• Cite/Export
  Cite/Export

  Copy a citation

  APA (6th ed.)

  

  Chicago (Author-Date, 15th ed.)

  

  Harvard (18th ed.)

  

  MLA (7th ed.)

  

  Turabian (6th ed.)

  

  Export a citation

  Export to RefWorks   Export to EndNote / Reference Manager   Export to EasyBib
  Export to EndNote / Reference Manager(non-Latin)   Cancel

  Note: Citations are based on reference standards. However, formatting rules can vary widely between applications and fields of interest or study. The specific requirements or preferences of your reviewing publisher, classroom teacher, institution or organization should be applied.
• Print
• E-mail
  E-mail

  All fields are required.

  The E-mail Address(es) field is required. Please enter recipient e-mail address(es).

  The E-mail Address(es) you entered is(are) not in a valid format. Please re-enter recipient e-mail address(es).

  You may send this item to up to five recipients.

  Enter recipient e-mail address(es): Separate up to five addresses with commas (,)

  The name field is required. Please enter your name.

  Enter your name: The subject field is required. Please enter the subject. Subject:

  The E-mail message field is required. Please enter the message.

  E-mail Message: I thought you might be interested in this item at http://www.worldcat.org/oclc/1198234265 Title: A joint discriminative-generative approach for tumour angiogenesis assessment in computational pathology Author: Oumeima Laifa; Daniel Racoceanu; Hwee Kuan Lee; Yannick Kergosien; María Gloria Bueno García; Vlad Popovici; Thierry Delzescaux; Nicolas Loménie; Sorbonne université (Paris / 2018-....); École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris; Laboratoire d'Imagerie Biomédicale (Paris) Publisher: 2019. OCLC:1198234265

  
  

  Please verify that you are not a robot.

  Cancel
• Share
• Permalink
  Permalink

  Copy this URL to link to this page:

• Write a review
• Rate this item:
• • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

A joint discriminative-generative approach for tumour angiogenesis assessment in computational pathology

Author:	Oumeima Laifa; Daniel Racoceanu; Hwee Kuan Lee; Yannick Kergosien; María Gloria Bueno García; All authors
Publisher:	2019.
Dissertation:	Thèse de doctorat : Informatique, télécommunications et électronique : Sorbonne université : 2019.
Edition/Format:	Computer file : Document : Thesis/dissertation : English
Summary:	L'angiogenèse est le processus par lequel de nouveaux vaisseaux sanguins se forment à partir du réseaux préexistant. Au cours de l'angiogenèse tumorale, les cellules tumorales sécrètent des facteurs de croissance qui activent la prolifération et la migration des cellules et stimulent la surproduction du facteur de croissance endothélial vasculaire (VEGF). Le rôle fondamental de l'approvisionnement vasculaire dans la croissance tumorale et le developement des thérapies anticancéreuses rend l'évaluation de l'angiogenèse tumorale, cruciale dans l'évaluation de l'effet des thérapies anti-angiogéniques, en tant que thérapie anticancéreuse prometteuse. Dans cette étude, nous établissons un panel quantitatif et qualitatif pour évaluer les structures des vaisseaux sanguins de la tumeur sur des images de fluorescence non invasives et des images histopathologique sur toute la surface tumorale afin d'identifier les caractéristiques architecturales et les mesures quantitatives souvent associées à la réponse thérapeutique ou prédictive de celle-ci. Nous développons un pipeline formé de Markov Random Field (MFR) et Watershed pour segmenter les vaisseaux sanguins et les composants du micro-environnement tumoral afin d'évaluer quantitativement l'effet du médicament anti-angiogénique Pazopanib sur le système vasculaire tumoral et l'interaction avec le micro-environnement de la tumeur. Le pazopanib, agent anti-angiogénèse, a montré un effet direct sur le système vasculaire du réseau tumoral via les cellules endothéliales. Nos résultats montrent une relation spécifique entre la néovascularisation apoptotique et la densité de noyau dans une tumeur murine traitée par Pazopanib. Une évaluation qualitative des vaisseaux sanguins de la tumeur est réalisée dans la suite de l'étude. Nous avons développé un modèle de réseau de neurone discriminant-générateur basé sur un modele d'apprentissage : réseau de neurones convolutionnels (CNN) et un modèle de connaissance basé sur des règles Marked Point Process (MPP) permettant de segmenter les vaisseaux sanguins sur des images très hétérogènes à l'aide de très peu de données annotées. Nous détaillons l'intuition et la conception du modèle discriminatif-génératif, sa similarité avec les Réseaux antagonistes génératifs (GAN) et nous évaluons ses performances sur des données histopathologiques et synthétiques. Les limites et les perspectives de la méthode sont présentées à la fin de notre étude. Angiogenesis is the process through which new blood vessels are formed from pre-existing ones. During angiogenesis, tumour cells secrete growth factors that activate the proliferation and migration of endothelial cells and stimulate over production of the vascular endothelial growth factor (VEGF). The fundamental role of vascular supply in tumour growth and anti-cancer therapies makes the evaluation of angiogenesis crucial in assessing the effect of anti-angiogenic therapies as a promising anti-cancer therapy. In this study, we establish a quantitative and qualitative panel to evaluate tumour blood vessels structures on non-invasive fluorescence images and histopathological slide across the full tumour to identify architectural features and quantitative measurements that are often associated with prediction of therapeutic response. We develop a Markov Random Field (MFRs) and Watershed framework to segment blood vessel structures and tumour micro-enviroment components to assess quantitatively the effect of the anti-angiogenic drug Pazopanib on the tumour vasculature and the tumour micro-enviroment interaction. The anti-angiogenesis agent Pazopanib was showing a direct effect on tumour network vasculature via the endothelial cells crossing the whole tumour. Our results show a specific relationship between apoptotic neovascularization and nucleus density in murine tumor treated by Pazopanib. Then, qualitative evaluation of tumour blood vessels structures is performed in whole slide images, known to be very heterogeneous. We develop a discriminative-generative neural network model based on both learning driven model convolutional neural network (CNN), and rule-based knowledge model Marked Point Process (MPP) to segment blood vessels in very heterogeneous images using very few annotated data comparing to the state of the art. We detail the intuition and the design behind the discriminative-generative model, and we analyze its similarity with Generative Adversarial Network (GAN). Finally, we evaluate the performance of the proposed model on histopathology slide and synthetic data. The limits of this promising framework as its perspectives are shown.  Read more...
Rating:	(not yet rated) 0 with reviews - Be the first.
Subjects	Tumeurs -- Vaisseaux sanguins. Imagerie médicale. Fluorescence. View all subjects
More like this	Similar Items