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Automatyc analysis of confocal images of the cornea
Full text linkThis thesis deals with the automatic analysis of confocal images of the cornea, and with the automatic estimation of clinical parameters.
Corneal diseases and dystrophies (dry-eye, keratoconus, conjunctivitis, herpes keratitis, lattice dystrophy, etc.) affect vision in widely differing ways. Some cause severe visual impairment, while a few cause no vision problems and are discovered during an eye examination. Other dystrophies may cause repeated episodes of pain without leading to permanent loss of vision. Corneal structures are very sensitive to corneal pathologies: nerve fibers, keratocytes, endothelial cells change their morphology. Changes in the morphology of corneal structures are also related to age or prolonged contact lens wear, to surgical interventions on cornea, such as LASIK or PRK, or to transplantation.
In vivo confocal microscopy of the cornea allows to acquire in a rapid and non-invasive way images of the various corneal layers and structures. Analyzing these images has been shown to be quite important to provide clinical information on the cornea state of health. At present, all the analyses of corneal structures are based on manual or semi-automatic methods, and thus the derived clinical parameter values are subjective and error prone.
Thus, a reliable automatic tool for evaluating corneal pathologies is strongly needed. Every automatic method for analyzing the cornea must go through some well defined steps. First, it has to detect the main anatomical structures of the cornea: nerve fibers, keratocytes and endothelial cells. Then it has to quantitatively measure the identified structures. Finally, it has to estimate the parameters of clinical interest.
In this thesis a new algorithm to extract the nerve fibers will be described. Density and morphology of nerve fibers are correlated to corneal pathologies. Then a method for visualizing all corneal structures in the 3D volume will be presented. Keratocytes volumetric density is an important clinical parameter: an algorithm for the automatic recognition of keratocytes in the 3D volume and for the estimation of the volumetric density has been developed. Finally, an algorithm for the automatic endothelial cell contour detection and the estimation of cells density and morphology will be described.
The algorithms presented in this thesis make it possible to conceive a tool to be used for the automatic analyses of the cornea. It will allow to obtain a quantitative and reproducible description of the whole cornea and specific details of the individual structures. It shall provide a diagnostic tool to aid the clinical practice.Questa tesi tratta dell’analisi automatica di immagini confocali della cornea, e della stima automatica di parametri clinici.
Malattie e distrofie della cornea (sindrome dell’occhio secco, cheratocono, congiuntiviti, cheratite erpetica, distrofia reticolare, ecc) pregiudicano la visione in molti modi. Alcune causano grave disabilità visiva, mentre poche altre non causano problemi di vista e sono scoperte nel corso di un esame degli occhi. Altre distrofie posso causare ripetuti episodi di dolore senza provocare la perdita permanente della vista. Le strutture della cornea sono molto sensibili alle patologie corneali: le fibre nervose, i cheratociti, le cellule endoteliali modificano la loro morfologia. Cambiamenti nella morfologia delle strutture della cornea sono anche legati all'età o all’uso prolungato di lenti a contatto, ad interventi chirurgici della cornea, come LASIK o PRK, o al trapianto.
La microscopia confocale della cornea permette di acquisire in vivo, in modo rapido e non invasivo, immagini dei vari strati della cornea e delle sue strutture. Analizzare queste immagini ha dimostrato essere molto importante per fornire informazioni cliniche sullo stato di salute della cornea. Allo stato attuale, tutte le analisi delle strutture corneali sono basate su metodi manuali o semi-automatici, e quindi i valori dei parametri clinici che ne derivano sono soggettivi e inclini all’errore.
Per questi motivi, un affidabile strumento automatico per la valutazione delle patologie della cornea è fortemente raccomandato. Ogni metodo automatico per analizzare la cornea deve passare attraverso alcune fasi ben definite. In primo luogo, deve riuscire ad individuare le principali strutture anatomiche della cornea: fibre nervose, cheratociti e cellule endoteliali. Poi, deve misurare quantitativamente le strutture individuate. Infine, deve stimare i parametri di interesse clinico.
In questa tesi, un nuovo algoritmo per estrarre le fibre nervose verrà descritto. Densità e morfologia dei nervi sono correlate a patologie della cornea. Successivamente, sarà presentato un metodo per la visualizzazione di tutte le strutture della cornea nel volume 3D. La densità volumetrica dei cheratociti è un importante parametro clinico: un algoritmo per il riconoscimento automatico dei cheratociti nel volume 3D e per la stima della densità volumetrica è stato sviluppato. Infine, un algoritmo per il riconoscimento automatico dei bordi delle cellule endoteliali e la stima della densità e morfologia cellulare sarà descritto.
Gli algoritmi presentati in questa tesi rendono possibile pensare ad uno strumento da utilizzare per l'analisi automatica della cornea. Consentirà di ottenere una stima quantitativa e una descrizione riproducibile di tutta la cornea e dettagli quantitativi delle singole strutture. Potrà essere uno strumento diagnostico di aiuto alla pratica clinica
Molecular markers as a tool for phylogenetic studies inProseriata(Platyhelminthes: Neoophora)
Full text linkThe orderProseriatais one of the most abundant groups of the meiofauna, particularly common in high-energy habitats. Studying Proseriata is difficult, as they are very minute animals with few morphological features that can be used for taxonomic analysis. The lack of diagnostic characters hinders the study of Proseriata by means of traditional methods, and molecular analyses are in most cases needed to reconstruct the phylogeny of Proserata and to provide reliable taxonomic assessment. Here, the results of five study cases were reported: i) the new recently discovered species, Pseudomonocelis paupercula was studied by means of an integrative taxonomic approach that include morphology, karyology, molecular phylogeny, reproductive biology and parentage analyses; ii) the Parotoplana tubifera species group was also investigated by an integrative approach that includes morphology, karyology and molecular phylogeny, and four new Parotoplana species were described; iii) phylogenetic relationships within the genus Monocelis, and within the family Monocelididae were investigated, and two new Mediterranean species belonging to the genus Monocelis was retrieved; iv) the first molecular clock for Proseriata was calibrated, that can be an appealing integration to the integrative taxonomic approach, and can provide phylogenetic reconstruction more accurate in future analyses; v) universal primers were designed to obtain a wider molecular sampling in Proseriata, so far very scarce.
=
L'ordine Proseriata costituisce uno dei più abbondanti gruppi della meiofauna, i cui rappresentanti sono particolarmente comuni in habitat ad alta energia. Gli studi sui Proseriata sono particolarmente problematici, in quanto l'ordine è rappresentato da organismi di ridotte dimensioni con pochi caratteri diagnostici utili ai fini tassomici. Per questo motivo i Proseriata non possono essere studiati solamente con metodi tradizionali e negli ultimi anni ci si è avvalsi di un approccio tassonomico integrato, comprendente analisi molecolari, sia per le ricostruzioni filogenetiche, sia per l'inquadramento tassonomico. Questo elaborato è costituito da cinque linee di ricerca: i) una nuova specie di recente scoperta, Pseudomonocelis paupercula, è stata descritta e analizzata mediante approccio tassonomico integrato; ii) quattro nuove specie appartenenti al gruppo di specie Parotoplana tubifera sono state descritte e sono state studiate le relazioni filogenetiche all'interno del gruppo e della famiglia Otoplanidae; iii) sono state chiarite le relazioni filogenetiche all'interno del genere Monocelis e della famiglia Monocelididae; questo studio ha portato alla scoperta di due nuove specie del genere Monocelis; iv) è stata eseguita la prima calibrazione dell'orologio molecolare nei Proseriati, che consente di implementare l'approccio tassonomico integrato; v) sono stati disegnati primer universali per i Proseriati, al fine di ampliare l'attuale campionamento molecolare sinora esiguo
Development of a Reliable Automated Algorithm for the Morphometric Analysis of Human Corneal Endothelium
No full textAutomatic detection and measurement of sub-basal nerves in confocal microscopy of the cornea
No full text
Automatic recognition of corneal nerve structures in images from confocal microscopy
No full textPURPOSE. To devise a method for automatically tracing corneal
nerves in confocal microscopy images.
METHODS. Images were acquired with a confocal microscope.
They were normalized and enhanced in luminosity and contrast.
The nerves were recognized by applying a novel tracing
algorithm, which includes Gabor filtering to enhance nerve
visibility and postprocessing procedures to remove false recognitions
and to link sparse segments into continuous structures.
A prototype of the algorithm was implemented in commercial
software and run on a personal computer.
RESULTS. A retrospective evaluation of the automatic procedure
was performed on a data set containing 90 images, from normal
and non-normal subjects. The average percentage of correctly
recognized nerves length with respect to total manually
traced lengths of visible nerves was 80.4% in normal subjects
and 83.8% on non-normal subjects; the average rate of false
nerve length recognition (with respect to the total automatically
traced length) was 6.5% in normal subjects and 9.1% in
non-normal subjects. Correlation coefficients between manual
and automatic lengths on the same image were 0.94, 0.95, and
0.86 in all, normal, and non-normal subjects, respectively. A
further evaluation was performed on an independent set of 80
normal subject images, resulting in a correlation coefficient of
0.89 between manual and automatic nerve lengths.
CONCLUSIONS. Automatic and manual length estimations on the
same image were very well correlated, indicating that the
automatic procedure is capable of correctly reproducing the
differences in nerve length between different subjects
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