Evaluation des méthodes d'extraction des orientations locales des faisceaux de fibres par analyse quantitative de la connectivité

International audienceRecovering of the fiber orientations in each voxel constitutes an important step for the fiber tracking algorithms. In fact, the reliability of the resulted connectivity depends on how well the local fiber orientations were extracted. Based on the tractography results we evaluated and compared different methods of fiber orientations extraction. Thus, we analyzed quantitatively the resulted connectivity by using the Tractometer tool. This later allows by measuring a number of metrics to quantify the connections reliability and the tractography performance. All the methods of fiber orientations extraction were evaluated on two types of tractography algorithms, deterministic and probabilistic algorithms. Furthermore, all of these methods have been executed on two types of data, high angular resolution data acquired with 60 gradient directions and low angular resolution data, acquired with 30 gradient directions. These two types of data were corrupted with a Ricien noise of ratio SNR=20, 10. In this article, we present the results obtained by our validation and comparison work.La détection des orientations locales des faisceaux de fibres constitue une étape importante pour les algorithmes de suivi de fibres (tractographie).En effet, la fiabilité de la connectivité résultante dépend de la qualité de l'extraction de ces orientations locales de fibres. Sur la base des résultats produits au niveau de la tractographie, nous avons évalué et comparé un ensemble d'algorithmes d'extraction des orientations des faisceaux de fibres. Une analyse quantitative de la connectivité a été ainsi réalisée en utilisant un outil appelé le Tractometer. Cet outil permet grâce à un certain nombre de métriques de quantifier la fiabilité des connexions reconstruites et aussi la performance des algorithmes de suivi de fibre utilisés. Toutes les méthodes d'extraction des orientations de fibres mises en oeuvre ont été évaluées sur la base des résultats de deux types d'algorithmes de tractographie, déterministe et probabiliste. De plus, l'ensemble de ces méthodes ont été exécutées sur deux types de données de diffusion, des données à haute résolution angulaire de 60 directions de gradient et des données à basse résolution angulaire de 30 directions de gradient, ces deux jeux de données ont été corrompus par un bruit Ricien d'un rapport SNR de 20 puis de 10. Dans cet article, nous présentons les résultats obtenus par ce travail de validation et de comparaison

A polynomial approach for extracting the extrema of a spherical function and its application in diffusion MRI

International audienceAntipodally symmetric spherical functions play a pivotal role in diffusion MRI in representing sub-voxel-resolution microstructural information of the underlying tissue. This information is described by the geometry of the spherical function. In this paper we propose a method to automatically compute all the extrema of a spherical function. We then classify the extrema as maxima, minima and saddle-points to identify the maxima. We take advantage of the fact that a spherical function can be described equivalently in the spherical harmonic (SH) basis, in the symmetric tensor (ST) basis constrained to the sphere, and in the homogeneous polynomial (HP) basis constrained to the sphere. We extract the extrema of the spherical function by computing the stationary points of its constrained HP representation. Instead of using traditional optimization approaches, which are inherently local and require exhaustive search or re-initializations to locate multiple extrema, we use a novel polynomial system solver which analytically brackets all the extrema and refines them numerically, thus missing none and achieving high precision. To illustrate our approach we consider the Orientation Distribution Function (ODF). In diffusion MRI the ODF is a spherical function which represents a state-of-the-art reconstruction algorithm whose maxima are aligned with the dominant fiber bundles. It is, therefore, vital to correctly compute these maxima to detect the fiber bundle directions. To demonstrate the potential of the proposed polynomial approach we compute the extrema of the ODF to extract all its maxima. This polynomial approach is, however, not dependent on the ODF and the framework presented in this paper can be applied to any spherical function described in either the SH basis, ST basis or the HP basis

Diffusion directions imaging (high resolution reconstruction of white matter fascicles from low angular resolution diffusion MRI)

L'objectif de cette thèse est de fournir une chaine de traitement complète pour la reconstruction des faisceaux de la matière blanche à partir d'images pondérées en diffusion caractérisées par une faible résolution angulaire. Cela implique (i) d'inférer en chaque voxel un modèle de diffusion à partir des images de diffusion et (ii) d'accomplir une ''tractographie", i.e., la reconstruction des faisceaux à partir de ces modèles locaux. Notre contribution en modélisation de la diffusion est une nouvelle distribution statistique dont les propriétés sont étudiées en détail. Nous modélisons le phénomène de diffusion par un mélange de telles distributions incluant un outil de sélection de modèle destiné à estimer le nombre de composantes du mélange. Nous montrons que le modèle peut être correctement estimé à partir d'images de diffusion ''single-shell" à faible résolution angulaire et qu'il fournit des biomarqueurs spécifiques pour l'étude des tumeurs. Notre contribution en tractographie est un algorithme qui approxime la distribution des faisceaux émanant d'un voxel donné. Pour cela, nous élaborons un filtre particulaire mieux adapté aux distributions multi-modales que les filtres traditionnels. Pour démontrer l'applicabilité de nos outils en usage clinique, nous avons participé aux trois éditions du MICCAI DTI Tractography challenge visant à reconstruire le faisceau cortico-spinal à partir d'images de diffusion ''single-shell" à faibles résolutions angulaire et spatiale. Les résultats montrent que nos outils permettent de reconstruire toute l'étendue de ce faisceau.The objective of this thesis is to provide a complete pipeline that achieves an accurate reconstruction of the white matter fascicles using clinical diffusion images characterized by a low angular resolution. This involves (i) a diffusion model inferred in each voxel from the diffusion images and (ii) a tractography algorithm fed with these local models to perform the actual reconstruction of fascicles. Our contribution in diffusion modeling is a new statistical distribution, the properties of which are extensively studied. We model the diffusion as a mixture of such distributions, for which we design a model selection tool that estimates the number of mixture components. We show that the model can be accurately estimated from single shell low angular resolution diffusion images and that it provides specific biomarkers for studying tumors. Our contribution in tractography is an algorithm that approximates the distribution of fascicles emanating from a seed voxel. We achieve that by means of a particle filter better adapted to multi-modal distributions than the traditional filters. To demonstrate the clinical applicability of our tools, we participated to all three editions of the MICCAI DTI Tractography challenge aiming at reconstructing the cortico-spinal tract from single-shell low angular and low spatial resolution diffusion images. Results show that our pipeline provides a reconstruction of the full extent of the CST.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF