Machine learning methods for the characterization and classification of complex data

Abstract

This thesis work presents novel methods for the analysis and classification of medical images and, more generally, complex data. First, an unsupervised machine learning method is proposed to order anterior chamber OCT (Optical Coherence Tomography) images according to a patient's risk of developing angle-closure glaucoma. In a second study, two outlier finding techniques are proposed to improve the results of above mentioned machine learning algorithm, we also show that they are applicable to a wide variety of data, including fraud detection in credit card transactions. In a third study, the topology of the vascular network of the retina, considering it a complex tree-like network is analyzed and we show that structural differences reveal the presence of glaucoma and diabetic retinopathy. In a fourth study we use a model of a laser with optical injection that presents extreme events in its intensity time-series to evaluate machine learning methods to forecast such extreme events.

El presente trabajo de tesis desarrolla nuevos métodos para el análisis y clasificación de imágenes médicas y datos complejos en general. Primero, proponemos un método de aprendizaje automático sin supervisión que ordena imágenes OCT (tomografía de coherencia óptica) de la cámara anterior del ojo en función del grado de riesgo del paciente de padecer glaucoma de ángulo cerrado. Luego, desarrollamos dos métodos de detección automática de anomalías que utilizamos para mejorar los resultados del algoritmo anterior, pero que su aplicabilidad va mucho más allá, siendo útil, incluso, para la detección automática de fraudes en transacciones de tarjetas de crédito. Mostramos también, cómo al analizar la topología de la red vascular de la retina considerándola una red compleja, podemos detectar la presencia de glaucoma y de retinopatía diabética a través de diferencias estructurales. Estudiamos también un modelo de un láser con inyección óptica que presenta eventos extremos en la serie temporal de intensidad para evaluar diferentes métodos de aprendizaje automático para predecir dichos eventos extremos.

Aquesta tesi desenvolupa nous mètodes per a l’anàlisi i la classificació d’imatges mèdiques i dades complexes. Hem proposat, primer, un mètode d’aprenentatge automàtic sense supervisió que ordena imatges OCT (tomografia de coherència òptica) de la cambra anterior de l’ull en funció del grau de risc del pacient de patir glaucoma d’angle tancat. Després, hem desenvolupat dos mètodes de detecció automàtica d’anomalies que hem utilitzat per millorar els resultats de l’algoritme anterior, però que la seva aplicabilitat va molt més enllà, sent útil, fins i tot, per a la detecció automàtica de fraus en transaccions de targetes de crèdit. Mostrem també, com en analitzar la topologia de la xarxa vascular de la retina considerant-la una xarxa complexa, podem detectar la presència de glaucoma i de retinopatia diabètica a través de diferències estructurals. Finalment, hem estudiat un làser amb injecció òptica, el qual presenta esdeveniments extrems en la sèrie temporal d’intensitat. Hem avaluat diferents mètodes per tal de predir-los.