3D cine DENSE MRI: ventricular segmentation and myocardial stratin analysis

Includes abstract. Includes bibliographical references

On motion in dynamic magnetic resonance imaging: Applications in cardiac function and abdominal diffusion

La imagen por resonancia magnética (MRI), hoy en día, representa una potente herramienta para el diagnóstico clínico debido a su flexibilidad y sensibilidad a un amplio rango de propiedades del tejido. Sus principales ventajas son su sobresaliente versatilidad y su capacidad para proporcionar alto contraste entre tejidos blandos. Gracias a esa versatilidad, la MRI se puede emplear para observar diferentes fenómenos físicos dentro del cuerpo humano combinando distintos tipos de pulsos dentro de la secuencia. Esto ha permitido crear distintas modalidades con múltiples aplicaciones tanto biológicas como clínicas. La adquisición de MR es, sin embargo, un proceso lento, lo que conlleva una solución de compromiso entre resolución y tiempo de adquisición (Lima da Cruz, 2016; Royuela-del Val, 2017). Debido a esto, la presencia de movimiento fisiológico durante la adquisición puede conllevar una grave degradación de la calidad de imagen, así como un incremento del tiempo de adquisición, aumentando así tambien la incomodidad del paciente. Esta limitación práctica representa un gran obstáculo para la viabilidad clínica de la MRI. En esta Tesis Doctoral se abordan dos problemas de interés en el campo de la MRI en los que el movimiento fisiológico tiene un papel protagonista. Éstos son, por un lado, la estimación robusta de parámetros de rotación y esfuerzo miocárdico a partir de imágenes de MR-Tagging dinámica para el diagnóstico y clasificación de cardiomiopatías y, por otro, la reconstrucción de mapas del coeficiente de difusión aparente (ADC) a alta resolución y con alta relación señal a ruido (SNR) a partir de adquisiciones de imagen ponderada en difusión (DWI) multiparamétrica en el hígado.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaDoctorado en Tecnologías de la Información y las Telecomunicacione

A novel diffusion tensor imaging-based computer-aided diagnostic system for early diagnosis of autism.

Autism spectrum disorders (ASDs) denote a significant growing public health concern. Currently, one in 68 children has been diagnosed with ASDs in the United States, and most children are diagnosed after the age of four, despite the fact that ASDs can be identified as early as age two. The ultimate goal of this thesis is to develop a computer-aided diagnosis (CAD) system for the accurate and early diagnosis of ASDs using diffusion tensor imaging (DTI). This CAD system consists of three main steps. First, the brain tissues are segmented based on three image descriptors: a visual appearance model that has the ability to model a large dimensional feature space, a shape model that is adapted during the segmentation process using first- and second-order visual appearance features, and a spatially invariant second-order homogeneity descriptor. Secondly, discriminatory features are extracted from the segmented brains. Cortex shape variability is assessed using shape construction methods, and white matter integrity is further examined through connectivity analysis. Finally, the diagnostic capabilities of these extracted features are investigated. The accuracy of the presented CAD system has been tested on 25 infants with a high risk of developing ASDs. The preliminary diagnostic results are promising in identifying autistic from control patients

Cardiac motion and deformation estimation in tagged magnetic resonance imaging

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (área de especialização em Electrónica Médica)Cardiovascular diseases are the main cause of death in Europe, with an estimate of 4.3 million deaths each year. The assessment of the regional wall deformation is a relevant clinical indicator, and can be used to detect several cardiac lesions. Nowadays, this study can be performed using several image modalities. In the current thesis, we focus on tagged Magnetic Resonance imaging (t-MRI) technique. Such technique allows acquiring images with tags on the myocardium, which deform with the muscle. The present thesis intends to assess the left ventricle (LV) deformation using radial and circumferential strain. To compute such strain values, both endo- and epicardial contours of the LV are required. As such, a new framework to automatically assess the LV function is proposed. This framework presents: (i) an automatic segmentation technique, based on a tag suppression strategy followed by an active contour segmentation method, and (ii) a tracking approach to extract myocardial deformation, based on a non-rigid registration method. The automatic segmentation uses the B-spline Explicit Active Surface framework, which was previously applied in ultra-sound and cine-MRI images. In both cases, a real-time and accurate contour was achieved. Regarding the registration step, starting from a state-of-art approach, termed sequential 2D, we suggest a new method (termed sequential 2D+t), where the temporal information is included on the model. The tracking methods were first tested on synthetic data to study the registration parameters influence. Furthermore, the proposed and original methods were applied on porcine data with myocardial ischemia. Both methods were able to detect dysfunctional regions. A comparison between the strain curve in the sequential 2D and sequential 2D+t strategies was also shown. As conclusion, a smoothing effect in the strain curve was detected in the sequential 2D+t strategy. The validation of the segmentation approach uses a human dataset. A comparison between the manual contour and the proposed segmentation method results was performed. The results, suggest that proposed method has an acceptable performance, removing the tedious task related with manual segmentation and the intra-observer variability. Finally, a comparison between the proposed framework and the currently available commercial software was performed. The commercial software results were obtained from core-lab analysis. An acceptable result (r = 0.601) was achieved when comparing the strain peak values. Importantly, the proposed framework appears to present a more acceptable result.As doenças cardiovasculares são a principal causa de morte na Europa, com aproximadamente 4.7 milhões de mortes por ano. A avaliação da deformação do miocárdio a um nível local é um importante indicador clínico e pode ser usado para a deteção de lesões cardíacas. Este estudo é normalmente realizado usando várias modalidades de imagem médica. Nesta tese, a Resonância Magnética (RM) marcada foi a técnica selecionada. Estas imagens têm marcadores no músculo cardíaco, os quais se deformam com o miocárdio e podem ser usados para o estudo da deformação cardíaca. Nesta tese, pretende-se estudar a deformação radial e circunferencial do ventrículo esquerdo (VE). Assim, um contorno do endo- e epicárdio no VE é essencial. Desta forma, uma ferramenta para o estudo da deformação do VE foi desenvolvida. Esta possui: (i) um método de segmentação automático, usando uma estratégia de supressão dos marcadores, seguido de uma segmentação c um contorno ativo, e (ii) um método de tracking para determinação da deformação cardíaca, baseado em registo não rígido. A segmentação automática utiliza a ferramenta B-spline Explicit Active Surface, que foi previamente aplicada em imagens de ultrassons e cine-RM. Em ambos os casos, uma segmentação em tempo real e com elevada exatidão foi alcançada. Vários esquemas de registo foram apresentados. Neste ponto, começando com uma técnica do estado da arte (designada de sequencial 2D), uma nova metodologia foi proposta (sequencial 2D+t), onde a informação temporal é incorporada no modelo. De forma a analisar a influência dos parâmetros do registo, estes foram estudados num dataset sintético. De seguida, os diferentes esquemas de registo foram testados num dataset suíno com isquemia. Ambos os métodos foram capazes de detetar as regiões disfuncionais. De igual forma, utilizando as curvas de deformação obtidas para cada um dos métodos propostos, foi possível observar uma suavização na direção temporal para o método sequencial 2D+t. Relativamente à segmentação, esta foi validada com um dataset humano. Um contorno manual foi comparado com o obtido pelo método proposto. Os resultados sugerem que a nova estratégia é aceitável, sendo mais rápida do que a realização de um contorno manual e eliminando a variabilidade entre observadores. Por fim, realizou-se uma comparação entre a ferramenta proposta e um software comercial (com análise de core-lab). A comparação entre os valores de pico da deformação exibe uma correlação plausível (r=0.601). Contudo, é importante notar, que a nova ferramenta tende a apresentar um resultado mais aceitável

QUANTITATIVE ELASTICITY IMAGING AND SOFT TISSUE CHARACTERIZATION USING TAGGED MAGNETIC RESONANCE IMAGING

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH