Retinal tracking

Relatório de projecto do 5º ano de Engenharia Biomédic

Visualisation en imagerie par résonance magnétique de diffusion : tractographie en temps réel des fibres de la matière blanche du cerveau

L'imagerie par résonance magnétique de diffusion est une technique non-invasive permettant de mesurer la diffusion des molécules d'eau selon plusieurs directions. Le résultat d'une telle acquisition contient de l'information implicite sur les structures microbiologiques qui composent le cerveau humain. La tractographie consiste à déterminer et visualiser, en trois dimensions, l'ensemble des connections neuronales de la matière blanche du cerveau en suivant la diffusion préférentielle de l'eau présente en chaque voxel. Les fibres de la matière blanche sont responsables de connecter les différentes aires fonctionnelles du cerveau entre-elles. En présence d'une tumeur, elles peuvent se réorganiser de multiples façons et refaire des connections pour assurer le suivi des fonctions importantes. L'imagerie du câblage cérébral est utilisée lors d'interventions neurochirurgicales afin d'aider le neurochirurgien à planifier son angle d'attaque pour réséquer le maximum de la tumeur sans léser la fonction du patient. La tractographie prend donc tout son sens pour le neurochirurgien avant et pendant l'opération. Dans ce mémoire, il sera question de tractographie en temps réel. La plupart des algorithmes de tractographie utilisent des paramètres fixes et prédéfinis pour l'ensemble du cerveau. Nous croyons que ces paramètres devraient être accessibles et modifiables afin de voir l'impact que ceux-ci ont sur la reconstruction des connections cérébrales. Nous proposons une méthode de visualisation de fibres en temps réel, permettant de calculer et d'afficher instantanément le résultat d'un nouvel algorithme de tractographie qui sera confronté aux méthodes existantes. Le nouveau module permet d'effectuer la tractographie des fibres de la matière blanche de manière interactive en offrant la possibilité d'ajuster les paramètres impliqués dans le processus de tractographie. Il a notamment été introduit plus d'une vingtaine de fois lors d'interventions neurochirurgicales au Centre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke, grâce à la supervision du Dr. David Fortin. La tractographie en temps réel a changé la manière dont les données sont préparées en vue d'une intervention en bloc opératoire. Dans un contexte où le temps entre le traitement des données et l'intervention chirurgicale est une contrainte majeure, l'élimination de l'étape de tractographie du processus de prétraitement est un avantage non-négligeable

A multi-scale geometric flow for segmenting vasculature in MRI : theory and validation

Often in neurosurgical planning a dual echo acquisition is performed that yields proton density (PD) and T2-weighted images to evaluate edema near a tumor or lesion. The development of vessel segmentation algorithms for PD images is of general interest since this type of acquisition is widespread and is entirely non-invasive. Whereas vessels are signaled by black blood contrast in such images, extracting them is a challenge because other anatomical structures also yield similar contrasts at their boundaries.In this thesis we present a novel multi-scale geometric flow for segmenting vasculature from PD images which can also be applied to the easier cases of MR angiography data or Gadolinium enhanced MRI. The key idea is to first apply Frangi's vesselness measure [Frangi et al. (1998)] to find putative centerlines of tubular structures along with their estimated radii. This multi-scale measure is then distributed to create a vector field which is orthogonal to vessel boundaries so that the flux maximizing flow algorithm of Vasilevskiy and Siddiqi (2002) can be applied to recover them. We carry out a qualitative validation of the approach on PD, MR angiography and Gadolinium enhanced MRI volumes and suggest a new way to visualize the segmentations in 2D with masked projections. We also validate the approach quantitatively on a data set consisting of PD, phase contrast (PC) angiography and time of flight (TOF) angiography volumes, all obtained for the same subject. A significant finding is that over 80% of the vasculature recovered in the angiographic data sets is also recovered from the PD volume. Furthermore, over 25% of the vasculature recovered from the PD volume is not detectable in the TOF angiographic data.Thus, the technique can be used not only to improve upon results obtained from angiographic data but also as an alternative when such data is not available