Este trabajo fue apoyado por becas del Programa de Colaboración para la Investigación y Experiencia Profesional (CREE) y un Descubrimiento donación de Ciencias Naturales e Ingeniería de Investigación (NSERC), de Canadá.

Los autores no tienen nada que revelar.

Hemos presentado una serie de técnicas sofisticadas de procesamiento digital de imágenes y reconocimiento de patrones, también conocidos como el aprendizaje de máquina y CAD, para la detección de distorsión de la arquitectura en mamografías anteriores de los casos de cáncer de intervalo-. Los métodos se basan en el análisis de los patrones de textura orientada presentes en las imágenes mamográficas. Nuestros métodos, entre ellos varios más características propuestas en nuestras obras relacionadas, son cap...

El cáncer de mama es una enfermedad grave que afecta a las mujeres y es la segunda causa principal de muerte relacionada con el cáncer entre las mujeres 1,2. Con el fin de mejorar las posibilidades de supervivencia y el pronóstico de los pacientes afectados por el tratamiento eficaz en las primeras etapas del cáncer de mama, la enfermedad tiene que ser detectado tan pronto como sea posible. En el análisis retrospectivo de los casos de cáncer de mama, los signos sutiles de anomalías se han observado en las mamografías de detección previamente adquiridas 3,4. Distorsión de la arquitectura es una de esas señales mamográfica localizada de posiblemente primeras etapas del cáncer de mama que es difícil de detectar 5,6. Los patrones asociados están vagamente descritos como distorsión de la arquitectura normal de la mama con el no rotundo masa visible. Distorsión de la arquitectura podría aparecer en las etapas iniciales de la formación de una masa en la mama o el tumor. Nuestra hipótesis es que las mamografías de detección obtenidos con anterioridad a la detección de cáncer de mama cía contiene signos sutiles de las primeras etapas del cáncer de mama, en particular, distorsión de la arquitectura. La Figura 1a muestra una imagen mamográfica previa de un caso de cáncer de pantalla-detectado. La región de la anomalía identificada por un radiólogo (JELD) se perfila con un rectángulo rojo. La mamografía previa se realizó 24 meses antes de la mamografía de detección se muestra en la Figura 1b. La mamografía antes había sido declarado libre de signos de cáncer en la instancia original de cribado. En el análisis retrospectivo y en comparación con la mamografía de detección, una región sospechosa relacionada con el sitio del cáncer detectado fue marcado por el radiólogo, y se esboza en rojo en la mamografía previa. La región sospechosa contiene signos de distorsión de la arquitectura, incluyendo espículas. Diagnóstico (CAD) técnicas y sistemas asistidos por ordenador ofrecen el potencial para lograr una mayor sensibilidad en la detección de breast cáncer 2,7-9. Sin embargo, en comparación con el número de publicaciones que existen en la literatura sobre la detección de otros signos de cáncer de mama, tales como masas y calcificaciones, sólo un pequeño número de estudios se han reportado en la detección de distorsión de la arquitectura en la ausencia de un masa central 10-17. Se ha encontrado que los sistemas CAD comercialmente disponibles para llevar a cabo mal en la detección de distorsión de la arquitectura 18. Los estudios sobre la detección de la distorsión de la arquitectura en las mamografías previas de casos detectados mediante cribado o intervalo cáncer 3,4,19-22 podría ayudar en el desarrollo de estrategias para la detección y tratamiento de enfermedades de la mama en sus primeras etapas, y conducir a la mejora de la pronóstico para el paciente 23. Preparación de imágenes para el Experimento Los experimentos se llevaron a cabo con 158 imágenes de las mamografías, incluyendo 106 mamografías previas de 56 individuos diagnosticadoscon cáncer de mama y 52 imágenes de 13 individuos normales. Ética aprobación para el estudio se obtuvo de la Junta Ética de Investigación Conjunto de la Salud, Oficina del Médico de Bioética de la Universidad de Calgary, y la Autoridad Regional de Salud de Calgary. Las imágenes fueron obtenidas de Screen Test: Programa de Alberta para la detección temprana del cáncer de mama 21,24,25. Las mamografías adquiridas en la última visita programada al programa de cribado antes del diagnóstico de cáncer fuera del programa de cribado fueron etiquetados como mamografías previas de los casos de cáncer de intervalo. Las mamografías de diagnóstico correspondientes no estaban disponibles. Todos menos dos de los 106 mamografías previas habían sido declarados libres de cualquier signo de cáncer de mama en el momento de su adquisición y análisis en el programa de cribado; las personas que corresponden a los otros dos mamografías habían sido remitidos para biopsia. El intervalo de tiempo entre el diagnóstico de cáncer y las mamografías anteriores varió de 1,5 mesess a 24,5 meses, con un promedio de 15 meses y la desviación estándar de 7 meses. Todas las mamografías previas de los casos de cáncer de intervalo disponibles en la base de datos se han incluido en el presente estudio, a excepción de seis imágenes en las que no hay partes sospechosas podrían ser identificados. Las mamografías de pantalla-película se digitalizaron a la resolución espacial de 50 micras y la resolución de la escala de grises de 12 bits por píxel utilizando el láser escáner Lumiscan 85 (Lumisys, Sunnyvale, CA). Un experto radiólogo especializado en la mamografía (JELD) revisó todas las 106 mamografías previas de los casos de cáncer de intervalo y marcó los sospechosos regiones de distorsión de la arquitectura con las cajas rectangulares sobre la base de los informes disponibles en la posterior proyección de imagen o una biopsia, o con un control minucioso de las mamografías . De las 106 imágenes de las mamografías previas en el conjunto de datos utilizados en el presente estudio, 38 imágenes tienen distorsión de la arquitectura visible, y los 68 restantes contienen imágenes ev cuestionable o no claramenteident distorsión de la arquitectura. Cada mamografía anterior contiene un único sitio de la distorsión de la arquitectura como se identifica por la caja rectangular dibujado por el radiólogo. La anchura media, altura, y el área de las 106 partes sospechosas de imágenes marcadas por el radiólogo son 56 mm, 39 mm y 2274 mm 2, con una desviación estándar de 11,8 mm, 11,6 mm y 1073.9 mm 2, respectivamente.

detection of architectural distortion in prior mammograms via analysis of oriented patterns

Demostramos métodos para la detección de distorsión de la arquitectura en mamografías anteriores de los casos de cáncer de intervalo-basados ​​en el análisis de la orientación de los patrones de tejido mamario en los mamogramas. Nuestra hipótesis es que la distorsión arquitectónica modifica la orientación normal de los patrones de tejido mamario en imágenes de las mamografías antes de la formación de masas o tumores. En los primeros pasos de nuestros métodos, las estructuras orientadas en una mamografía dado se analizó utilizando filtros Gabor y retratos de fase para detectar sitios con ganglios como de radiante o intersección patrones de tejido. Cada sitio detectado a continuación, se caracteriza mediante el valor de nodo, dimensión fractal, y una medida de la dispersión angular específicamente diseñado para representar los patrones de spiculating asociados con la distorsión de la arquitectura. Nuestros métodos fueron probados con una base de datos de 106 mamografías previas de 56 casos de cáncer de intervalo y 52 mamografías de 13 casos normales usando las funciones desarrolladas por elcaracterización de distorsión de la arquitectura, la clasificación de patrones a través de análisis discriminante cuadrática, y la validación de la licencia de un procedimiento ambulatorio. De acuerdo con los resultados de receptor de respuesta libre funcionamiento característico análisis, nuestros métodos han demostrado la capacidad de detectar distorsión de la arquitectura en las mamografías anteriores, tomada 15 meses (en promedio) antes del diagnóstico clínico del cáncer de mama, con una sensibilidad del 80% a alrededor de cinco falsos positivos por paciente.

Las tres características, a saber, el valor de nodo, FD, y H F, proporcionadas valores de AUC de 0.61, 0.59, y 0.64, respectivamente, cuando se utilizó cada característica por sí sola. El uso combinado de las tres características proporcionan un rendimiento mejorado con AUC = 0,70. La curva FROC obtenido con la combinación de las tres características se muestra en la Figura 11, lo que indica una sensibilidad de 80% a 5,6 MF / paciente y 89% en 7,5 MF / paciente. El uso de sól...

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Detection of Architectural Distortion in Prior Mammograms via Analysis of Oriented Patterns

Demostramos métodos para la detección de distorsión de la arquitectura en mamografías anteriores. Estructuras orientadas son analizados utilizando filtros Gabor y retratos de fase para detectar sitios de motivos radiantes de tejido. Cada sitio se caracteriza y clasifica el uso de medidas para representar patrones spiculating. Los métodos deberían ayudar en la detección de cáncer de mama.

La detección de la distorsión de la arquitectura en las mamografías previas<em&gt; Vía</em&gt; Análisis de los patrones Orientadas

We demonstrate methods for the detection of architectural distortion in prior mammograms of interval-cancer cases based on analysis of the orientation of ...

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Research

JoVE Journal

Medicine

Detection of Architectural Distortion in Prior Mammograms via Analysis of Oriented Patterns

42.6K vistas.  University of Calgary.  Demostramos métodos para la detección de distorsión de la arquitectura en mamografías anteriores. Estructuras orientadas son analizados utilizando filtros Gabor y retratos de fase para detectar sitios de motivos radiantes de tejido. Cada sitio se caracteriza y clasifica el uso de medidas para representar patrones spiculating. Los métodos deberían ayudar en la detección de cáncer de mama. 

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Morphology-Based Distinction Between Healthy and Pathological Cells Utilizing Fourier Transforms and Self-Organizing Maps

The appearance and the movements of immune cells are driven by their environment. As a reaction to a pathogen invasion, the immune cells are recruited to the site of inflammation and are activated to prevent a further spreading of the invasion. This is also reflected by changes in the behavior and the morphological appearance of the immune cells. In cancerous tissue, similar morphokinetic changes have been observed in the behavior of microglial cells: intra-tumoral microglia have less complex 3-dimensional shapes, having less-branched cellular processes, and move more rapidly than those in healthy tissue. The examination of such morphokinetic properties requires complex 3D microscopy techniques, which can be extremely challenging when executed longitudinally. Therefore, the recording of a static 3D shape of a cell is much simpler, because this does not require intravital measurements and can be performed on excised tissue as well. However, it is essential to possess analysis tools that allow the fast and precise description of the 3D shapes and allows the diagnostic classification of healthy and pathogenic tissue samples based solely on static, shape-related information. Here, we present a toolkit that analyzes the discrete Fourier components of the outline of a set of 2D projections of the 3D cell surfaces via Self-Organizing Maps. The application of artificial intelligence methods allows our framework to learn about various cell shapes as it is applied to more and more tissue samples, whilst the workflow remains simple.

Here, we provide a workflow that allows the identification of healthy and pathological cells based on their 3-dimensional shape. We describe the process of using 2D projection outlines based on the 3D surfaces to train a Self-Organizing Map that will provide objective clustering of the investigated cell populations.

Distinción basada en la morfología entre sanas y patológicas de las células utilizando transformadas de Fourier y mapas de auto-organización

The appearance and the movements of immune cells are driven by their environment. As a reaction to a pathogen invasion, the immune cells are recruited to ...

Investigación

Investigación sobre el cáncer

Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data

The scaled subprofile model (SSM)1-4 is a multivariate PCA-based algorithm that identifies major sources of variation in patient and control group brain image data while rejecting lesser components (Figure 1). Applied directly to voxel-by-voxel covariance data of steady-state multimodality images, an entire group image set can be reduced to a few significant linearly independent covariance patterns and corresponding subject scores. Each pattern, termed a group invariant subprofile (GIS), is an orthogonal principal component that represents a spatially distributed network of functionally interrelated brain regions. Large global mean scalar effects that can obscure smaller network-specific contributions are removed by the inherent logarithmic conversion and mean centering of the data2,5,6. Subjects express each of these patterns to a variable degree represented by a simple scalar score that can correlate with independent clinical or psychometric descriptors7,8. Using logistic regression analysis of subject scores (i.e. pattern expression values), linear coefficients can be derived to combine multiple principal components into single disease-related spatial covariance patterns, i.e. composite networks with improved discrimination of patients from healthy control subjects5,6. Cross-validation within the derivation set can be performed using bootstrap resampling techniques9. Forward validation is easily confirmed by direct score evaluation of the derived patterns in prospective datasets10. Once validated, disease-related patterns can be used to score individual patients with respect to a fixed reference sample, often the set of healthy subjects that was used (with the disease group) in the original pattern derivation11. These standardized values can in turn be used to assist in differential diagnosis12,13 and to assess disease progression and treatment effects at the network level7,14-16. We present an example of the application of this methodology to FDG PET data of Parkinson's Disease patients and normal controls using our in-house software to derive a characteristic covariance pattern biomarker of disease.

Multivariate techniques including principal component analysis (PCA) have been used to identify signature patterns of regional change in functional brain images. We have developed an algorithm to identify reproducible network biomarkers for the diagnosis of neurodegenerative disorders, assessment of disease progression, and objective evaluation of treatment effects in patient populations.

Identificación de los modelos de covarianza espaciales relacionados con la enfermedad utilizando los datos de neuroimagen

The scaled subprofile model (SSM)1-4 is a multivariate PCA-based algorithm that identifies major sources of variation in patient and control group brain ...

Medicina

Measuring the Complete-arch Distortion of an Optical Dental Impression

Digital workflows have actively been used to produce dental restorations or oral appliances since dentists started to make digital impressions by acquiring 3D images with an intraoral scanner. Because of the nature of scanning the oral cavity in the patient&#39;s mouth, the intraoral scanner is a handheld device with a small optical window, stitching together small data to complete the entire image. During the complete-arch impression procedure, a deformation of the impression body can occur and affect the fit of the restoration or appliance. In order to measure these distortions, a master specimen was designed and produced with a metal 3D printer. Designed reference geometries allow setting independent coordinate systems for each impression and measure x, y, and z displacements of the cylinder top circle center where the distortion of the impression can be evaluated. In order to evaluate the reliability of this method, the coordinate values of the cylinder are calculated and compared between the original computer-aided design (CAD) data and the reference data acquired with the industrial scanner. The coordinate differences between the two groups were mostly less than 50 &#181;m, but the deviations were high due to the tolerance of 3D printing in the z coordinates of the obliquely designed cylinder on the molar. However, since the printed model sets a new standard, it does not affect the results of the test evaluation. The reproducibility of the reference scanner is 11.0 &#177; 1.8 &#181;m. This test method can be used to identify and improve upon the intrinsic problems of an intraoral scanner or to establish a scanning strategy by measuring the degree of distortion at each part of the complete-arch digital impression.

Here, we present a protocol to measure the degree of distortion at each part of the compete-arch digital impression acquired from an intraoral scanner with 3D-printed metal phantom with standard geometries.

Medición de la distorsión de arco completo de una impresión dental óptica

Digital workflows have actively been used to produce dental restorations or oral appliances since dentists started to make digital impressions by ...

Ingeniería

Tracking the Mammary Architectural Features and Detecting Breast Cancer with Magnetic Resonance Diffusion Tensor Imaging

Breast cancer is the most common cause of cancer among women worldwide. Early detection of breast cancer has a critical role in improving the quality of life and survival of breast cancer patients. In this paper a new approach for the detection of breast cancer is described, based on tracking the mammary architectural elements using diffusion tensor imaging (DTI). 
The paper focuses on the scanning protocols and image processing algorithms and software that were designed to fit the diffusion properties of the mammary fibroglandular tissue and its changes during malignant transformation. The final output yields pixel by pixel vector maps that track the architecture of the entire mammary ductal glandular trees and parametric maps of the diffusion tensor coefficients and anisotropy indices. 
The efficiency of the method to detect breast cancer was tested by scanning women volunteers including 68 patients with breast cancer confirmed by histopathology findings. Regions with cancer cells exhibited a marked reduction in the diffusion coefficients and in the maximal anisotropy index as compared to the normal breast tissue, providing an intrinsic contrast for delineating the boundaries of malignant growth. Overall, the sensitivity of the DTI parameters to detect breast cancer was found to be high, particularly in dense breasts, and comparable to the current standard breast MRI method that requires injection of a contrast agent. Thus, this method offers a completely non-invasive, safe and sensitive tool for breast cancer detection.

We describe how to obtain parametric and vector maps of the diffusion tensor of the breast using magnetic resonance imaging. The protocol and final output following imaging processing are tailored for tracking breast architectural features and detecting breast malignancy.

Seguimiento de las mamarias características de la arquitectura y la detección de cáncer de mama con resonancia magnética con tensor de difusión de imágenes

Breast cancer is the most common cause of cancer among women worldwide. Early detection of breast cancer has a critical role in improving the quality of ...

Medical-grade Sterilizable Target for Fluid-immersed Fetoscope Optical Distortion Calibration

We have developed a calibration target for use with fluid-immersed endoscopes within the context of the GIFT-Surg (Guided Instrumentation for Fetal Therapy and Surgery) project. One of the aims of this project is to engineer novel, real-time image processing methods for intra-operative use in the treatment of congenital birth defects, such as spina bifida and the twin-to-twin transfusion syndrome. The developed target allows for the sterility-preserving optical distortion calibration of endoscopes within a few minutes. Good optical distortion calibration and compensation are important for mitigating undesirable effects like radial distortions, which not only hamper accurate imaging using existing endoscopic technology during fetal surgery, but also make acquired images less suitable for potentially very useful image computing applications, like real-time mosaicing. In this paper proposes a novel fabrication method to create an affordable, sterilizable calibration target suitable for use in a clinical setup. This method involves etching a calibration pattern by laser cutting a sandblasted stainless steel sheet. This target was validated using the camera calibration module provided by OpenCV, a state-of-the-art software library popular in the computer vision community.

This article describes the design and development of a sterilizable custom camera optical distortion calibration target for the peri-operative, fluid-immersed calibration of endoscopes during endoscopic interventions.

Objetivo esterilizable de calidad médica para Fluid-sumergido Fetoscopio óptico Distorsión de calibración

We have developed a calibration target for use with fluid-immersed endoscopes within the context of the GIFT-Surg (Guided Instrumentation for Fetal ...

Bioingeniería

Analysis of Craniomaxillofacial Malformations in Mice Using Three-dimensional Microcomputed Tomography

To model craniofacial malformations caused by vitamin A deficiency (VAD), we expressed a dominant-negative retinoid receptor mutation in osteoblasts to specifically inhibit RAR transcriptional activity in mice. This approach allowed us to investigate the effects of VAD on cranial hypomineralization, mandibular deformity, and clavicular hypoplasia in clinical cases. In this study, microcomputed tomography (microCT) scanning of the craniomaxillofacial region of mice represented a valuable tool for studying the growth and development of this animal model. The manual estimation of images is both time-consuming and inaccurate. Hence, here, we present a straightforward, efficient, and accurate approach for segmenting and quantifying the microCT images of each craniomaxillofacial bone. MicroCT software was used to slice the mandible, frontal bone, parietal bone, nasal bone, premaxilla, maxilla, interparietal bone, and occipital bone of mice and measure their corresponding lengths and widths. This segmentation method can be applied to study growth and development in developmental biology, biomedicine, and other related sciences and allows researchers to analyze the effects of genetic mutations on individual craniofacial bones.

Here, we describe in depth a method, which is based on microcomputed tomography, to segment and measure 3D models of craniomaxillofacial bones in mice, for better assessment of craniomaxillofacial bone development in mice than what is possible with current methods.

Análisis de Malformaciones Craneomaxilofaciales en Ratones mediante Tomografía Microcomputarizada Tridimensional

To model craniofacial malformations caused by vitamin A deficiency (VAD), we expressed a dominant-negative retinoid receptor mutation in osteoblasts to ...

Biología del Desarrollo

Reconstruction of 3-Dimensional Histology Volume and its Application to Study Mouse Mammary Glands

Histology volume reconstruction facilitates the study of 3D shape and volume change of an organ at the level of macrostructures made up of cells. It can also be used to investigate and validate novel techniques and algorithms in volumetric medical imaging and therapies. Creating 3D high-resolution atlases of different organs1,2,3 is another application of histology volume reconstruction. This provides a resource for investigating tissue structures and the spatial relationship between various cellular features. We present an image registration approach for histology volume reconstruction, which uses a set of optical blockface images. The reconstructed histology volume represents a reliable shape of the processed specimen with no propagated post-processing registration error. The Hematoxylin and Eosin (H&#38;E) stained sections of two mouse mammary glands were registered to their corresponding blockface images using boundary points extracted from the edges of the specimen in histology and blockface images. The accuracy of the registration was visually evaluated. The alignment of the macrostructures of the mammary glands was also visually assessed at high resolution.
This study delineates the different steps of this image registration pipeline, ranging from excision of the mammary gland through to 3D histology volume reconstruction. While 2D histology images reveal the structural differences between pairs of sections, 3D histology volume provides the ability to visualize the differences in shape and volume of the mammary glands.

We present an image registration approach for 3-dimensional (3D) histology volume reconstruction, which facilitates the study of the changes of an organ at the level of macrostructures made up of cells . Using this approach, we studied the 3D changes between wild-type and Igfbp7-null mammary glands.

Reconstrucción de 3-Dimensional Volumen Histología y su aplicación al estudio del ratón glándulas mamarias

Histology volume reconstruction facilitates the study of 3D shape and volume change of an organ at the level of macrostructures made up of cells. It can ...

Biología

Reconstrucción 3D para el diagnóstico y tratamiento de nódulos pulmonares

A 3D Digital Model for the Diagnosis and Treatment of Pulmonary Nodules

The three-dimensional (3D) reconstruction of pulmonary nodules using medical images has introduced new technical approaches for diagnosing and treating pulmonary nodules, and these approaches are progressively being acknowledged and adopted by physicians and patients. Nonetheless, constructing a relatively universal 3D digital model of pulmonary nodules for diagnosis and treatment is challenging due to device differences, shooting times, and nodule types. The objective of this study is to propose a new 3D digital model of pulmonary nodules that serves as a bridge between physicians and patients and is also a cutting-edge tool for pre-diagnosis and prognostic evaluation. Many AI-driven pulmonary nodule detection and recognition methods employ deep learning techniques to capture the radiological features of pulmonary nodules, and these methods can achieve a good area under-the-curve (AUC) performance. However, false positives and false negatives remain a challenge for radiologists and clinicians. The interpretation and expression of features from the perspective of pulmonary nodule classification and examination are still unsatisfactory. In this study, a method of continuous 3D reconstruction of the whole lung in horizontal and coronal positions is proposed by combining existing medical image processing technologies. Compared with other applicable methods, this method allows users to rapidly locate pulmonary nodules and identify their fundamental properties while also observing pulmonary nodules from multiple perspectives, thereby providing a more effective clinical tool for diagnosing and treating pulmonary nodules.

Autor destacado: Un modelo digital 3D para el diagnóstico y tratamiento de nódulos pulmonares  

The objective of this study is to develop a novel 3D digital model of pulmonary nodules that serves as a communication bridge between physicians and patients and is also a cutting-edge tool for pre-diagnosis and prognostic evaluation.

Un modelo digital 3D para el diagnóstico y tratamiento de nódulos pulmonares

The three-dimensional (3D) reconstruction of pulmonary nodules using medical images has introduced new technical approaches for diagnosing and treating ...

La detección de la distorsión de la arquitectura en las mamografías previas

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