A joint discriminative-generative approach for tumour angiogenesis assessment in computational pathology (Computer file, 2019) [WorldCat.org]
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A joint discriminative-generative approach for tumour angiogenesis assessment in computational pathology
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A joint discriminative-generative approach for tumour angiogenesis assessment in computational pathology

Author: Oumeima LaifaDaniel RacoceanuHwee Kuan LeeYannick KergosienMaría Gloria Bueno GarcíaAll 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
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Details

Genre/Form: Thèses et écrits académiques
Material Type: Document, Thesis/dissertation, Internet resource
Document Type: Internet Resource, Computer File
All Authors / Contributors: 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).
OCLC Number: 1198234265
Notes: Titre provenant de l'écran-titre.
Description: 1 online resource
Responsibility: Oumeima Laifa ; sous la direction de Daniel Racoceanu et de Hwee Kuan Lee.

Abstract:

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.

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