F approach algorithm in missing landmark problem / Aproximación al algoritmo F en punto de referencia perdido

SUMMARY: Missing data may occur in every scientific studies. Statistical shape analysis involves methods that use geometric information obtained from objects. The most important input to the use of geometric information in statistical shape analysis is landmarks. Missing data in shape analysis occurs when there is a loss of information about landmark cartesian coordinates. The aim of the study is to propose F approach algorithm for estimating missing landmark coordinates and compare the performance of F approach with generally accepted missing data estimation methods, EM algorithm, PCA based methods such as Bayesian PCA, Nonlinear Estimation by Iterative Partial Least Squares PCA, Inverse non-linear PCA, Probabilistic PCA and regression imputation methods. Landmark counts were taken as 3, 6, 9 and sample sizes were taken as 5, 10, 30, 50, 100 in the simulation study. The data are generated based on multivariate normal distribution with positively defined variance-covariance matrices from isotropic models. In simulation study three different simulation scenarios and simulation based real data are considered with 1000 repetations. The best and the most different result in the performance evaluation according to all sample sizes is the Min (F) criteria of the F approach algorithm proposed in the study. In case of three landmarks which is only the proposed F approach and regression assignment method can be applied, Min (F) criteria give best results.

RESUMEN: Los datos faltantes pueden ocurrir en todos los estudios científicos. El análisis estadístico de formas involucra métodos que utilizan información geométrica obtenida de objetos. La entrada más importante para el uso de información geométrica en el análisis estadístico de formas son los puntos de referencia. Los datos que faltan en el análisis de formas se producen cuando hay una pérdida de información sobre las coordenadas cartesianas históricas. El objetivo del estudio es proponer el algoritmo de enfoque F para estimar las coordenadas de puntos de referencia faltantes y comparar el rendimiento del enfoque F con métodos de estimación de datos faltantes generalmente aceptados, algoritmo EM, métodos basados en PCA como Bayesian PCA, Estimación no lineal por Iterative Partial Least Squares PCA, PCA no lineal inverso, PCA probabilístico y métodos de imputación de regresión. Los recuentos de puntos de referencia se tomaron como 3, 6, 9 y los tamaños de muestra se tomaron como 5, 10, 30, 50, 100 en el estudio de simulación. Los datos se generan en base a una distribución normal multivariada con matrices de varianza-covarianza definidas positivamente a partir de modelos isotrópicos. En el estudio de simulación se consideran tres escenarios de simulación diferentes y se consideran datos reales basados en simulación con 1000 repeticiones. El mejor y más diferente resultado en la evaluación del desempeño según todos los tamaños de muestra es el criterio Min (F) del algoritmo de enfoque F propuesto en el estudio. En el caso de tres puntos de referencia, que es solo el enfoque F propuesto y se puede aplicar el método de asignación de regresión, los criterios Min (F) dan mejores resultados.

Métodos computacionales para estudio de la anemia drepanocítica / Study of sickle cell anemia using computacional methods

El procesamiento de imágenes digitales y la visión por computador son ampliamente utilizados en medicina actualmente y son de gran interés las propuestas de nuevos métodos de análisis automatizado de imágenes digitales o mejorar la eficiencia de los existentes. En este trabajo se desarrollaron métodos nuevos para estudiar computacionalmente a través de imágenes de muestras de sangre la drepanocitosis, dolencia con alta incidencia mundial y en Cuba, sobre todo en la región oriental. Se propusieron nuevos métodos de análisis de formas, obtenidos a partir de resultados clásicos de geometría integral y nuevas propuestas de visión por computador para evaluar trastornos neurofisiológicos asociados a través del estudio de las expresiones faciales del paciente. La validación estadística realizada comprobó la superioridad de estos métodos sobre otros, se determinó que son válidos para ser introducidos en software de apoyo para mejorar la calidad de la atención médica(AU)

Digital image processing and computer vision are frequently used in medicine at present and the proposals of new methods of automatic analysis of digital images or the efficiency improvement of the existing are of great interest. In this work new methods to computationally study sickle cell disease through blood samples images are developed, an illness with high incidence in the world and in Cuba, mainly in the eastern region. New shape analysis methods obtained from classical results of integral geometry and new computer vision proposals for evaluate neuro physiological disorders associated with this illness through the study of the facial expressions of the patient were proposed. The statistical validation realized confirmed the superiority of these methods on previous proposals, which is why they are valid to be introduced in support software to improve the quality of the medical attention(AU)

Indicadores de severidad de la craneosinostosis no sindrómica: Cuantificación de malformaciones sagitales y metópicas / Severity indices for non-syndromic craniosynostosis: quantifying sagittal and metopic malformations

En este trabajo se presenta un nuevo conjunto de indicadores de severidad que combinan diversos rasgos craneales para cuantificar las craneosinostosis aisladas de tipo sagital y metópica. La utilidad de los indicadores se evaluó examinando las tomografías computarizadas del cráneo de un grupo de infantes afectados por craneosinostosis aislada y un grupo de infantes no afectados. La base de datos contiene estudios de 90 pacientes con craneosinostosis sagital, 40 con craneosinostosis metópica y 60 pacientes no afectados. Los indicadores de severidad se obtienen a partir de un conjunto de indices de severidad por medio de un método estadístico de regresión logística regularizada conocido como red elástica. Los índices de severidad son medidas univariadas de forma que se calculan a partir de tres planos de análisis. Los planos se estiman a partir de referencias anatómicas cerebrales radiológicamente identificables. El desempeño de los indicadores se midió estimando el grado de separación lineal (GSL), que cuantifica la capacidad de un indicador para distinguir cráneos sagitales o metópicos de cráneos no afectados. Los indicadores de severidad propuestos alcanzan un GSL del 95.83% y 98.9% en las poblaciones sagitales vs. controles y metópicos vs. controles, respectivamente. Los resultados obtenidos en este trabajo sugieren que es posible construir indicadores multivariables de severidad que son clínicamente reproducibles y cuantifican efectivamente aspectos de la morfología craneal codificada por medio de un conjunto de índices de severidad.

This work develops a new set of severity scores that combine several cranial features in order to quantify sagittal and metopic craniosynostosis. Computed tomography head scans were obtained from 90 children affected with single-suture sagittal synostosis, 40 children with single-suture metopic synostosis, and 60 age-matched nonsynostotic controls. Tridimensional reconstructions of the skull were used to trace image analysis planes defined in terms of skull-base plane and internal landmarks. For each patient, a new set of descriptive measures or severity indices of skull shape malformation were computed. A statistical classification approach (regularized logistic regression) was used for combining individual severity indices into summarizing severity scores. The linear separation index that measures the ability of a classification function to separate the affected (sagittal or metopic) and nonsynostotic populations was used to evaluate the severity scores. The proposed scores are sensitive measures of the calvarial malformation that achieve linear separation indices of 95.83% and 98.9% for sagittal vs. control and metopic vs. control populations, respectively. As opposed to individual severity indices, the summarizing severity scores encapsulate a number of distinctive calvarial features associated with sagittal and metopic synostoses crania. The proposed scores enable quantitative analysis in clinical settings of skull features observed in isolated sagittal and metopic synostoses that may not be accurately detected by separate analysis of individual severity indices.

Morphological variation in the seahorse vertebral system / Variaciones morfológicas en el sistema vertebral del caballo de mar

The vertebral system in Hippocampus hippocampus is highly specialised because of the vertical locomotion and tail prehensility. The vertebral elements represent a special case of morphological changes, being the metameric structures organised along a natural functional series. We investigated the shape changes along the vertebral spine in H. hippocampus through geometric morphometrics, in order to describe functional and structural patterns. Actually, the dorso-ventral tail bending ability in the genus Hippocampus is one of the most impressive morphological modifications in the evolutionary history of fishes. Vertebrae were analysed using a 2D configuration from the left lateral view. The variation along the vertebral series suggests the identification of cervical, abdominal, dorsal, and caudal groups. The first three (cervical) elements and the lOth (supra-dorsal) structure show peculiar morphologies and local adaptations, associated with neck angulation and dorsal fin muscles, respectively. The vertebral size decreases from the anteriormost element backward, with some local variation at the dorsal area. Major changes are related to allometric variation at the neural región. The caudal elements are characterised by a marked size decrease, with consequent allometric shape changes involving the rotation of the posterior vertebral opening. This allometric trajectory leads to a natural ventral bending of the tail, promoting its prehensile function. This morphological survey suggests an interesting structural network between posture, locomotion, and vertebral anatomy, underlying the main functional changes in the Hippocampus biomechanics. Geometric morphometrics is rather suitable to approach metameric studies in terms of serial variation and functional adaptations.

El sistema vertebral en Hippocampus hippocampus es altamente especializado, debido a la locomoción vertical y la cola prehensible. Los elementos vertebrales representan un caso especial de cambios morfológicos, siendo estructuras metaméricas organizadas a lo largo de una serie funcional natural. Se investigaron los cambios en la forma, a lo largo de la columna vertebral en H. hippocampus a través de morfometría geométrica, con el fin de describir sus patrones funcionales y estructurales. Actualmente, la capacidad de flexión dorso-ventral de la cola en el género Hippocampus es una de las más impresionantes modificaciones morfológicas en la historia evolutiva de los peces. Las vértebras se analizaron mediante una configuración 2D de la vista lateral izquierda. La variación a lo largo de la serie vertebral sugiere la identificación de grupos cervicales, abdominales, dorsales, caudales. Los tres primeros elementos (cervicales) y la 10ª (supra-dorsal) muestran una estructura morfológica peculiar y adaptaciones locales, asociadas con la angulación del cuello y los músculos de la aleta dorsal, respectivamente. El tamaño vertebral disminuye desde elemento más anterior hacia atrás, con algunas variaciones locales en la zona dorsal. Los principales cambios están relacionados con la variación alométrica en la región neural. Los elementos caudales se caracterizan por una marcada disminución de tamaño, con los consiguientes cambios en la formas aloméricas de rotación de la abertura vertebral posterior. Esta trayectoria alométrica conduce a una flexión ventral natural de la cola, promoviendo su función prensil. Este estudio morfológico sugiere una interesante red estructural entre postura, locomoción y la anatomía vertebral junto a los principales cambios funcionales en la biomecánica de Hippocampus. La morfometría geométrica es bastante adecuada para los estudios con enfoques metaméricos, en términos de variación de serie y adaptaciones funcionales.