Health Data Science CDT

健康数据科学 CDT

基本信息

  • 批准号:
    2873920
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Studentship
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2023 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

This project aims to develop novel computational methods for analysing placental histology images to better understand maternal health outcomes. The placenta plays a crucial role in fetal development and can provide valuable insights into both fetal and maternal health. However, placental analysis remains challenging due to the organ's spatial and temporal complexity and heterogeneity. The research will leverage deep learning and computer vision techniques to extract biologically meaningful information from whole slide images (WSIs) of placental tissue.Specifically, the project will extend an existing supervised 3-stage pipeline (nuclei-cell-tissue) to a 4-stage self-supervised learning pipeline (nuclei-cell-tissue-pathology) to generate low- dimensional representations of placental histology that capture features without relying on expert annotations. This approach has the potential to reveal patterns and phenotypes that may not be apparent through traditional analysis methods and will allow for high- throughput analysis of placental tissue. Downstream this can be used to characterise placenta pathologies and understand how placenta variation affects maternal health.The key objectives of the project are:1. Develop a 4-stage self-supervised representation learning pipeline for placentalhistology images, extending existing work on nuclei, cell, and tissue classification in WSIs to include pathology identification, enabling characterisation of normal variation and pathological changes of placental tissue.2. Develop methods for graph-based representation learning to compress and interpret WSI data to enable downstream analysis to cluster placentas representations.3. Investigate the clinical relevance of placental histology representations for predicting maternal health outcomes using longitudinal cohort data.The novelty of the research methodology is in several aspects. This project will develop self- supervised learning techniques to the understudied domain of placental pathology. By avoiding reliance on expert annotations, the methods developed have the potential to reveal unbiased biological patterns. The project introduces a multistage interpretable pipeline, where each stage of characterising the placenta (nuclei-cell-tissue-pathology) can be understood and analysed independently, with potential applications for a foundation histology model. The project will develop a new graph autoencoder architecture, designed to compress the WSI information to enable efficient downstream analysis while preserving structural information.Overall, the project has the potential for significant impact by automating placental analysis capabilities to extract biologically meaningful information. This could lead to improved understanding of placental pathologies and their relationship to maternal health and post- partum risks.This project falls within the EPSRC Healthcare Technologies theme, specifically the 'Image and Vision Computing' and 'Biological Informatics' research areas.
该项目旨在开发新的计算方法来分析胎盘组织学图像,以更好地了解孕产妇健康结果。胎盘在胎儿发育中起着至关重要的作用,可以为胎儿和母亲的健康提供有价值的见解。然而,由于器官的空间和时间复杂性以及异质性,胎盘分析仍然具有挑战性。该研究将利用深度学习和计算机视觉技术从胎盘组织的整个幻灯片图像(WSI)中提取具有生物学意义的信息。具体来说,该项目将把现有的监督3阶段管道(核-细胞-组织)扩展到4阶段自监督学习管道(核-细胞-组织-病理学),以生成胎盘组织学的低维表示,无需依赖专家注释即可捕获特征。这种方法有可能揭示通过传统分析方法可能不明显的模式和表型,并将允许对胎盘组织进行高通量分析。在下游,这可用于表征胎盘病理学并了解胎盘变异如何影响孕产妇健康。该项目的主要目标是:1。开发胎盘组织学图像的 4 阶段自监督表示学习流程,扩展 WSI 中细胞核、细胞和组织分类的现有工作,以包括病理学识别,从而能够表征胎盘组织的正常变异和病理变化。2.开发基于图形的表示学习方法,以压缩和解释 WSI 数据,从而实现下游分析以对胎盘表示进行聚类。3.使用纵向队列数据研究胎盘组织学表征对于预测孕产妇健康结果的临床相关性。研究方法的新颖性体现在几个方面。该项目将为胎盘病理学的研究领域开发自我监督学习技术。通过避免依赖专家注释,所开发的方法有可能揭示公正的生物模式。该项目引入了一个多阶段可解释的流程,其中胎盘表征(核细胞组织病理学)的每个阶段都可以独立理解和分析,并具有基础组织学模型的潜在应用。该项目将开发一种新的图形自动编码器架构,旨在压缩 WSI 信息,以实现高效的下游分析,同时保留结构信息。总体而言,该项目有可能通过自动化胎盘分析功能来提取具有生物学意义的信息,从而产生重大影响。这可以提高对胎盘病理学及其与孕产妇健康和产后风险的关系的了解。该项目属于 EPSRC 医疗保健技术主题,特别是“图像和视觉计算”和“生物信息学”研究领域。

项目成果

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专著数量(0)
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