Computational modelling of human stem cell-derived cardiomyocytes - Texture descriptors for biological image processing
Modellistica computazionale di cardiomiociti derivati da cellule staminali umane - Texture descriptor per l'elaborazione di immagini biologiche
Creators: name: Paci, Michelangelo <1982>
Publisher: name: Alma Mater Studiorum - Università di Bologna
Year: 2013
Subjects: ING-INF/06 Bioingegneria elettronica e informatica

description: This thesis investigates two distinct research topics.
The main topic (Part I) is the computational modelling of cardiomyocytes derived from human stem cells, both embryonic (hESC-CM) and induced-pluripotent (hiPSC-CM). The aim of this research line lies in developing models of the electrophysiology of hESC-CM and hiPSC-CM in order to integrate the available experimental data and getting in-silico models to be used for studying/making new hypotheses/planning experiments on aspects not fully understood yet, such as the maturation process, the functionality of the Ca2+ hangling or why the hESC-CM/hiPSC-CM action potentials (APs) show some differences with respect to APs from adult cardiomyocytes. Chapter I.1 introduces the main concepts about hESC-CMs/hiPSC-CMs, the cardiac AP, and computational modelling. Chapter I.2 presents the hESC-CM AP model, able to simulate the maturation process through two developmental stages, Early and Late, based on experimental and literature data. Chapter I.3 describes the hiPSC-CM AP model, able to simulate the ventricular-like and atrial-like phenotypes. This model was used to assess which currents are responsible for the differences between the ventricular-like AP and the adult ventricular AP.
The secondary topic (Part II) consists in the study of texture descriptors for biological image processing. Chapter II.1 provides an overview on important texture descriptors such as Local Binary Pattern or Local Phase Quantization. Moreover the non-binary coding and the multi-threshold approach are here introduced. Chapter II.2 shows that the non-binary coding and the multi-threshold approach improve the classification performance of cellular/sub-cellular part images, taken from six datasets. Chapter II.3 describes the case study of the classification of indirect immunofluorescence images of HEp2 cells, used for the  antinuclear antibody clinical test.
Finally the general conclusions are reported.
description: Questa tesi indaga due distinti temi di ricerca.
Il tema principale (Parte I) è la modellistica computazionale di cardiomiociti derivati da cellule staminali umane, sia embrionali (hESC-CM) che pluripotenti-indotte (hiPSC-CM). Lo scopo di questa parte consiste nello sviluppare modelli elettrofisiologici di hESC-CM e hiPSC-CM al fine di integrare i dati sperimentali disponibili ed ottenere modelli in-silico utilizzabili per studiare/produrre ipotesi/pianificare esperimenti su aspetti ancora poco chiari come il processo di maturazione, la funzionalità del Ca2+ handling e le cause per cui i potenziali d'azione(PA)di hESC-CM/hiPSC-CM mostrino alcune differenze rispetto ai PA di cardiomiociti adulti. Il capitolo I.1 introduce i concetti base su hESC-CM/hiPSC-CM, PA cardiaco e modellistica computazionale. Il capitolo I.2 presenta il modello di PA di hESC-CM in grado di riprodurre il processo di maturazione attraverso due stadi di sviluppo, Early e Late, basato su esperimenti e dati di letteratura. Il capitolo I.3 descrive il modello di PA di hiPSC-CM, in grado di riprodurre i fenotipi ventricular-like ed atrial-like. Questo modello è stato utilizzato per valutare quali correnti siano le principali responsabili delle differenze tra il PA ventricular-like e quello di cardiomiociti ventricolari adulti.
Il tema secondario (Parte II) consiste nello studio di texture descriptor per la classificazione di immagini biologiche. Nel capitolo II.1 viene fornita una panoramica dei principali texture descriptor come Local Binary Pattern e Local Phase Quantization. Inoltre viene presentato il concetto di codifica non-binaria e approccio multi-threshold. Il Capitolo II.2 mostra che l'utilizzo della codifica non-binaria e dell'approccio multi-threshold portano ad un incremento delle performance di classificazione su sei dataset di immagini cellulari o di parti subcellulari. Il capitolo II.3 presenta un caso di studio di classificazione di immagini di immunofluorescenza indiretta su cellule HEp2, utilizzate in clinica per il test degli anticorpi antinucleo.
Infine vengono riportate le conclusioni generali.