[ES] El síndrome metabólico se define como un conjunto de trastornos (e.g., niveles elevados de presión arterial, niveles elevados de glucosa en sangre, exceso de grasa abdominal o niveles elevados de colesterol o triglicéridos) que afectan a un individuo al mismo tiempo. La presencia de uno de estos factores no implica un riesgo elevado para la salud, sin embargo, presentar varios de ellos aumenta la probabilidad de sufrir enfermedades secundarias como la enfermedad cardiovascular o la diabetes tipo II. Las enfermedades difusas hepáticas son todas aquellas enfermedades que afectan a las células funcionales del hígado, los hepatocitos, alterando, de este modo, la función hepática. En estos procesos, los hepatocitos se ven sustituidos por adipocitos y tejido fibroso. La enfermedad de hígado graso no alcohólico es una afección reversible originada por la acumulación de triglicéridos en los hepatocitos. El alcoholismo, la obesidad, y la diabetes son las causas más comunes de esta enfermedad. Este estado del hígado es reversible si se cambia la dieta del paciente, sin embargo, si este no se cuida, la enfermedad puede ir avanzando hacia estadios más severos, desencadenando fibrosis, cirrosis e incluso carcinoma hepatocelular (CHC). La temprana detección de todos estos procesos es de gran importancia en la mejora del pronóstico de los pacientes. Así, las técnicas de imagen en combinación con modelos computacionales permiten caracterizar el tejido mediante la extracción de parámetros objetivos, conocidos como biomarcadores de imagen, relacionados con estos procesos fisiológicos y patológicos, permitiendo una estadificación más precisa de las enfermedades. Además, gracias a las técnicas de inteligencia artificial, se pueden desarrollar algoritmos de segmentación automática que permitan realizar dicha caracterización de manera completamente automática y acelerar, de este modo, el flujo radiológico. Por todo esto, en la presente tesis doctoral, se presenta una metodología para el desarrollo de modelos de segmentación y cuantificación automática, siendo aplicada a tres casos de uso. Para el estudio del síndrome metabólico se propone un método de segmentación automática de la grasa visceral y subcutánea en imágenes de tomografía computarizada (TC), para el estudio de la enfermedad hepática difusa se propone un método de segmentación hepática y cuantificación de la grasa y hierro hepáticos en imágenes de resonancia magnética (RM), y, finalmente, para el estudio del CHC, se propone un método de segmentación hepática y cuantificación de los descriptores de la curva de perfusión en imágenes de RM. Todo esto se ha integrado en una plataforma que permite su integración en la práctica clínica. Así, se han adaptado los algoritmos desarrollados para ser ejecutados en contenedores Docker de forma que, dada una imagen de entrada, generen los parámetros cuantitativos de salida junto con un informe que resuma dichos resultados; se han implementado herramientas para que los usuarios puedan interactuar con las segmentaciones generadas por los algoritmos de segmentación automática desarrollados; finalmente, éstos se han implementado de forma que generen dichas segmentaciones en formatos estándar como DICOM RT Struct o DICOM Seg, para garantizar la interoperabilidad con el resto de sistemas sanitarios. / [CA] La síndrome metabòlica es defineix com un conjunt de trastorns (e.g., nivells elevats de pressió arterial, nivells elevats de glucosa en sang, excés de greix abdominal o nivells elevats de colesterol o triglicèrids) que afecten un individu al mateix temps. La presència d'un d'aquests factors no implica un risc elevat per a la salut, no obstant això, presentar diversos d'ells augmenta la probabilitat de patir malalties secundàries com la malaltia cardiovascular o la diabetis tipus II. Les malalties difuses hepàtiques són totes aquelles malalties que afecten les cèl·lules funcionals del fetge, els hepatòcits, alterant, d'aquesta manera, la funció hepàtica. En aquests processos, els hepatòcits es veuen substituïts per adipòcits i teixit fibrós. La malaltia de fetge gras no alcohòlic és una afecció reversible originada per l'acumulació de triglicèrids en els hepatòcits. L'alcoholisme, l'obesitat, i la diabetis són les causes més comunes d'aquesta malaltia. Aquest estat del fetge és reversible si es canvia la dieta del pacient, no obstant això, si aquest no es cuida, la malaltia pot anar avançant cap a estadis més severs, desencadenant fibrosis, cirrosis i fins i tot carcinoma hepatocel·lular (CHC). La primerenca detecció de tots aquests processos és de gran importància en la millora del pronòstic dels pacients. Així, les tècniques d'imatge en combinació amb models computacionals permeten caracteritzar el teixit mitjançant l'extracció paràmetres objectius, coneguts com biomarcadores d'imatge, relacionats amb aquests processos fisiològics i patològics, permetent una estratificació més precisa de les malalties. A més, gràcies a les tècniques d'intel·ligència artificial, es poden desenvolupar algorismes de segmentació automàtica que permeten realitzar aquesta caracterització de manera completament automàtica i accelerar, d'aquesta manera, el flux radiològic. Per tot això, en la present tesi doctoral, es presenta una metodologia per al desenvolupament de models de segmentació i quantificació automàtica, sent aplicada a tres casos d'ús. Per a l'estudi de la síndrome metabòlica es proposa un mètode de segmentació automàtica del greix visceral i subcutani en imatges de tomografia computada (TC), per a l'estudi de la malaltia hepàtica difusa es proposa un mètode segmentació hepàtica i quantificació del greix i ferro hepàtics en imatges de ressonància magnètica (RM), i, finalment, per a l'estudi del CHC, es proposa un mètode de segmentació hepàtica i quantificació dels descriptors de la corba de perfusió en imatges de RM. Tot això s'ha integrat en una plataforma que permet la seua integració en la pràctica clínica. Així, s'han adaptat els algorismes desenvolupats per a ser executats en contenidors Docker de manera que, donada una imatge d'entrada, generen els paràmetres quantitatius d'eixida juntament amb un informe que resumisca aquests resultats; s'han implementat eines perquè els usuaris puguen interactuar amb les segmentacions generades pels algorismes de segmentació automàtica desenvolupats; finalment, aquests s'han implementat de manera que generen aquestes segmentacions en formats estàndard com DICOM RT Struct o DICOM Seg, per a garantir la interoperabilitat amb la resta de sistemes sanitaris. / [EN] Metabolic syndrome is defined as a group of disorders (e.g., high blood pressure, high blood glucose levels, excess abdominal fat, or high cholesterol or triglyceride levels) that affect an individual at the same time. The presence of one of these factors does not imply an elevated health risk; however, having several of them increases the probability of secondary diseases such as cardiovascular disease or type II diabetes. Diffuse liver diseases are all those diseases that affect the functional cells of the liver, the hepatocytes, thus altering liver function. In these processes, the hepatocytes are replaced by adipocytes and fibrous tissue. Non-alcoholic fatty liver disease is a reversible condition caused by the accumulation of triglycerides in hepatocytes. Alcoholism, obesity, and diabetes are the most common causes of this disease. This liver condition is reversible if the patient's diet is changed; however, if the patient is not cared for, the disease can progress to more severe stages, triggering fibrosis, cirrhosis and even hepatocellular carcinoma (HCC). Early detection of all these processes is of great importance in improving patient prognosis. Thus, imaging techniques in combination with computational models allow tissue characterization by extracting objective parameters, known as imaging biomarkers, related to these physiological and pathological processes, allowing a more accurate statification of diseases. Moreover, thanks to artificial intelligence techniques, it is possible to develop automatic segmentation algorithms that allow to perform such characterization in a fully automatic way and thus accelerate the radiological workflow. Therefore, in this PhD, a methodology for the development of automatic segmentation and quantification models is presented and applied to three use cases. For the study of metabolic syndrome, a method of automatic segmentation of visceral and subcutaneous fat in computed tomography (CT) images is proposed; for the study of diffuse liver disease, a method of liver segmentation and quantification of hepatic fat and iron in magnetic resonance imaging (MRI) is proposed; and, finally, for the study of HCC, a method of liver segmentation and quantification of perfusion curve descriptors in MRI is proposed. All this has been integrated into a platform that allows its integration into clinical practice. Thus, the developed algorithms have been adapted to be executed in Docker containers so that, given an input image, they generate the quantitative output parameters together with a report summarizing these results; tools have been implemented so that users can interact with the segmentations generated by the automatic segmentation algorithms developed; finally, these have been implemented so that they generate these segmentations in standard formats such as DICOM RT Struct or DICOM Seg, to ensure interoperability with other health systems. / Jimenez Pastor, AM. (2023). Aprendizaje profundo y biomarcadores de imagen en el estudio de enfermedades metabólicas y hepáticas a partir de resonancia magnética y tomografía computarizada [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/202602

[ES] El dolor lumbar es una afección común que afecta a casi el 70% de la población, representando una carga significativa para el sistema de atención médica. Esta tesis se centra en extraer conocimiento médico a partir de Imágenes de Resonancia Magnética (IRM) lumbar, relacionándolas con el dolor lumbar. A través de las técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), se procesan extensos conjuntos de datos de IRM lumbar para desarrollar algoritmos de segmentación semántica que identifican las estructuras en la columna vertebral. El objetivo principal es mejorar la comprensión de las causas del dolor lumbar y desarrollar modelos predictivos que respalden una toma de decisiones clínicas más precisa. Simultáneamente, se busca crear un repositorio público de imágenes de columna lumbar anonimizadas y datos poblacionales para facilitar la colaboración en la investigación en este campo. Los métodos propuestos en esta tesis se centran en el análisis preciso de IRM lumbar de pacientes con antecedentes de dolor lumbar en hospitales públicos de la Comunidad Valenciana, generando dos conjuntos de datos significativos. El primero, llamado "Massive Image Data Anatomy of the Spine" (MIDAS), contiene datos de alrededor de 23,688 pacientes, equivalente a unas 124,800 IRM lumbar. Estos datos fueron recopilados de 17 departamentos de salud y sometidos a diversas fases, que incluyen la aprobación de un comité ético, la de-identificación y corrección de metadatos DICOM, y la estandarización de protocolos de adquisición. Además, se implementó una estructura de archivos estandarizada llamada " Medical Imaging Data Structure" (MIDS) para garantizar la transparencia y reproducibilidad de los datos. Este conjunto de datos está disponible para descarga bajo solicitud en https://bimcv.cipf.es/bimcv-projects/midas- 2/. El segundo conjunto de datos se creó mediante la segmentación manual de 181 IRM lumbar, realizada por dos radiólogos expertos. El propósito de esta tarea fue asignar etiquetas de clase a cada píxel de las imágenes, donde las clases se definieron según elementos anatómicos como vértebras, discos intervertebrales, nervios, vasos sanguíneos y otros tejidos, cubriendo un total de 11 elementos diferentes de la columna vertebral. Estos datos se utilizaron para diseñar y entrenar variantes de arquitecturas de Redes Neuronales Convolucionales (Convolutional Neural Networks o CNN) para la tarea de segmentación automática de IRM lumbar. Como resultado de los experimentos, esta tesis hace hincapié en la importancia de recopilar y preprocesar datos de alta calidad, así como elegir estratégicamente arquitecturas de red y técnicas de aprendizaje profundo en la segmentación semántica de imágenes médicas. Presenta topologías de red efectivas que superan al modelo U-Net estándar y resalta la versatilidad de un solo modelo para segmentar imágenes de diferentes protocolos y vistas, simplificando el desarrollo de sistemas de procesamiento de imágenes médicas. En última instancia, esta tesis representa un viaje interdisciplinario desde la ingeniería hasta la medicina, destacando la innovación de aplicar métodos de ML para obtener conjuntos de datos médicos etiquetados a gran escala. Las futuras investigaciones se centran en mejorar el conjunto de datos y desarrollar herramientas de visión por computadora para detectar y clasificar patologías de la columna lumbar. Una vez validadas clínicamente, estas innovaciones podrían revolucionar el diagnóstico clínico y la toma de decisiones médicas basadas en evidencia en este campo. / [CA] El dolor lumbar és una afecció comuna que afecta a gairebé el 70% de la població, la qual cosa representa una càrrega significativa per al sistema d'atenció mèdica. Aquesta tesi se centra a extraure coneixement mèdic a partir d'Imatges de Ressonància Magnètica (IRM) lumbar, relacionant-les amb el dolor lumbar. Mitjançant tècniques d'aprenentatge automàtic ("Machine Learning", ML), es processen extensos conjunts de dades d'IRM lumbar per tal de desenvolupar algoritmes de segmentació semàntica que identifiquen les estructures a la columna vertebral. L'objectiu principal és millorar la comprensió de les causes del dolor lumbar i desenvolupar models predictius que donen suport a una presa de decisions clíniques més precisa. Simultàniament, es busca crear un repositori públic d'imatges de columna lumbar anonimitzades i dades poblacionals per facilitar la col·laboració en la recerca en aquest camp. Els mètodes proposats en aquesta tesi se centren en l'anàlisi precisa d'IRM lumbar de pacients amb antecedents de dolor lumbar en hospitals públics de la Comunitat Valenciana, generant dos conjunts de dades significatius. El primer, anomenat "Massive Image Data Anatomy of the Spine" (MIDAS), conté dades de vora 23.688 pacients, equivalent a unes 124.800 IRM lumbars. Aquestes dades van ser recopilades de 17 departaments de salut i sotmeses a diverses fases, que inclouen l'aprovació d'un comitè ètic, la desidentificació i correcció de metadades DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine), i l'estandardització de protocols d'adquisició. A més, es va implementar una estructura d'arxius estandarditzada anomenada "Medical Imaging Data Structure" (MIDS) per tal de garantir la transparència i la reproducció de les dades. Aquest conjunt de dades està disponible per a descarregar sota sol·licitud a https://bimcv.cipf.es/bimcv-projects/midas-2/. El segon conjunt de dades es va crear mitjançant la segmentació manual de 181 IRM lumbars, realitzada per dos radiòlegs experts. El propòsit d'aquesta tasca va ser assignar etiquetes de classe a cada píxel de les imatges, classes que es van definir segons elements anatòmics com ara vèrtebres, discs intervertebrals, nervis, vasos sanguinis i altres teixits, tot cobrint un total d'11 elements diferents de la columna vertebral. Aquestes dades es van utilitzar per dissenyar i entrenar variants d'arquitectures de Xarxes Neuronals Convolucionals (Convolutional Neural Networks o CNN) per a la tasca de segmentació automàtica d'IRM lumbar. Com a resultat dels experiments, aquesta tesi destaca la importància de recopilar i preprocessar dades d'alta qualitat, així com de triar estratègicament arquitectures de xarxa i tècniques de DL en la segmentació semàntica d'imatges mèdiques. Presenta topologies de xarxa efectives que superen al model U-Net estàndard i destaca la versatilitat d'un sol model per a segmentar imatges de diferents protocols i vistes, simplificant el desenvolupament de sistemes de processament d'imatges mèdiques. Finalment, aquesta tesi representa un viatge interdisciplinari des de l'enginyeria fins a la medicina, tot destacant la innovació a l'hora d'aplicar mètodes d'ML per obtenir conjunts de dades mèdiques etiquetats a gran escala. Les futures investigacions se centren a millorar el conjunt de dades i desenvolupar eines de visió per ordinador per detectar i classificar patologies de la columna lumbar. Un cop validades clínicament, aquestes innovacions podrien revolucionar el diagnòstic clínic i la presa de decisions mèdiques basades en evidències en aquest camp. / [EN] Lower back pain is a common condition affecting nearly 70% of the population, representing a significant burden for the healthcare system. This thesis focuses on extracting medical knowledge from lumbar Magnetic Resonance Imaging (MRI), linking them to lower back pain. Through Machine Learning techniques, extensive lumbar MRI datasets are processed to develop semantic segmentation algorithms that identify structures in the spine. The main goal is to improve understanding of the causes of lower back pain and develop predictive models that support more accurate clinical decision-making. Simultaneously, the aim is to create a public repository of anonymized lumbar spine images and population data to facilitate collaboration in research in this field. The methods proposed in this thesis focus on the precise analysis of lumbar MRI from patients with a history of lower back pain in public hospitals of the Valencian Community, generating two significant datasets. The first, called "Massive Image Data Anatomy of the Spine" (MIDAS), contains data from around 23,688 patients, equivalent to about 124,800 lumbar MRIs. These data were collected from 17 health departments and underwent various phases, including ethical committee approval, de-identification and correction of DICOM metadata, and standardization of acquisition protocols. In addition, a standardized file structure called "Medical Imaging Data Structure" (MIDS) was implemented to ensure data transparency and reproducibility. This dataset is available for download upon request at https://bimcv.cipf.es/bimcv-projects/midas-2/. The second dataset involved the manual segmentation of 181 lumbar MRIs. Two expert radiologists performed this to assign class labels to each pixel in the images based on anatomical elements, including vertebrae, intervertebral discs, nerves, blood vessels, and other tissues, comprising 11 distinct elements of the spine. This data was utilized to design and train different Convolutional Neural Network (CNN) architectures for the automatic segmentation of lumbar MRI. As a result of the experiments, this thesis emphasizes the importance of collecting and preprocessing high-quality data and strategically choosing network architectures and DL techniques in the semantic segmentation of medical images. It presents effective network topologies that surpass the standard U-Net model and highlights the versatility of a single model to segment images from different protocols and views, simplifying the development of medical image processing systems. Ultimately, this thesis represents an interdisciplinary journey from engineering to medicine, highlighting the innovation of applying ML methods to obtain large-scale labelled medical datasets. Future research focuses on improving the dataset and developing computer vision tools to detect and classify lumbar spine pathologies. Once clinically validated, these innovations could revolutionize clinical diagnosis and evidence-based medical decision-making in this field. / Sáenz Gamboa, JJ. (2024). Machine Learning en Resonancia Magnética. Describiendo la Fisiopatología del Dolor Lumbar [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/207346