκεκριμένου συστήματος υποστήριξης απόφασης το οποίο θα είχε την ευελιξία και την ικανότητα να ταξινομήσει βιοψίες CIN, που προήλθαν από δύο διαφορετικές ιατρικές μονάδες, ανάλογα με το βαθμό τους χρησιμοποιήθηκε α) μεγάλος αριθμός χαρακτηριστικών των κυτταρικών πυρήνων από πέντε εικόνες βιοψίας του κάθε ασθενή, β) η μέθοδος exhaustive search για την εύρεση του συνδυασμού με τον ελάχιστο αριθμό χαρακτηριστικών και τη βέλτιστη ακρίβεια πρόβλεψης, γ) η μέθοδος bootstrapping για την αξιολόγηση του συστήματος σε νέα δεδομένα και δ) τεχνολογίες που στόχο έχουν την επιτάχυνση της συνολικής διαδικασίας κατά το σχεδιασμό του συστήματος (GPU και CUDA). Τρίτη Ερευνητική Εργασία Στην τελευταία εργασία διερευνήθηκε η πιθανότητα της ύπαρξης διαφορών στη δομή των πυρήνων μεταξύ κυττάρων χαμηλού και υψηλού κινδύνου τύπων του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων. Επίσης, υλοποιήθηκε ένα ΣΑΠ για τον διαχωρισμό του είδους του τύπου του ιού. Για την επίτευξη των παραπάνω χρησιμοποιήθηκαν ψηφιοποιημένες εικόνες από υλικό βιοψιών του τραχήλου της μήτρας. Το υλικό αυτό αποτελούνταν από 55, συνολικά, βιοψίες χρώσης Αιματοξυλίνης-Ιωσίνης που είχαν διαγνωσθεί ως όγκοι του πλακώδους επιθηλίου του τραχήλου της μήτρας. Από τα δείγματα των 55 ασθενών τα 26 είχαν βεβαιωθεί, με τη μέθοδο της αλυσιδωτής αντίδρασης πολυμεράσης (polymerase chain reaction (PCR)), ότι είχαν προσβληθεί από κάποιον υψηλού κινδύνου τύπο ενώ τα υπόλοιπα 29 είχαν προσβληθεί από κάποιον από τους τύπους χαμηλού κινδύνου του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων. Από την κάθε βιοψία ψηφιοποιήθηκε η περιοχή ενδιαφέροντος σύμφωνα με την υπόδειξη του ειδικού γιατρού. Από την τμηματοποίηση των κυτταρικών πυρήνων προέκυψαν 77 χαρακτηριστικά για κάθε κατηγορία. Ακολούθως, διενεργήθηκε στατιστική ανάλυση ώστε να εντοπιστούν χαρακτηριστικά που παρουσιάζουν στατιστικά σημαντική διαφορά μεταξύ των κλάσεων. Από τη διαδικασία αυτή προήλθαν 40 χαρακτηριστικά που χρησιμοποιήθηκαν στη σχεδίαση του ΣΑΠ για τον διαχωρισμό μεταξύ των δύο κατηγοριών, του χαμηλού και υψηλού κινδύνου τύπων του ιού των ανθρωπίνων θηλωμάτων. Αποτελέσματα – Συμπεράσματα: Τα αποτελέσματα και τα συμπεράσματα των ερευνητικών εργασιών παρουσιάζονται παρακάτω: Ερευνητική Εργασία 1 Στη μελέτη αυτή γίνεται διερεύνηση των διαφορών στους πυρήνες των επιθηλιακών κυττάρων μεταξύ των διαφορετικών βαθμών δυσπλασίας (LSIL-HSIL) του τραχήλου της μήτρας. Επίσης, γίνεται διερεύνηση μιας πιθανής συσχέτισης μεταξύ των διαφορών αυτών και του αντίστοιχου βαθμού της νεοπλασίας. Από τα αποτελέσματα προκύπτει ότι σε περιπτώσεις HSILs, οι πυρήνες παρουσιάζουν περισσότερο ακανόνιστο σχήμα, έχουν μεγαλύτερο μέγεθος και τραχύτερη υφή ενώ εμφανίζουν μεγαλύτερες τοπικές αντιθέσεις και γενικά είναι περισσότερο ανομοιογενείς σε σχέση με αυτούς των LSILs περιπτώσεων. Ο διαχωρισμός μεταξύ των δύο κατηγοριών πέτυχε ακρίβεια πρόβλεψης 93.18% με τη χρήση ενός kNN ταξινομητή και τον συνδυασμό τριών χαρακτηριστικών υφής. Επιπλέον, η μέθοδος 10-trial bootstrapping που επιλέχθηκε για την αξιολόγηση του συστήματος σε άγνωστα δεδομένα πέτυχε μέση ακρίβεια πρόβλεψης 91.1% επιβεβαιώνοντας τη διαχωριστική ικανότητα του συστήματος μεταξύ υψηλού και χαμηλού βαθμού CIN. Ερευνητική Εργασία 2 Η μελέτη αυτή αφιερώθηκε στη σχεδίαση και ανάπτυξη ενός ΣΑΠ για τον διαχωρισμό μεταξύ των LSIL και HSIL το οποίο θα ήταν ικανό να ταξινομήσει με τη μέγιστη δυνατή ακρίβεια προ-καρκινικούς όγκους, ασθενών από το Πανεπιστημιακό νοσοκομείο της Πάτρας, ανάλογα με το βαθμό τους. Επίσης, το συγκεκριμένο ΣΑΠ θα μπορούσε να γενικεύσει και να κατηγοριοποιήσει αντίστοιχους όγκους που προέρχονταν από το νοσοκομείο ΙΑΣΩ της Θεσσαλίας. Η σχεδίαση του συστήματος περιλάμβανε 4 εικόνες από τον κάθε ασθενή με επιλεγμένες περιοχές ενδιαφέροντος, τον εντοπισμό των κυτταρικών πυρήνων καθώς και τον υπολογισμό των χαρακτηριστικών τους, τη χρήση του PNN για την διάκριση των δύο κατηγοριών CIN (Low-High) και τις μεθόδους exhaustive search, για την επιλογή των χαρακτηριστικών, LOO, για την κατηγοριοποίηση των όγκων και την μέθοδο 10-fold bootstrapping για την αξιολόγηση του συστήματος σε νέα δεδομένα. Με τη χρησιμοποίηση των επεξεργαστών μιας κάρτας γραφικών και χρήση παράλληλου προγραμματισμού μέσω των τεχνολογιών GUDA η πολυπλοκότητα λόγω του μεγάλου όγκου δεδομένων αντιμετωπίστηκε επιτυχώς και οδήγησε στο βέλτιστο σχεδιασμό του συστήματος και στη μείωση του υπολογιστικού χρόνου. Η σχεδίαση του συστήματος με το σύνολο των δεδομένων, από την Πάτρα και το ΙΑΣΩ, είχε ποσοστό επιτυχίας που άγγιξε το 90% σε ότι αφορά στο διαχωρισμό μεταξύ των δύο κατηγοριών. Η αξιολόγηση του συστήματος ως προς την ικανότητα γενίκευσης σε νέα περιστατικά ήταν, όπως αναμενόταν, χαμηλότερη σε σχέση με αυτή που επιτεύχθηκε κατά τον σχεδιασμό του. Πιο συγκεκριμένα, η εφαρμογή της μεθόδου 10-fold bootstrapping πέτυχε ποσοστό επιτυχίας με μέση τιμή ίση με 85%. Ερευνητική Εργασία 3 Στην τελευταία ερευνητική εργασία που σχετίζονταν με την ανάπτυξη ενός ΣΑΠ για τον διαχωρισμό των δύο ειδών τύπων του HPV (High Risk, Low Risk), το αποτέλεσμα ήταν η σχεδίαση ενός συστήματος απόφασης που πέτυχε μέγιστη ακρίβεια πρόβλεψης, περίπου, 93% στη διάκριση των δύο αυτών κατηγοριών. Το ποσοστό αυτό είναι ενθαρρυντικό και υποσχόμενο πως το προτεινόμενο σύστημα μπορεί να αποτελέσει αξιόπιστο εργαλείο στη διάκριση μεταξύ χαμηλού και υψηλού κινδύνου τύπων του HPV. Επίσης, παρατηρήθηκε ότι οι κυτταρικοί πυρήνες των τύπων υψηλού κινδύνου απεικονίζονται περισσότερο τραχείς και ανώμαλοι στην υφή τους, παρουσιάζουν εντονότερες αντιθέσεις (contrast), είναι μεγαλύτεροι και το σχήμα τους εμφανίζει μεγαλύτερη ανομοιομορφία. The present Phd Thesis had multiple objectives: a) the investigation of cells’ differences between Low squamous intraepithelial lesions (LSIL) and High squamous intraepithelial lesions (HSIL)) of the cervix in cases of patients diagnosed with Cervical Intraepithelial Neoplasia (CIN), b) the design and development of a decision support system (DSS) for discriminating LSIL and HSIL by using artificial intelligence, pattern recognition (PR) methods and histopathological images of CIN and c) the design and application of a DSS which would efficiently distinguish the risk types of human papillomavirus such as Low risk type and High risk type. Material and Methods: The clinical material comprised hematoxylin & eosin (H&E) stained biopsy specimens of, totally, 78 patients diagnosed with CIN. 56 out of 78 biopsies has been acquired from the University hospital of Patras (UoP) while the 22 biopsies remaining from the IASO hospital at Larisa, Greece. Four or five non-overlapping microscopy images were digitized from each patient’s H&E specimens, from regions indicated by the expert physician. Regarding the experimental phase of the present PhD thesis, the process of each experiment was as follows: First Paper The investigation of cells’ differences between LSIL and HSIL led to the generation of sixty-three nuclear features stemmed from each patient’s images. Additionally, Wilcoxon statistical test and the point biserial correlation were used to estimate each feature’s discriminatory power between LSIL and HSIL as well its correlation with the advancing CIN grade, respectively. Second Paper The aim of a decision support system (DSS) development for discriminating LSIL and HSIL was the designing of a tunable, cross-platform, pattern recognition (PR) system for discriminating with high accuracy between low and high Cervical Intraepithelial Neoplasia (CIN) cases from digitized images of Hematoxylin & Eosin (H&E) stained biopsy specimens produced at different medical centers, Hospital University of Patras and IASO hospital at Larisa. Hence, it has been used seventy-seven nuclei features regarding texture, morphology, and spatial distribution. These features derived from four or five non-overlapping microscopy images of each patient’s biopsy. The Probabilistic Neural Network classifier, the exhaustive-search feature selection method (for finding the minimum number of features combined with the best discrimination accuracy), the leave-one-out and the bootstrap validation methods were used to design and evaluate to new “unseen” data the proposed DSS. In order to accelerate the whole process of system’s designing and optimization parallel processing techniques and GPU technology has been employed. Third Paper The objectives of that experiment were: (a) To identify, by computer processing of digitized images of H&E-stained biopsy material of the cervix, differences in the structure of nuclei between high-risk (HR) and low-risk (LR) HPV types and (b) to assess the HPV risk-type by designing a decision support system (DSS). Concerning the methods that had been followed, clinical material comprised hematoxylin and eosin (H&E) stained biopsies from squamous intraepithelial lesions (SIL) of 55 patients with PCR verified HR-HPV (26 patients) or LR-HPV (29 patients) infection. From each patient’s biopsy specimen, we digitized one region of interest (ROI), guided by the expert physician. Following segmentation of nuclei, 77 textural and morphological features had been quantified from each nucleus. Consequently, each patient was represented by a 77-feature vector, the feature means of all nuclei, and two classes for HR-HPV and LR-HPV types were formed. Finally, it was performed (a) statistical analysis to determine features with statistically significant differences (SSD) between the two classes and (b) discriminant analysis, by designing a DSS, for estimating the HPV risk-type. Results-Conclusions: The results and the conclusions originated from the three above-mentioned experiments were the following: First Paper Regarding to the study of the cells’ differences investigation between LSIL and HSIL, statistical analysis showed 19 features that quantify nuclear shape, size, and texture and sustain statistically significant differences between LSIL and HSIL. These findings revealed that nuclei in HSIL, as compared to nuclei in LSIL, have more irregular shape, are larger in size, coarser in texture, contain higher edges, have higher local contrast, more inhomogeneous and comprise structures of different intensities. The prediction accuracy of the kNN classifier applied for discerning LSIL and HSIL achieved the 93.18% by using a three features combination. Also, the 10-trial bootstrapping method which has been selected for estimating DSS’s performance achieved accuracy of 91.1%, confirming the discrimination ability between LSIL and HSIL of the developed DSS. Concluding the systematic statistical analysis quantified from H&E- stained biopsy material has shown that there are significant differences in the shape, texture and size of nuclei between low CIN and high CIN cases. Second Paper In relation to the PR-system designed for discriminating LSIL and HSIL, initially, 44 cases produced at the Hospital University of Patras have been employed. PR-system’s discrimination accuracy between low CIN and high CIN cases was 95.46%, using 3 features, and PR-system’s estimated accuracy to new, “unseen” by the system cases, was 85.56%, using the tenfold bootstrapping cross-validation method. Afterward, the PR-system was redesigned, using UoP data (44 cases) for training set and IASO data (22 cases) for testing set. Classification accuracy was 86.36%, using three (3) features. Finally, UoP and IASO classes were combined (66 cases, 34 low CIN and 32 high CIN) and the PR-system was redesigned. Discrimination accuracy was 89.93%, using three features. Concluding, the PR-system designed by the data of UoP could be modified in order to classify with high accuracy low CIN and high CIN cases produced at a different medical center (IASO). Parallel processing techniques and GPU technology employed to assist to the optimum system designing. The developed PR-system was designed to operate in a clinical environment, as a second opinion tool, having the capability of been redesigned when new verified cases are added to its repository or other medical centers are included, following similar biopsy material preparation processes. Third Paper Statistical analysis revealed 40 features with SSDs between classes and discriminant analysis showed that the best DSS design achieved high accuracy of about 93% in identifying the HPV-risk type on data not used in the design of the DSS. Concluding, nuclei of HR-HPV types, were of higher intensity, contained larger structures, had higher edges, were coarser, rougher, had higher contrast, were larger and attained more irregular shapes. The proposed DSS indicates that discrimination of HPV-risk type from images of H&E-stained biopsy material of the cervix is promising. 2021-04-07T07:27:53Z 2021-04-07T07:27:53Z 2020-12-21 http://hdl.handle.net/10889/14742 gr application/pdf