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Comparison of deep learning models for digital H&E staining from unpaired label-free multispectral microscopy images
(Elsevier, 2023-06-15) Salido Tercero, Jesús; Vallez Enano, Noelia; González López, Lucía María; Déniz, Óscar; Bueno, Gloria
Background and objective: This paper presents the quantitative comparison of three generative models of digital staining, also known as virtual staining, in H&E modality (i.e., Hematoxylin and Eosin) that are applied to 5 types of breast tissue. Moreover, a qualitative evaluation of the results achieved with the best model was carried out. This process is based on images of samples without staining captured by a multispectral microscope with previous dimensional reduction to three channels in the RGB range.
Methods: The models compared are based on conditional GAN (pix2pix) which uses images aligned with/without staining, and two models that do not require image alignment, Cycle GAN (cycleGAN) and contrastive learning-based model (CUT). These models are compared based on the structural similarity and chromatic discrepancy between samples with chemical staining and their corresponding ones with digital staining. The correspondence between images is achieved after the chemical staining images are subjected to digital unstaining by means of a model obtained to guarantee the cyclic consistency of the generative models.
Results: The comparison of the three models corroborates the visual evaluation of the results showing the superiority of cycleGAN both for its larger structural similarity with respect to chemical staining (mean value of SSIM
0.95) and lower chromatic discrepancy (10%). To this end, quantization and calculation of EMD (Earth Mover’s Distance) between clusters is used. In addition, quality evaluation through subjective psychophysical tests with three experts was carried out to evaluate quality of the results with the best model (cycleGAN).
Conclusions: The results can be satisfactorily evaluated by metrics that use as reference image a chemically stained sample and the digital staining images of the reference sample with prior digital unstaining. These metrics demonstrate that generative staining models that guarantee cyclic consistency provide the closest results to chemical H&E staining that also is consistent with the result of qualitative evaluation by experts.
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Pairwise learning for the partial label ranking problem
(Elsevier, 2023-04-02) Alfaro Jiménez, Juan Carlos; Aledo Sánchez, Juan Ángel; Gámez Martín, José Antonio
The partial label ranking problem is a particular preference learning scenario that focuses on learning preference models from data, such that they predict a complete ranking with ties defined over the values of the class variable for a given input instance. This work proposes to transform the rankings into preference relations among pairs of class labels and to learn a standard classifier for each of them. This classifier is then used to estimate the probability of each event from the preference relation between the two compared class labels. Finally, the probabilities obtained for each preference comparison are used to compute a preference matrix utilized to solve the corresponding rank aggregation problem and so obtain the ranking among all the class labels. The experimental evaluation shows that the proposed method is ranked ahead of competing algorithms in accuracy while obtaining similar CPU time results.
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Marco para la construcción y adaptación de modelos de evaluación de gestión, calidad y gobierno de datos
(Universidad de Castilla-La Mancha, 2024) Gómez Carretero, Ana Isabel
Los avances tecnológicos que estamos viviendo en los últimos años, como la computación en la nube, internet de las cosas y las redes sociales, han hecho que la cantidad de datos aumenten exponencialmente y se acumulen a una velocidad sin precedentes. El problema radica precisamente en unos niveles inadecuados de calidad de los datos, ya que las decisiones empresariales que pueden llegar a tomarse no serán mejores que los datos sobre los que se basan y por tanto pueden generar errores que impactarán negativamente en la eficiencia global de la organización.
Asegurar la calidad de los datos es una tarea que debe planificarse con suficiente tiempo, realizarse con objetivos claros, alineados a la estrategia de la organización, y dedicando los recursos humanos, materiales y económicos adecuados. Es decir, solo se pueden asegurar niveles adecuados de calidad de datos cuando éstos son gobernados. La mejora de la calidad de datos en las organizaciones se debe afrontar mediante una estrategia a largo plazo como sería una aproximación basada en la mejora de los procesos relacionados con los datos. El objetivo es proporcionar un marco de trabajo que permita a las organizaciones determinar en qué estado están y como desarrollar proyectos para la implantación progresiva de mejoras en los procesos de gestión de datos, gestión de calidad de datos y gobierno de datos de forma integrada.
Por todo esto, se propone un marco para la construcción y adaptación de modelos de evaluación de la gestión de datos, gestión de calidad de datos y gobierno de datos. Se ha llevado a cabo un proceso tanto de verificación como de validación. Para la verificación se ha tomado como referencia la familia de estándares internacionales ISO/IEC 33000 y se aportan evidencias del cumplimiento de los requisitos establecidos. Para la validación se ha llevado a cabo un caso de estudio en un hospital universitario portugués y se ha llevado a cabo un proyecto piloto de certificación en la biblioteca de la Universidad de Castilla ¿ La Mancha dando como resultado el primer certificado de madurez organizacional de los procesos de datos por MAMD - ISO 8000 - ISO/IEC 33000. Además del marco de trabajo de carácter general, se ha desarrollado una adaptación al sector de Internet de las Cosas (IoT).
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Aportaciones a la epidemiología de la COVID-19 en el entorno rural
(Universidad de Castilla-La Mancha, 2024) Rodríguez del Río, Francisco Javier
La pandemia por COVID-19, causada por el coronavirus SARS-CoV-2, ha supuesto una crisis sanitario- social y económica sin precedentes, con más de 680 millones de contagiados y 7 millones de muertes a nivel mundial.
Esta tesis aborda la búsqueda de marcadores predictores de evolución de la enfermedad, la detección ambiental del ARN del virus, la dinámica epidemiológica de la infección en el entorno rural, y el abordaje económico de la pandemia.
Los objetivos se centraron en: a) el análisis de suero de pacientes con diferentes estadios de gravedad clínica, titulando biomarcadores relacionados con la severidad de la enfermedad, b) la valoración del periodo sintomático y el grado de gravedad de la neumonía del paciente COVID-19 durante la pandemia, para describir los cambios en su virulencia, c) recoger material del que extraer ácidos nucleicos de superficies públicas y domicilios, identificándolos puntos críticos de transmisión y el riesgo de contagio en la comunidad, d) estudiar la dinámica de propagación de la COVID-19 en entornos rurales, su generalización en forma de pandemia y los factores que determinan su epidemiología, y e) estimar el coste de la atención del paciente COVID-19 en Atención Primaria.
Los resultados obtenidos en relación con: a)”la caracterización mediante proteómica sérica cuantitativa de biomarcadores pronósticos relacionados con el sistema inmunitario para la sintomatología de COVID-19”, permitieron asociar la selenoproteína P y la paraoxonasa sérica/arilesterasa 1 con la recuperación del paciente, la carboxipeptidasa B2 con la gravedad, y la proteína de la zona de embarazo con la sintomatología; b) “la gravedad de la COVID-19 disminuye con el tiempo”, observando también que la duración de los síntomas disminuyeron con el tiempo y no fue impulsada por cambios en la edad del paciente ni por cambios en la temperatura o las precipitaciones, c) se logró la “detección de ARN ambiental del SARS-CoV-2 en un entorno de alta prevalencia”, demostrando que la vigilancia ambiental contribuye a entender la dinámica de propagación del virus y la contaminación ambiental, d) “epidemiología de la COVID-19 y asistencia sanitaria rural” obteniendo que la duración de los síntomas de la enfermedad fue impulsada por el sexo, la edad y los factores de riesgo, mientras la probabilidad de sufrir COVID-19 grave aumentó con la duración de los síntomas y disminuyó con el tiempo, y la probabilidad de desarrollar enfermedad post-COVID aumentó con la edad y la duración de los síntomas asociados con la COVID-19. Finalmente, se analizaron las e) “implicaciones económicas de la pandemia por COVID-19”, resultando que el coste estimado medio por cada paciente COVID-19 fue de 54,63 euros al día, un valor muy inferior al de la atención hospitalaria. La potenciación y fortalecimiento del primer nivel asistencial hubiese permitido una gestión diferente de la pandemia.
En conjunto, esta tesis ha permitido conocer mejor la dinámica de COVID-19 en entornos rurales y aporta conocimientos que ojalá contribuyan a una mejor preparación frente a futuras emergencias.
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Análisis y evaluación de la usabilidad técnica y pedagógica de Telegram para el Mobile Learning a través de un caso de estudio: curso de operativa de trading con derivados financieros sobre el DAX
(Universidad de Castilla-La Mancha, 2024) Ríos Medina, Javier de los
Esta investigación analiza y evalúa la usabilidad técnica y pedagógica de la aplicación de comunicación móvil, Telegram, en un curso de operativa de trading con derivados sobre el DAX.
La usabilidad se estudia partiendo de las teoría clásica de la aceptación de la tecnología, TAM, y se aplica dentro de un contexto de transformación digital y, por tanto, de transformación social.
Se trabaja con una muestra 1.205 alumnos de perfil heterogéneo en edad, género, nivel de estudios, experiencia con Telegram y experiencia operando con derivados. Estos alumnos hacen un curso de duración indefinida pero el análisis se desarrolla exclusivamente desde el 10 de mayo de 2018 al 10 de marzo de 2019.
Los resultados del aprendizaje se estructura en dos niveles; un primer estudio sobre la usabilidad técnica que obtiene una puntuación de 89,91 en la escala SUS y, en segundo término, se obtienen interesantes resultados en cuanto a la usabilidad pedagógica.
La usabilidad pedagógica se analiza a través del cuestionario PMLQ que pretende dar respuesta, a través de cuatro encuestas, a las cinco proposiciones de investigación, que relacionan positivamente el uso de Telegram con los modelos de aprendizaje, la labor de los docentes, la interrelación de los alumnos, la importancia de los contenidos y el uso de los dispositivos.
Las conclusiones del estudio son muy positivas, ya que Telegram se manifiesta como una magnifica herramienta para el mobile Learning. Lo hace tanto en los aspectos relativos a la usabilidad técnica como pedagógica. En los aspectos pedagógicos, destaca por su alto grado de satisfacción en relación con el modelo de aprendizaje, el desempeño de los docentes, el empleo de contenidos audiovisuales y la utilización de multidispositivos. En términos de mejora o de adecuación del caso de estudio es interesante profundizar en la posibilidad de interacción entre los alumnos.
Por tanto, Telegram se descubre como una sorprendente herramienta de formación a través de dispositivos móviles para un curso de operativa de trading con derivados.