Search

El càncer és una de les principals causes de mort segons l'OMS, sent el càncer de pulmó el segon més comú a Espanya. El tractament en la major part dels casos implica radioteràpia externa amb feixos de fotons. En el cas del càncer de pulmó, el tumor es troba als pulmons, els quals estan protegits per la caixa toràcica. Així doncs, els feixos de radiació externs han de travessar zones de extrema inhomogeneïtat (os-pulmó). En aquest treball es planteja la comparació de dos algoritmes de planificació comercials per a radioteràpia externa en càncers de pulmó: AAA (el més utilitzat comunament) i Acuros XB (algoritme de major precisió) tots dos d'Eclipse-Varian en maniquins. El codi PRIMO, un sistema de validació per simulació Monte Carlo co-desenvolupat per investigadors de l'INTE-UPC, es prendrà com a referència per seleccionar la planificació més adequada. El cáncer es una de las principales causas de muerte según la OMS, siendo el cáncer de pulmón el segundo más común en España. El tratamiento en la mayor parte de los casos implica radioterapia externa con haces de fotones. En el caso del cáncer de pulmón, el tumor se encuentra en los pulmones, los cuales a su vez están protegidos por la caja torácica. Así, los haces de radiación externos deben atravesar zonas de extrema inhomogeneidad (hueso-pulmón). En este trabajo se plantea la comparación de dos algoritmos de planificación comerciales para radioterapia externa en cánceres de pulmón: AAA (el más utilizado comúnmente) y Acuros XB (algoritmo de mayor precisión) ambos de Eclipse-Varian en maniquís. El código PRIMO, un sistema de validación por simulación Monte Carlo co-desarrollado por investigadores del INTE-UPC, se tomará como referencia para seleccionar la planificación más adecuada. Cancer is one of the leading causes of death according to the WHO, being lung cancer the second most common in Spain. Treatment in most cases involves external radiation therapy with photon beams. In the case of lung cancer, the tumor is found in the lungs, which are protected by the rib cage. Thus, external radiation beams must pass through areas of extreme inhomogeneity (bone-lung). In this work, the comparison of two commercial planning algorithms for external radiotherapy in lung cancers is proposed: AAA (the most commonly used) and Acuros XB (greater precision algorithm) both of Eclipse-Varian in phantoms. The PRIMO code, a Monte Carlo simulation validation system co-developed by INTE-UPC researchers, will be taken as a reference for in order to select the most appropriate planification system.

En las últimas décadas, la tecnología del plasma no térmico se ha estudiado ampliamente para muchas aplicaciones, entre las cuales, la más prometedora se encuentra en el campo de la medicina. Esta tecnología permite trabajar a temperatura ambiente, con lo cual podemos desarrollar aplicaciones médicas en las que el plasma se aplique a los tejidos humanos. Entre las distintas aplicaciones terapéuticas que se están desarrollando, encontramos el uso del plasma en terapias contra cáncer. Los plasmas no térmicos pueden generar especies reactivas de oxígeno y nitrógeno que tienen la capacidad de interactuar con los sistemas biológicos. En particular, estas especies reactivas permiten matar células cancerosas de manera selectiva sin dañar las células sanas presentes en los tejidos circundantes. El tratamiento de tumores internos más inaccesibles requiere utilizar tratamientos indirectos, en los que se utilizan líquidos tratados con plasma para poder administrar las especies reactivas cerca del tumor. Sin embargo, la inyección de estos líquidos en el cuerpo humano para administrar especies reactivas no es eficiente, ya que las especies reactivas contenidas en ellos son eliminadas rápidamente por los fluidos corporales. El uso de un sistema de administración adecuado donde se pueda generar y almacenar las especies reactivas, podría ofrecer una forma prometedora y viable para tratar el cáncer. En este sentido, los hidrogeles son excelentes candidatos para desarrollar estos sistemas de administración de especies reactivas ya que estos, puede implantarse mediante cirugía o inyectarse antes del proceso de reticulación, para liberar localmente, y de manera controlada, las especies reactivas para que interactúen eficazmente con los tumores. En este contexto, en el presente proyecto se estudiaron soluciones de heparina, condroitina y albúmina como posibles medios para la generación y almacenamiento de especies reactivas derivades del plasma. Para ello, tres soluciones con concentraciones diferentes de cada biopolímero (1 %, 5 %, 10 % para heparina y condroitina y 0.5 %, 1 %, 2.5 % para albúmina) fueron tratadas con plasma para evaluar la influencia del biopolímero en la producción de especies reactivas y así poder seleccionar la concentración óptima para cada biopolímero. Después, se produjeron hidrogeles mezclando los biopolímeros con agarosa al 4 %. Las propiedades mecánicas y la microestructura de los distintos hidrogeles conteniendo heparina, condroitina y albúmina se estudiaron mediante reología y microscopía electrónica de barrido, respectivamente. Finalmente, se evaluaron las propiedades de liberación de las especies reactivas de hidrogeles formados con las soluciones de biopolímeros tratados con plasma en condiciones fisiológicas en una solución salina tamponada con fosfato a 37 °C. En les darreres dècades, la tecnologia del plasma no tèrmic s'ha estudiat àmpliament per a moltes aplicacions, entre les quals la més prometedora es troba en el camp de la medicina. Aquesta tecnologia permet treballar a temperatura ambient, d’aquesta manera podem desenvolupar aplicacions mèdiques en què el plasma s'apliqui als teixits humans. Entre les diferents aplicacions terapèutiques que actualment s'estan desenvolupant trobem l'ús del plasma en teràpies contra càncer. Els plasmes no tèrmics poden generar espècies reactives d’oxigen i nitrogen que tenen la capacitat d’interactuar amb sistemes biològics. En particular, aquestes espècies reactives permeten matar cèl·lules canceroses de manera selectiva sense danyar les cèl·lules sanes presents als teixits circumdants. El tractament de tumors interns més inaccessibles requereix utilitzar tractaments indirectes, en què s'utilitzen líquids tractats amb plasma per poder administrar les espècies reactives a prop del tumor. No obstant això, la injecció d'aquests líquids al cos humà per administrar espècies reactives no és eficient, ja que les espècies reactives contingudes en ells són eliminades ràpidament pels fluids corporals. El desenvolupament d'un sistema d'administració adequat on es puguin generar i emmagatzemar les espècies reactives podria oferir una forma prometedora i viable per tractar el càncer. En aquest sentit, els hidrogels són excel·lents candidats per desenvolupar aquests sistemes d'administració d'espècies reactives ja que aquests es poden implantar mitjançant cirurgia o injectarse abans del procés de reticulació, per alliberar localment i de manera controlada, les espècies reactives perquè interactuïn eficaçment amb els tumors. En aquest context, en el present projecte es van estudiar solucions d'heparina, condroitina i albúmina com a possibles mitjans per generar i emmagatzemar espècies reactives derivades del plasma. Per aquest motiu, tres solucions amb concentracions diferents de cada biopolímer (1 %, 5 %, 10 % per a heparina i condroitina i 0.5 %, 1 %, 2.5 % per a albúmina) van ser tractades amb plasma per avaluar la influència del biopolímer en la producció d'espècies reactives i així poder seleccionar la concentració òptima per a cada biopolímer. Després, es van produir hidrogels barrejant els biopolímers amb agarosa al 4 %. Les propietats mecàniques i la microestructura dels diferents hidrogels contenint heparina, condroitin i albúmina es van estudiar mitjançant reologia i microscopia electrònica d'escombrat, respectivament. Finalment, es van avaluar les propietats d’alliberament de les espècies reactives d’hidrogels formats amb les solucions de biopolímers tractats amb plasma en condicions fisiològiques en una solució salina tamponada amb fosfat a 37 °C. Non-thermal plasma technology has been largely studied in the last decades for many applications, and medicine is among the most promising ones. Working at room temperature allows to treat human tissues and to develop medical applications among them the cancer therapy. Non-thermal plasmas can generate reactive oxygen and nitrogen species that have the ability to interact with biological systems. In particular, they are selective in killing cancer cells without damaging the healthy cells present in the surrounding tissues. Internal cancers require to use indirect treatments and plasma treated liquids. However, the injection of these liquids directly in human body would not be beneficial since the reactive species contained in them would be quickly washed away by the body fluids. Generation and storage of reactive species in suitable delivery systems like hydrogels, could offer a promising and viable way to treat cancers. Indeed, the hydrogels can be implanted by surgery or be injected before crosslinking and release locally the reactive species which can interact effectively with tumours. In this project, solutions of heparin, chondroitin and albumin were studied as possible media for reactive species generation by plasma treatment and storage. Three concentrations of each polymer (1%w/w, 5%w/w, 10%w/w for heparin and chondroitin and 0.5%w/w, 1%w/w, 2.5%w/w for albumin) were plasma treated to assess the influence of polymers on the production of reactive species and to select the optimal concentration for each polymer. Hydrogels were produced by mixing polymers with agarose 4% w/w. The mechanical properties and the microstructure of the hydrogels were studied by rheology and scanning electron microscopy, respectively. Finally, the release properties of hydrogels loaded with plasma-generated reactive species were studied in phosphate buffer saline at 37 °C. Incoming

En los últimos años, la medicina de plasma ha sido un tema emergente de estudio e investigación en distintas áreas (esterilización, curación de heridas, tratamientos dentales), y muy especialmente en el área de terapias de cáncer. Estudios recientes han demostrado que las especies reactivas de oxígeno y nitrógeno que genera el plasma tienen un efecto selectivo y citotóxico en las células cancerígenas, sin afectar a las células sanas. Se han demostrado efectos letales del plasma en más de 20 líneas celulares in vitro e in vivo, y recientemente, en el grupo de investigación BBT, en cáncer de hueso. El tratamiento plasma puede efectuarse de forma directa, aplicando directamente el plasma sobre el tumor o las células, de modo que todos los componentes del plasma interaccionan con el material biológico; o de forma indirecta, poniendo en contacto con el tumor o las células un medio líquido previamente tratado con plasma, de manera que únicamente las especies reactivas que se generan en el medio líquido interaccionan con el material biológico. El objetivo principal de este proyecto es investigar los efectos directos e indirectos del plasma a presión atmosférica sobre dos líneas celulares de osteosarcoma, y estudiar dichos efectos tanto en 2D (células sembradas en placas de cultivo) como en 3D, haciendo crecer las células tumorales en andamios tridimensionales para mimetizar mejor el microambiente tumoral. Para ello, se han caracterizado las especies reactivas (H2O2, NO2-, y especies de tiempo de vida corto) generadas por el plasma atmosférico en medio de cultivo a diferentes tiempos de tratamiento. La concentración de especies en el medio aumenta progresivamente con el tiempo de tratamiento. Para realizar el estudio del efecto del plasma en 3D, se han sintetizado nanopartículas de hidroxiapatita para incorporarlas a andamios de colágeno. Se ha analizado la degradación y capacidad de absorción de líquidos de los andamios con el fin de comprobar su aptitud para la siembra de células. Posteriormente se ha estudiado los efectos directos e indirectos del plasma sobre las células sembradas en los andamios. Se ha comprobado que la concentración de especies reactivas que se generan es proporcional al tiempo de tratamiento, y en contraste con trabajos anteriores, se ha observado que la viabilidad de las células tratadas por plasma de manera indirecta no se ve afectada. Esto es debido a que se ha empleado medio de cultivo con piruvato, que actúa como scavenger de los peróxidos. Con el tratamiento directo sí que hay un ligero efecto citotóxico en las células, tanto en 2D como en 3D. Objectius de Desenvolupament Sostenible::3 - Salut i Benestar

Cancer can be defined as a family of complex disease characterized by a cellular hyperproliferation and the capacity of the cell to invade surrounding tissue and metastasize to other organs in the body. The development and progression of cancer is a complex multistep process in which cells gradually acquire mutations altering the cellular mechanisms until the cell becomes malignant. Cancer develops and progresses through the acquisition of the above mutations or alterations across biological levels. Downstream of these alterations are expression changes in many genes at each stage of the disease. Sets of genes (also called signatures whose differential expression or profiles have prognostic or predictive (in terms of prediction of drug-response) values have been identified for almost every type of cancer. In some cases, several signatures have proved to be useful in independent evaluations, although, intriguingly, their overlap in gene identities was minimal. Then, integrative approaches using different types of gene and protein relationships have demonstrated the existence of biological convergence among apparently disparate gene sets. Moreover, integrating data from he network of known protein-protein interactions (hereafter interactome network) has been shown to improve the reproducibility and accuracy of prognostic signatures. However, in this scenario, the network topological patterns linked to the dynamic molecular alterations that characterize cancer development and progression, and treatment response, remain unknown. Several key genetic, transcriptomic and molecular determinants of cancer therapeutic response have been identified in recent years. Specific genetic alterations have been demonstrated to mediate the existence and/or promote the acquisition of therapeutic resistance. In addition, sets of transcripts have been identified whose profiles have predictive value for prognosis and/or treatment benefit. Successively, the integration and modeling of data from different types of molecular interactions has been shown to enhance understanding of the mechanisms of cancer progression and therapy response. In this scenario, however, cancer patients all too frequently show no or only modest benefit from a given therapy. The persistence of this fundamental clinical problem has been partially attributed to the lack of specific biomarkers. However, the identification of a comprehensive measure of cancer cell activity may support the interpretation of therapy efficacy. At a cancer system level, several studies have shown extensive molecular rewiring and increased signaling entropy, which may endorse the characteristic robustness of cancer. Given these observations, an a priori understanding of therapeutic response should be supported by an integrated measure of cancer network activity. In this study, firstly, we hypothesized that the features of dynamism and robustness intrinsic to cancer should also be present at different biological levels and, in particular, evident within the topology of he interactome network. To assess this hypothesis we analyzed the impact of cancer-related expression changes- including cancer development, progression, response to treatments, and targeted perturbation-in the interactome network using the concept of cascading failures. The results of these analyses associate robustness with cancer and identify autophagy as an opposite condition. Next, we hypothesized that a comprehensive measure of cancer cell status or function applicable to predicting therapy response should integrate and/or partially reflect the fundamental hallmarks of cancer. To address these questions, we have developed a novel weighted network score, which is used to show that cancer network activity is associated with therapeutic response and synergism., El càncer és una família de malalties complexes que es caracteritzen per una proliferació cel·lular descontrolada i il·limitada i la capacitat de les cèl·lules d'invadir teixit veí i metastatitzar cap a teixit i òrgans llunyans. El desenvolupament i progressió d'un càncer és un procés complex de diversos passos en els quals les cèl·lules pateixen i acumulen mutacions gèniques. Aquestes mutacions alteren els mecanismes cel·lulars fins que la cèl·lula cancerosa ha acumulat les alteracions necessàries per proliferar de manera descontrolada i adquirir la capacitat de colonitzar teixits o òrgans llunyans. Les mutacions que pateixen les cèl·lules durant el procés de la carcinogènesi afecten a diferents nivells del sistema cel·lular. Aquestes mutacions alteren els perfils d'expressió gènica i produeixen canvis quantitatius i qualitatius en el producte gènic (ARN i proteïna) que poden alterar les xarxes complexes cel·lulars per les quals es regulen els mecanismes cel·lulars. En els darrers anys, diverses anàlisis, que han integrat dades d'expressió gènica, han sigut útils per identificar signatures de gens pel pronòstic del càncer o determinar teràpies pel seu tractament. Tanmateix, a causa de la diversitat biològica de la cèl·lula, signatures de gens identificades mitjançant estudis independents sovint tenen pocs o cap gen en comú. Amb la integració de dades d'expressió gènica i d'interaccions entre proteïnes, s'ha pogut explicar la diversitat biològica que capturen aquestes anàlisis mitjançant la identificació de signatures aparentment diferents. Malgrat que la xarxa d'interaccions entre proteïnes (xarxa de l'interactoma) aporta informació addicional del sistema, la relació amb la dinàmica molecular del càncer roman desconeguda. Les cèl·lules canceroses sovint responen a la teràpia generant resistència, ja sigui per la pròpia heterogeneïtat de la cèl·lula cancerosa o adquirint noves mutacions o alteracions en els seus mecanismes. Els canvis adquirits poden afectar a processos biològics o vies de senyalització immerses en les xarxes complexes moleculars ---desregulant-les o modificant la seva activitat--- augmentant la robustesa característica del càncer. En aquest sentit, el desenvolupament d'eines per capturar l'activitat de les xarxes moleculars i per les vies que la cèl·lula adquireix resistència o per les quals pot ser vulnerable, pot ser de gran utilitat per identificar teràpies específiques dirigides a dianes moleculars concretes. En aquest treball, per explorar la relació entre la xarxa de l'interactoma i la dinàmica molecular del càncer, s'ha realitzat una anàlisi toplògica de la xarxa de l'interactoma respecte dels estadis del càncer, pertorbació de gens centrals en el càncer i la resposta al tractament. Per fer-ho, s'ha implementat un model de cascada de fallades que modelitza la propagació de càrrega proteica a través de la xarxa. Els resultats obtinguts mostren que la xarxa de l'interactoma és robusta respecte de les condicions del càncer. Per altra banda, per explorar l'activitat de la xarxa de les cèl·lules canceroses i la seva relació a la sensibilitat de les cèl·lules respecta al tractament, s'ha definit una mesura de l'activitat de la xarxa i s'ha aplicat a les xarxes de diferents càncers. Tot seguit, s'han comparat les mesures obtingudes amb la resposta de les cèl·lules canceroses al tractament de diversos fàrmacs. Els resultats obtinguts, mostren que aquesta mesura diferencia fàrmacs segons les seves característiques, per exemple si són citotòxics o tenen dianes específiques, i que prediu combinacions de fàrmacs amb un efecte sinèrgic.

El tercer càncer més comú avui dia és el càrcer colorectal. Existeixen diverses teràpies per combatre’l com la radioteràpia i la quimioteràpia. L’eficàcia de les teràpies anticancerígenes es pot veure disminuïda o anul·lada per una característica de les cèl·lules cancerígenes, la hipòxia. Ha sorgit recentment una teràpia alternativa per als pacients amb càncer de colon que no pot ser operat. Aquesta utilitza fonts de llum per eliminar el teixit cancerós mitjançant la producció d’oxigen singlet i altres espècies de ERO, s’anomena teràpia fotodinàmica (TF). No obstant, la seva efectivitat també es pot veure afectada per les cèl·lules tumorals hipòxiques. Per millorar la seva eficàcia en el tractament del càncer colorectal s’ha utilitzat la teràpia d’oxigen hiperbàric (TOHB), que elimina l’estat d’hipòxia cel·lular. La combinació de les teràpies ha sigut aplicada utilitzant diverses condicions i el seu efecte s’ha analitzat mitjançant l’assaig MTT i l’anàlisi de cicle cel·lular i de viabilitat cel·lular per citometria. Els resultats obtinguts donen una visió esperançadora de la combinació de TF i TOHB i en anàlisis futurs, s’haurà de corroborar els resultats de la teràpia de TF seguida de TOHB durant 60 minuts.

Projecte final de carrera fet en col.laboració amb Université catholique de Louvain. Ecole Polytechnique de Louvain Breast cancer is one of the major causes of death among women. Nowadays screening mammography is the most adopted technique to perform an early breast cancer detection ahead other procedures like screen film mammography (SFM) or ultrasound scan. Computer assisted diagnosis (CAD) of mammograms attempts to help radiologists providing an automatic procedure to detect possible cancers in mammograms. Suspicious breast cancers appear as white spots in mammograms, indicating small clusters of micro-calcifications. Mammogram sensitivity decreases due some factors like density of the breast, presence of labels, artifacts or even pectoral muscle. The pre-processing of mammogram images is a very important step in the breast cancer analysis and detection because it might reduce the number of false positives. In this thesis we propose a method to segment and classify automatically mammograms according to their density. We perform several procedures including pre-processing (enhancement of the image, noise reduction, orientation finding or borders removal) and segmentation (separate the breast from the background, labels and pectoral muscle present in the mammograms) in order to increase the sensitivity of our CAD system. The final goal is the classification for diagnosis, in other words, finding the density class for an incoming mammography in order tot determine if more tests are needed to find possible cancers in the image. This functionality will be included in a new clinical imaging annotation system for computer aided breast cancer screening developed by the Communications and Remote Sensing Department at the Université Catholique de Louvain. The source code for the pre-processing and segmentation step has been programmed in C++ using the library of image processing ITK and CMake compiler. The performed method has been applied to medio-lateral oblique-view (MLO) mammograms as well as on caniocauldal mammograms (CC) belonging to different databases. The classification step has been implemented in Matlab. We have tested our pre-processing method obtaining a rate of 100% success removing labels and artifacts from mammograms of mini-MIAS database. The pectoral removal rate has been evaluated subjectively obtaining a rate of good removal of 57.76%. Finally, for the classification step, the best recognition rate that we have obtained was 76.25% using only pixel values, and 77.5% adding texture features, classifying images belonging to mini-MIAS database into 3 different density types. These results can be compared with the actual state of the art in segmentation and classification of biomedical images. El cáncer de mama es una de las mayores causas de muerte entre las mujeres. Actualmente, las mamografías digitales son la técnica más adoptada para realizar una previa detección de estos cánceres antes que otros procedimientos como "screen film mammography (SFM)" o escáneres de ultrasonidos. Los programas de diagnóstico automático (CAD) ayudan a los radiólogos proveyéndolos de un procedimiento automático para detectar posibles cánceres en las mamografías. Posibles cánceres aparecen en las mamografías como puntos blancos indicando pequeños grupos de micro-calcificaciones. La sensibilidad de las mamografias decrece debido a algunos factores como la densidad del pecho, presencia de etiquetas o artefactos o incluso de músculo pectoral. El pre-procesado de las mamografías es un paso muy importante en la detección de posibles cánceres de mama ya que puede reducir el número de falsos positivos. En esta tesis proponemos un método para segmentar y clasificar automáticamente las mamografías según su densidad. Hemos realizado varios procedimientos incluyendo, pre-procesado (realce de la imagen, reducción de ruido, descubrimiento de la orientación o supresión de bordes) y segmentación (separar el pecho de fondo, etiquetas y músculo pectoral presente en mamografías) para incrementar la sensibilidad de nuestro sistema CAD. El objetivo final es la clasificación para diagnosis, en otras palabras, encontrar la clase de densidad para una mamografía entrante y determinar si son necesarios más pruebas para encontrar posibles cánceres en las imágenes. Esta funcionalidad va a ser incluida en una nueva aplicación ara anotación de imágenes clínicas desarrollada por el Departamento de Comunicación y Detección Remota de la Universidad Católica de Lovaina. El código fuente para el pre-procesado y la segmentación ha sido desarrollado en C++ utilizando la librería de procesado de imagen ITK y el compilador CMake. El método implementado puede ser aplicado a tanto medio-lateral (MLO) como a caniocauldal mamografías (CC) pertenecientes a diferentes bases de datos. El método de clasificación ha sido implementado en Matlab. Hemos testeado nuestro método de pre-procesado obteniendo una tasa de suceso próxima al 100% en la eliminación de etiquetas y artefactos de la base de datos de mamografías mini-MIAS. La tasa de supresión de músculo pectoral ha sido evaluada de forma subjetiva obteniendo un 57.76%. Finalmente, en el método de clasificación se ha obtenido un 76.25% usando sólo información de los píxeles y un 77.5% usando información de texturas. Los resultados pueden ser comparados con el actual estado del arte en segmentación y clasificación de imágenes biomédicas. El càncer de mama és una de les majors causes de mort entre les dones. Actualment, les mamografies digitals són la tècnica més utilitzada per realitzar una prèvia detecció d'aquests càncers abans que altres procediments com "screen film mammography (SFM)" o escàners d'ultrasons. Els programes de diagnòstic automàtic (CAD) ajuden als radiòlegs proveïnt d'un procediment automàtic per detectar possibles càncers a les mamografies. Possibles càncers apareixen en les mamografies com punts blancs indicant petits grups de micro-calcificacions. La sensibilitat de les mamografies decreix a causa d'alguns factors com la densitat del pit, presència d'etiquetes o artefactes o fins i tot de múscul pectoral. El pre-processat de les mamografies és un pas molt important en la detecció de possibles càncers de mama ja que pot reduir el nombre de falsos positius. En aquesta tesi proposem un mètode per segmentar i classificar automàticament les mamografies segons la seva densitat. Hem realitzat diversos procediments incloent, pre-processat (realç de la imatge, reducció de soroll, descobriment de l'orientació o supressió de vores) i segmentació (separar el pit de fons, etiquetes i múscul pectoral present en mamografies) per incrementar la sensibilitat de nostre sistema CAD. L'objectiu final és la classificació per diagnosi, en altres paraules, trobar la classe de densitat per a una mamografia entrant i determinar si són necessaris més proves per trobar possibles càncers en les imatges. Aquesta funcionalitat serà inclosa en una nova aplicació ara anotació d'imatges clíniques desenvolupada pel Departament de Comunicació i Detecció Remota de la Universitat Catòlica de Lovaina. El codi font per al pre-processat i la segmentació ha estat desenvolupat en C + + utilitzant la llibreria de processat d'imatge ITK i el compilador CMake. El mètode implementat pot ser aplicat a tant mediolateral (MLO) com a caniocauldal mamografies (CC) pertanyents a diferents bases de dades. El mètode de classificació ha estat implementat en Matlab. Hem testejat el nostre mètode de pre-processat obtenint una taxa de succés propera al 100% en l'eliminació d'etiquetes i artefactes de la base de dades de mamografies mini-MIAS. La taxa de supressió de múscul pectoral ha estat avaluada de manera subjectiva obtenint un 57.76%. Finalment, en el mètode de classificació s'ha obtingut un 76.25% usant només informació dels píxels i un 77.5% usant informació de textures. Els resultats poden ser comparats amb l'actual estat de l'art en segmentació i classificació d'imatges biomèdiques.

Projecte realitzat en col.laboració amb el centre ICFO-Institut de Ciències Fotòniques Emodin (6-methyl-1,3,8 trihydroxyanthraquinone) is considered as a potential candidate for photodynamic therapy for the treatment of cancer. A success in using of the molecule depends among other factors on the knowledge how fast it penetrates through the cell membrane and then diffuses inside the cell. A spatial distribution of emodin inside cancerous cells is also an important factor. The aim of this study is to investigate the diffusion of emodin in cancerous cells by means of a non invasive and sensitive technique: Surface Enhanced Raman scattering which permits us to study the evolution of the small amount of emodin inside single living cells. The experimental results were compared with a theoretical model that simulated the Brownian diffusion of particles. From this comparison and comparing with previous results in fluorescence spectroscopy we have found that: for a long time, emodin is accumulated in the cytoplasm in a region close to the membrane. The result is discussed in terms of emodin being stored in cell organelles located in the cytoplasm.