title: Differentiation of various lung morphologies in an experimental murine asthma model using automatic image analysis
title: Differenzierung verschiedener Lungenmorphologien in einem experimentellen Maus-Asthmamodell mittels automatischer Bildanalyse
Creators: name: Inan, Selcuk
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2015
Subjects: Automatische Bildanalyse
computer-aided diagnosis
Maus-Asthmamodell
asthma bronchiale
Medical sciences, Medicine
Medizin, Gesundheit
computer-aided detection
Computergestützte Diagnose
Lunge , Bronchialasthma

description: This thesis was an attempt to
      differentiate lung morphology in an asthma mouse model using
      automatic image-analysis software. The parameters to be
      examined were volume, mass and the density of the lung. These
      parameters were evaluated from data, obtained in a previously
      performed study of an animal experiment. In that study,
      twelve mice were divided equally into two groups. The first
      group consisted of mice in the control group that received
      only a sham treatment. The second group was the asthma group,
      in which asthma was induced using a well-established acute
      mouse model. After an initial imaging of both groups, in all
      mice an artificial asthma attack was induced, which was
      triggered by methacholine and captured by imaging. The aim
      was to determine if it is possible to characterize, on the
      basis of the mentioned three parameters, a change in the lung
      morphology of the different experimental groups. The first
      step was the visual evaluation of the obtained images in
      terms of their visual differences. Therefore, the images of
      all groups were compared on a workstation with each other.
      The main idea behind the software development was that the
      software can only find differences, if differences are
      detectable in the images. Afterwards, the statistical
      analysis of the parameters volume, mass, and density were
      evaluated. The result of statistical analysis showed, that,
      based on the parameter volume, only four of the six
      comparison groups could be distinguished from each other by
      means of sufficiently small p-values. The combination of
      control group before methacholine treatment vs. asthma group
      before methacholine treatment and control group after
      methacholine treatment vs. asthma group after methacholine
      treatment could not be discriminated from each other based on
      the p-values. This circumstance can be explained by the fact
      that the volume of each phenotype is an individual value,
      which may be very different for each mouse. For the
      differentiation of the various groups on the basis of the
      parameter “mass”, no statistically significant differences
      could be found. This parameter also depends strongly on the
      phenotype of each mouse, and may highly vary individually, so
      that it was not possible to define a reasonable parameter
      based on the “mass”. By the definition of the third
      parameter, the density, individual differences were
      normalized. Hence, five of the six pairs could be
      distinguished from each other by the means of p-value. Only
      the pair of control group after methacholine treatment vs.
      asthma group after methacholine treatment was not
      discriminable. This was due to the effect of meth-acholine,
      which let the images appear visually identical after its
      application. The experiments of the present study were
      performed in 2012 and were completed before the pub- lication
      of Changani et al. (2013). They were performed completely
      independently from the publication in the literature.
      Conclusion: a classification can be successfully performed
      based on the density parameter. Therefore, an automatic,
      numerically based data-analysis is possible without
      subjective influences. The results in terms of classification
      between different experimental groups in this thesis, are
      identical to the classification method based of the fractal
      dimension analysis published by Obert and Coworkers (2015) 5
      . Thus, a classification can be made computationally easier
      using the density evaluation and is therefore preferra- ble.
      Outlook: an application and evaluation of the software to
      human data would be the next interesting step, to assist the
      radiologist at work.
description: In dieser Arbeit wurde der Versuch
      einer Unterscheidung von Lungenmorphologien in
      Asthmafragestellungen mittels automatischer
      Bildanalysesoftware vorgenommen. Die zu untersuchenden
      Parameter waren das Volumen, die Masse und die Dichte der
      Lunge. Diese Parameter wurden an zuvor in einer anderen
      Studie gewonnenen Daten aus einem Tierexperiment getestet.
      Dort wurden zwölf Mäuse zu gleichen Teilen in zwei Gruppen
      aufgeteilt. Die erste Gruppe bestand aus Mäusen der
      Kontrollgruppe, die nur eine Scheinbehandlung erhielt. Bei
      der zweiten Gruppe handelte es sich um eine Asthma-gruppe,
      bei der anhand eines etablierten Modells Asthma induziert
      wurde. Bei allen Mäusen wurde nach der Bildgebung des
      Grundzustandes ein künstlicher Asthmaanfall mittels
      Methacholin ausgelöst und in der Bildgebung erfasst. Ziel war
      es festzustellen, ob anhand der drei genannten Parameter eine
      Aussage über die Veränderung der Lungemorphologie der
      verschiedenen experimentellen Gruppen charakterisierbar war.
      Der erste Schritt war die visuelle Auswertung der gewonnen
      Bilder hinsichtlich ihrer Unterschiede. Dazu wurden die
      Bilder aller Gruppen an einer Workstation miteinander
      verglichen. Der Leitgedanke für die Softwareentwicklung war,
      dass Software nur dann Unterschiede finden kann, wenn diese
      auch visuell in den Bildern zu erkennen waren. Anschließend
      wurden die statistische Auswertung der Parameter Volumen,
      Masse und Dichte vorgenommen. Das Ergebnis der statistischen
      Untersuchung zeigte, dass anhand des Parameters Volumen nur
      vier der insgesamt sechs Vergleichsgruppen mittels des
      p-Werts voneinander unterschieden werden konnten. Die
      Kombination aus Kontrollgruppe vor Methacholin vs.
      Asthmagruppe vor Methacholin und Kontrollgruppe nach
      Methacholin vs. Asthmagruppe nach Methacholin konnten anhand
      der p-Werte nicht voneinander abgegrenzt werden. Dieser
      Umstand ist damit zu erklären, dass das Volumen bei jedem
      Phänotyp ein individueller Wert ist und somit bei jeder Maus
      unterschiedlich ausfällt. Zur Differenzierung der
      verschiedenen Gruppen anhand des Parameters Masse konnten gar
      keine statistisch signifikanten Unterschiede gefunden werden.
      Dieser Parameter ist ebenfalls abhängig vom Phänotyp der
      einzelnen Maus und somit individuell zu unterschiedlich, so
      dass er keinen nützlichen Messwert zur Beurteilung
      darstellte. Durch Definition des dritten Parameters, der
      Dichte, wurden diese individuellen Unterschiede normiert und
      es konnten fünf der sechs Gruppenpaare mittels des p-Werts
      voneinander unterschieden werden. Lediglich das Paar
      Kontrollgruppe nach Methacholin vs. Asthmagruppe nach
      Methacholin war nicht unterscheidbar. Dies lag an der Wirkung
      des Methacholins, welches nach Applikation die Bilder optisch
      gleich erschienen ließ und diese somit nicht voneinander zu
      unterscheiden waren. Die Experimente der vorliegenden Arbeit
      wurden 2012 durchgeführt und zeitlich vor dem Erscheinen der
      Publikation von Changani et al. (2013) abgeschlossen. Sie
      wurden völlig unabhängig von den Arbeiten in der Literatur
      durchgeführt. Fazit: eine Klassifizierung kann erfolgreich
      mit dem Parameter Dichte durchgeführt werden. Damit ist eine
      automatische, numerisch basierte Datenanalyse ohne subjektive
      Einflüsse möglich. Die Ergebnisse hinsichtlich der hier
      angestellten Klassifizierung sind identisch mit der der
      fraktalen Dimensionsklassifizierung von Obert und Mitautoren
      (2015). Die Klassifizierung kann durch die Bestimmung der
      Dichte rechnerisch einfacher vorgenommen werden und ist
      deshalb einer Klassifizierung nach der fraktalen Di- mension
      zu bevorzugen. Ausblick: eine Anwendung und Evaluierung der
      Software an Humandaten wäre der nächste interessante Schritt,
      um den Radiologen bei der Arbeit zu unterstützen.