Entropy measure algorithms for biomedical applications

Abstract

Atualmente, os sinais e imagens biomédicas são fundamentais para o diagnóstico clínico. No entanto, em alguns casos, para um clínico menos experiente a sua interpretação poderá ser uma tarefa bastante difícil. Para algumas doenças, até clínicos com vasta experiência podem demonstrar dificuldades em quantificar e identificar os vários estádios da doença em questão devido à sua natureza.Desde os anos 1990' e, de acordo com a teoria da informação, surgiram várias medidas de entropia com o intuito de estudar a complexidade de sinais e imagens biomédicas. Além disso, a análise de múltiplos fatores de escala foi introduzida com o intuito de permitir uma visão detalhada dos dados em questão. Um valor de entropia elevado num sinal, imagem, ou volume revela uma elevada irregularidade do mesmo. Até agora, foram efetuados poucos avanços científicos no âmbito das medidas de entropia para a análise de volumes.Baseado no conceito de entropia difusa ("fuzzy entropy"), foram propostos três novos algoritmos de medidas de entropia, todos revelando inovações. Antes da sua aplicação em dados biomédicos, estes foram testados e validados em dados sintéticos, de acordo com os métodos na literatura.Em primeiro lugar, foi desenvolvida uma definição alternativa de de entropia difusa unidimensional (FuzEn1D) bem como a sua versão multi-escala (MFE1D), por forma a analisar a complexidade de sinais áudio de roncos bem como os estádios associados de síndrome de apneia-hipopneia do sono (SAHS). Este método revelou ser uma ferramenta interessante, que uma vez aperfeiçoado, poderá vir a ser utilizado no futuro para mais estudos.Posteriormente, com o intuito de processar imagens dermoscópicas, foi introduzida a entropia difusa bidimensional colorida (FuzEnC2D) para conduzir um estudo de microcirculação sangu ínea e, um estudo para identificação de lesões de pele. Conseguiu-se provar que FuzEnC2D poderá ser de grande interesse para ambos os estudos. No caso do estudo de microcirculação sanguínea, demonstrou-se que existem diferenças estatísticas entre uma região da pele em repouso e, uma região vasodilatada do mesmo tamanho e no mesmo indivíduo. Adicionalmente, provou-se que são verificadas diferenças estatísticas entre as demais lesões da pele consideradas no estudo (nevos comuns, nevos atípicos e, melanoma).Finalmente, é proposta ainda a entropia difusa tridimensional (FuzEn3D) e a sua versão multi-escala (MFE3D), para avaliar conjuntos de scans CT como um só volume de modo a proceder à identificação e ao estudo da progressão da doença Fibrose Pulmonar Idiopática (IPF). Neste último estudo, foi possível identificar a existência desta doença extremamente mortal entre dois grupos diferentes (um grupo de indivíduos saudáveis e, um grupo de indivíduos que sofrem de IPF).

Nowadays, biomedical signals and images are of utmost importance for medical diagnosis. Nevertheless, in some cases, for a less experienced doctor, their interpretation can become a very hard task. For some diseases, even experienced doctors can have difficulties in quantifying and identifying several stages due to the disease's nature.Since the 1990s, based on information theory, several entropy measures emerged to study biomedical signals and images' complexity. Moreover, multiple scale analysis has been introduced to have a more detailed view of the studied data. A high entropy value on a signal, image or volume reveals a high irregularity level. So far, little scientific advances have been made in analyzing volumes with entropy measures.Based on fuzzy entropy, we propose three new entropy algorithms measures, all with innovations in the field. Before applying them to biomedical data, all of them were tested and validated on synthetic data, according to previous literature approaches.First, an alternative unidimensional fuzzy entropy (FuzEn1D) definition and the multiscale version (MFE1D) has been developed to analyze snoring audio signals' complexity and Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome (SAHS) stages. This method revealed to be an interesting tool, that with some improvements, might be used in the future for further studies.Moreover, to process dermoscopic images a bidimensional colored fuzzy entropy (FuzEnC2D) algorithm was introduced to perform a cutaneous microcirculation study and the identification of skin lesions. It has been proven that FuzEnC2D can be of great interest to both microcirculatory assessment and melanoma identification. For the microcirculation study, statistical differences have been found between a relaxed skin region and vasodilated one of the same sizes for the same individual. Additionally, statistical differences have also been verified between the skin lesions considered (common nevi, atypical nevi, and melanoma).Finally, a tridimensional fuzzy entropy (FuzEn3D) and its multiscale version (MFE3D) is proposed to evaluate sets of CT scans as volumetric data for identification of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) and stage progression. In this study, the existence of this deathly disease between two different groups (a group of healthy subjects and one group of subjects diagnosed with IPF) was identified.