3D Rigid Registration of Intraoperative Ultrasound and Preoperative MR Brain Images Based on Hyperechogenic Structures

The registration of intraoperative ultrasound (US) images with preoperative magnetic resonance (MR) images is a challenging problem due to the difference of information contained in each image modality. To overcome this difficulty, we introduce a new probabilistic function based on the matching of cerebral hyperechogenic structures. In brain imaging, these structures are the liquid interfaces such as the cerebral falx and the sulci, and the lesions when the corresponding tissue is hyperechogenic. The registration procedure is achieved by maximizing the joint probability for a voxel to be included in hyperechogenic structures in both modalities. Experiments were carried out on real datasets acquired during neurosurgical procedures. The proposed validation framework is based on (i) visual assessment, (ii) manual expert estimations , and (iii) a robustness study. Results show that the proposed method (i) is visually efficient, (ii) produces no statistically different registration accuracy compared to manual-based expert registration, and (iii) converges robustly. Finally, the computation time required by our method is compatible with intraoperative use

Usefulness of Intraoperative 2D-Ultrasound in the Resection of Brain Tumors

The surgical approach to brain tumors often uses preoperative images to visualize the characteristics of pathology, guiding the surgical procedure. However, the usefulness of preoperative images during the surgical procedure is altered by the changes in the brain during the surgery because of craniotomy, inflammation, tumor resection, cerebrospinal fluid (CSF) drainage, among others. For this reason, there is a need to use intraoperative imaging evaluation methods that allow the surgeon to consider these changes, reflecting the real-time anatomical disposition of the brain/tumor. Intraoperative ultrasound (iUS) has allowed neurosurgeons to guide the surgical procedure without exposing the patient to ionizing radiation or interrupting the procedure. Technological advances have made it possible to improve image quality, have smaller probes, and facilitate the use of the equipment, in addition to the introduction of new imaging modalities, such as three-dimensional images, enhanced with contrast, among others, expanding the available options. In the context of these advances, the objective of this chapter was to review the current status of the usefulness and challenges of iUS for brain tumor resection through an in-depth review of the literature and the discussion of an illustrative case

Volumétrie des ventricules latéraux chez le nouveau-né par segmentation automatique d’échographies 3D

Les nouvelles sondes échographiques d’ultrason (US) permettent d’acquérir des volumes de manière quasi instantanée et ce sans balayage. En comparaison avec les sondes deux dimensions (2D), ceci permet de diminuer le temps d’acquisition tout en ayant une qualité d’image similaire et potentiellement une meilleure confiance dans l’interprétation ou le diagnostic. L’évaluation ou le suivi du développement du cerveau et de la taille des ventricules est nécessaire pour plusieurs situations où le nouveau-né y est vulnérable comme dans des cas de naissances prématurées, d’hémorragie intraventriculaire (HIV), ou d’interventions chirurgicales. De plus, au niveau psychologique, une dilatation importante des ventricules latéraux est associée à divers troubles neurologiques ou retard de développement cognitif. Au niveau physique, une dilatation est associée à un développement altéré de la matière blanche et un volume anormal de matière grise corticale. Réaliser un suivi de la dilatation des ventricules latéraux peut donc permettre de déterminer si le nouveau-né est à risque d’avoir des effets négatifs sur son développement cognitif ou encore, pour les cas plus graves, si une intervention chirurgicale est nécessaire. Si une anormalité est trouvée en examen standard 2D US, une acquisition par imagerie par résonnance magnétique (IRM) peut être prescrite pour un examen approfondi. Cependant, l’IRM est difficile à utiliser pour imager le cerveau des nouveau-nés en raison de la contrainte d’immobilisation qui se traduit souvent par l’utilisation d’un sédatif. Donc une alternative pour suivre le développement du cerveau est d’utiliser une sonde matricielle avec une acquisition à travers la fontanelle qui est encore ouverte chez le nouveau-né de quelques mois. De plus, cette alternative permettrait de réaliser des analyses volumiques avec une méthode plus accessible et moins coûteuse que l’IRM. L’hypothèse du projet est que les images ultrasons acquises dans les premiers mois de vie du nouveau-né peuvent servir à évaluer le développement du cerveau et des ventricules latéraux en raison de la possibilité de réaliser des analyses volumiques quantitatives sur les volumes des ventricules latéraux et du cerveau. L’objectif du projet est donc de valider les volumes extraits des images tridimensionnelles (3D) US avec ceux de référence en IRM et de développer une méthodologie pour extraire automatiquement le volume du cerveau et des ventricules latéraux. Dans un premier temps, les ventricules latéraux sont segmentés manuellement sur les images IRM et 3D US acquises pour une première cohorte de patients. De plus, une méthode géométrique est développée afin d’estimer le volume du cerveau qui n’est pas inclus complètement par le faisceau d’acquisition. Cette méthode utilise un ellipsoïde pour modéliser la forme du cerveau où le volume peut donc être calculé avec les 3 semi-axes. Cette estimation du volume du cerveau est comparée à la mesure de circonférence de la tête, mesure pratiquée en clinique pour suivre le développement du cerveau, mais qui comporte plusieurs limitations. De plus, le ratio volumique ventricule-cerveau peut être calculé, ce qui permet d’évaluer la dilatation relative des ventricules par rapport au cerveau. Une étude comparative avec des tests statistiques est réalisée afin de valider les volumes extraits des images échographiques avec ceux de l’IRM qui représentent la vérité terrain. Les résultats démontrent qu’il n’y a aucune différence statistiquement significative entre les volumes extraits des images 3D US et des images IRM et qu’il y a une corrélation presque parfaite pour les ventricules latéraux (r=0.999) et une excellente corrélation pour le volume du cerveau (r=0.988). Ces analyses peuvent être réalisées sur les nouveau-nés jusqu’à l’âge d’environ 8 mois, âge où la fontanelle antérieure commence à se fermer empêchant les ondes acoustiques de passer. Dans un deuxième temps, le volume du cerveau est extrait automatiquement de l’image 3D US en isolant le cerveau du crâne et en appliquant la méthode géométrique développée. De plus, les ventricules latéraux ont été segmentés automatiquement sur 13 patients. Un recalage multi-atlas est d’abord réalisé avec des images IRM. Comme le recalage est multimodal, la différence des principes physiques des deux modalités d’imagerie le rend plus complexe et c’est pourquoi une métrique spécialement conçue pour le recalage US-IRM, la LC2 (Linear Correlation of Linear Combination) est utilisée. Les recalages sont suivis par une sélection des meilleures images et une fusion. Cependant, la LC2 ne permet pas de sélectionner automatiquement les meilleurs recalages entre différents atlas ou images IRM. Cette sélection est alors réalisée avec un terme de pondération de régions combiné à la LC2. La région ventriculaire est composée de deux sous-régions, la cavité de fluide qui est hypoéchogène et la choroïde plexus qui est hyperéchogène. Ce terme de pondération définit un poids pour chaque voxel de la région ventriculaire projetée, selon l’intensité et la position de ce voxel sur l’image échographique. Par la suite, deux algorithmes de fusion sont utilisés dans le projet, soit Majority Voting (MV) et STAPLE. Finalement, le résultat de la fusion est transformé en maillage et une déformation du maillage par minimisation d’énergie est implémentée pour finaliser la segmentation. Les résultats de segmentation démontrent une amélioration des résultats avec le terme de pondération par régions, la fusion, et le maillage déformable. Les résultats de segmentation finaux permettent d’avoir une précision adéquate en volume (DICE : 70.8%±3.6) et un faible écart des surfaces (Mean Absolute Distance : 0.88mm ± 0.20). Quant aux volumes du cerveau extraits automatiquement, ils ont une erreur absolue moyenne de 7.73% et une très bonne corrélation (r=0.942 ) comparativement à 3.12% et une excellente corrélation (r=0.988) lorsqu’ils sont extrait manuellement. De plus, les volumes des ventricules latéraux sont également extraits des segmentations (9.84% erreur absolue moyenne et r=0.848), ce qui permet de calculer le ratio volumique ventricule-cerveau automatiquement. Les travaux présentés dans ce mémoire ouvrent de nouvelles perspectives sur l’évaluation du développement du cerveau chez les nouveau-nés. Nos résultats démontrent qu’il est possible d’évaluer le volume du cerveau et des ventricules latéraux avec les nouvelles sondes matricielles d’échographies, ce qui pourrait augmenter l’accessibilité et la facilité des évaluations et des suivis réalisés en clinique. De plus, cela permet de calculer le ratio volumique ventriculecerveau afin d’évaluer la sévérité de la dilatation des ventricules relativement à la taille du cerveau.----------ABSTRACT New matrix-array ultrasound (US) probes allow neuroradiologists to acquire volumetric images almost instantly with no sweep of the region of interest. Compared to traditional 2D protocols, 3D US imaging decreases acquisition time without reducing image quality and could increase interpretation capabilities. Monitoring of the brain and lateral ventricles development is necessary especially in cases of premature birth, intraventricular hemorrhage (IVH) and surgical interventions. Significant ventricular dilatation is associated with some neurological disorders as well as lower scores on the Bayley scale of infant development and in some circumstances lower intelligence quotient (IQ). Furthermore, it is also associated with altered white matter development and abnormal volume of cortical gray matter. By monitoring the patients’ lateral ventricular dilatation, it is possible to determine if this is a risk factor for their cognitive development or if a surgical intervention is necessary in serious situations. If an abnormality is found with standard 2D US examinations, an MRI can be prescribed for a thorough examination. MRI is challenging with newborns due to immobilization issues, which requires most of the time sedation of the newborn. An alternative is to use recent matrix-array probes instead to perform non-invasive brain imaging through the fontanel. This will allow to perform volumetric analysis with an imaging method more accessible and less expensive than MRI. The project hypothesis is that it is possible to evaluate brain and ventricular development with the 3D US images and accomplish a series of quantitative volumetric measurements. The objective of this project is to validate the volumetric measurement of the 3D US images with the reference MRI and to develop a method to automatically extract the brain volume and segment the lateral ventricles in 3D US. The lateral ventricles volume is important to assess the progression of the dilatation before and after surgical interventions and to assess the severity of the dilatation. First, MRI and 3D US images are acquired for an initial cohort of 12 patients and the lateral ventricles are segmented manually in both imaging modalities. A geometric method is also developed in order to estimate the brain volume which is not fully captured by the limited US probe beam. This method uses an ellipsoid to model the brain shape where its volume is calculated with the 3 ellipsoid semi-axes. This brain volume estimation is compared to the head circumference (HC) which is a widely used method in clinical practice to follow brain development, although there are limitations associated with this approach. Ventricular-brain volume ratio is also calculated to assess the severity of the ventricular dilatation relatively to the brain size. A comparative study and statistical analysis are then undertaken to validate volumes obtained from 3D US images with those from MRI. Results show no statistically significant differences between the extracted MRI and 3D US volumes. Lateral ventricles have a near perfect correlation (r=0.999) and there is an excellent correlation for the brain volume (r=0.988). The difference in volume ratios was 6.0 ± 4.8% compared to MRI. Those analysis are possible on newborns and infants until they are approximately 8 months old, which is the age where the fontanelle starts to close, reducing the acoustic waves propagation. Secondly, the brain and lateral ventricles volumes are automatically extracted from the 3D US images. The brain volume is estimated with the same ellipsoid method after it has been aligned and stripped from the skull. The lateral ventricles were segmented on 13 patients using a multi-atlas registration pipeline with MRI images. Since this is a multimodal registration, a highly specific metric is used to register the MRI with the US images, the LC2 metric (Linear Correlation of Linear Combination). Then, the best registrations are selected for a label fusion but the LC2 alone doesn’t allow to automatically select the best registrations between several MRI images. An area weighting term is combined with the LC2 in order to improve the affine registration and to compare the registration results between several MRI images. The area weighting term assigns a weight to each voxel of the projected venricular area based on the position and intensity of the voxel on the US image. Indeed, the ventricular areas are divided in two areas, the fluid cavities which are hypoechoic and the plexus choroïd which is hyperechoic. These regions are used in the calculation of the weighting term. Two algorithms are tested for the label fusion, Majority Voting (MV) and STAPLE. Furthermore, the mesh is refined using deformable mesh model with an energy minimization process. The segmentation results are encouraging (DICE: 70.8±3.6, Mean Absolute Distance: 0.88± 0.20) and the extracted volumes have no statistically significant differences with the manual segmentations. The brain volumes have a mean absolute error with MRI volumes of 7.73% and a good correlation (r=0.942) when automatically segmented. As a comparison, the error was of 3.12% and the correlation excellent (r=0.988) with the manual measurements. In addition, the automatically extracted lateral ventricles volumes have a good correlation (r=0.848) with the manual segmentations and a mean absolute error of 9.84%. The methodology and results presented in this thesis show new perspectives and tools to help evaluate the infants’ brain development. This project demonstrates the potential of using new matrix-array US probes to assess brain and lateral ventricular volumes in newborns and infants which could be useful to facilitate monitoring of the lateral ventricles dilatation used for the macrocephaly diagnosis. Furthermore, it is possible to calculate the ventricular-brain volume ratio to assess the dilatation severity relatively to the brain volume