Two and three dimensional segmentation of multimodal imagery

The role of segmentation in the realms of image understanding/analysis, computer vision, pattern recognition, remote sensing and medical imaging in recent years has been significantly augmented due to accelerated scientific advances made in the acquisition of image data. This low-level analysis protocol is critical to numerous applications, with the primary goal of expediting and improving the effectiveness of subsequent high-level operations by providing a condensed and pertinent representation of image information. In this research, we propose a novel unsupervised segmentation framework for facilitating meaningful segregation of 2-D/3-D image data across multiple modalities (color, remote-sensing and biomedical imaging) into non-overlapping partitions using several spatial-spectral attributes. Initially, our framework exploits the information obtained from detecting edges inherent in the data. To this effect, by using a vector gradient detection technique, pixels without edges are grouped and individually labeled to partition some initial portion of the input image content. Pixels that contain higher gradient densities are included by the dynamic generation of segments as the algorithm progresses to generate an initial region map. Subsequently, texture modeling is performed and the obtained gradient, texture and intensity information along with the aforementioned initial partition map are used to perform a multivariate refinement procedure, to fuse groups with similar characteristics yielding the final output segmentation. Experimental results obtained in comparison to published/state-of the-art segmentation techniques for color as well as multi/hyperspectral imagery, demonstrate the advantages of the proposed method. Furthermore, for the purpose of achieving improved computational efficiency we propose an extension of the aforestated methodology in a multi-resolution framework, demonstrated on color images. Finally, this research also encompasses a 3-D extension of the aforementioned algorithm demonstrated on medical (Magnetic Resonance Imaging / Computed Tomography) volumes

Influence of Tissue Conductivity Inhomogeneity and Anisotropy on EEG/MEG based Source Localization in the Human Brain

The inverse problem in Electro- and Magneto-EncephaloGraphy (EEG/MEG) aims at reconstructing the underlying current distribution in the human brain using potential differences and/or magnetic fluxes that are measured non-invasively directly, or at a close distance, from the head surface. The solution requires repeated computation of the forward problem, i.e., the simulation of EEG and MEG fields for a given dipolar source in the brain using a volume-conduction model of the head. The associated differential equations are derived from the Maxwell equations. Not only do various head tissues exhibit different conductivities, some of them are also anisotropic conductors as, e.g., skull and brain white matter. To our knowledge, previous work has not extensively investigated the impact of modeling tissue anisotropy on source reconstruction. Currently, there are no readily available methods that allow direct conductivity measurements. Furthermore, there is still a lack of sufficiently powerful software packages that would yield significant reduction of the computation time involved in such complex models hence satisfying the time-restrictions for the solution of the inverse problem. In this dissertation, techniques of multimodal Magnetic Resonance Imaging (MRI) are presented in order to generate high-resolution realistically shaped anisotropic volume conductor models. One focus is the presentation of an improved segmentation of the skull by means of a bimodal T1/PD-MRI approach. The eigenvectors of the conductivity tensors in anisotropic white matter are determined using whole head Diffusion-Tensor-MRI. The Finite Element (FE) method in combination with a parallel algebraic multigrid solver yields a highly efficient solution of the forward problem. After giving an overview of state-of-the-art inverse methods, new regularization concepts are presented. Next, the sensitivity of inverse methods to tissue anisotropy is tested. The results show that skull anisotropy affects significantly EEG source reconstruction whereas white matter anisotropy affects both EEG and MEG source reconstructions. Therefore, high-resolution FE forward modeling is crucial for an accurate solution of the inverse problem in EEG and MEG.Motivation und Einordnung: Seit nun fast drei Jahrzehnten werden im Bereich der Kognitionswissenschaften und in klinischer Forschung und Routine die Quellen elektrischer Aktivitaet im menschlichen Gehirn anhand ihrer ueber das Elektroenzephalogramm (EEG) an der Kopfoberflaeche gemessenen Potentialverteilung bzw. ihres ueber das Magnetoenzephalogramm (MEG) in einigen Zentimetern Entfernung davon gemessenen magnetischen Flusses rekonstruiert. Im Vergleich zu anderen funktionellen Bildgebungsmethoden wie z.B. die Positronen-Emissions-Tomographie (PET) oder die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) hat die EEG/MEG-Quellrekonstruktion den Vorteil einer sehr hohen zeitlichen Aufloesung. Die gemessene Aktivitaet ist das Resultat von Ionenbewegungen in aktivierten kortikalen Regionen des Gehirns, den sog. Primaerstroemen. Schon im Jahr 1949 wurden erstmals die Primaerstroeme ueber Stromdipole mathematisch modelliert. Der Primaerstrom erzeugt R\'uckstr\'ome im leitf\'ahigen Gewebe des Kopfes, die sog. {\em Sekund\'arstr\'ome}. Die Rekonstruktion der Dipolquellen wird das {\em EEG/MEG inverse Problem} genannt. Dessen L\'osung erfordert die wiederholte Berechnung des {\em Vorw\'arts\-problems}, d.h. der Simulation der EEG/MEG-Feldverteilung f\'ur eine gegebene Dipolquelle im Gehirn. Ein erstes Anwendungsgebiet f\/indet sich in der Diagnose und Therapie von pharma-resistenten Epilepsien, von denen ca. 0,25\% der Weltbev\'olkerung betroffen sind und f\'ur die sich in den letzten Jahrzehnten eine systematische chirurgische Behandlung ent\-wickelt hat. Voraussetzung f\'ur einen die restlichen Gehirnregionen schonenden chirurgischen Eingrif\/f ist die Kenntnis der Lage und Ausdehnung der epileptischen Zentren. Bisher wurden diese Charakteristika in den Patienten stark belastenden invasiven Untersuchungen wie zum Beispiel Subdural- oder Tiefen-Elektroden gewonnen. Die bioelektrischen Signale von Epilepsiekranken weisen zwischen den Anfallsereignissen sog. interiktale Spikes auf. Die nicht-invasive Messung des EEG/MEG dieser interiktalen Spikes und die anschlie{\ss}ende Berechnung des epileptischen Zentrums belastet den Patienten nicht. Ein weiteres Anwendungsfeld ist die pr\'aoperative Ermittlung der Lage wichtiger funk\-tio\-nell-zu\-sam\-men\-h\'angender Zentren im Gehirn, z.B.~des prim\'ar-mo\-to\-ri\-schen, des prim\'ar-au\-di\-to\-rischen oder prim\'ar-somatosensorischen Cortex. Bei Operationen in diesen Bereichen (z.B.~Tumoroperationen) k\'onnten L\'ahmungen, H\'or- und Sensibilit\'atsst\'orungen vermieden werden. Dazu werden \'uber akustische oder sensorische Reize charakteristische Signale evoziert und \'uber Summationstechniken sichtbar gemacht. Durch das L\'osen des inversen Problems wird versucht, die zugrunde liegende Quellstruktur zu ermitteln. Neben den aufgef\'uhrten klinischen Anwendungen ergeben sich auch zahlreiche Anwendungsfelder in der Kognitionswissenschaft. Von Interesse sind z.B.~funktionelle Zusammenh\'ange im Gehirn und die Aufdeckung der aktivierten Areale w\'ahrend der Verarbeitung eines Reizes, wie z.B. der Sprachverarbeitung im Gehirn. Die L\'osung des Vorw\'artsproblems impliziert die Mo\-del\-lierung des Kopfes als Volumenleiter. Es ist bekannt, dass in makroskopischer Hinsicht Gewebe wie die Kopfhaut, der Sch\'adel, die Zerebrospinalfl\'ussigkeit (engl.: CSF) und die Hirngewebe graue und wei{\ss}e Substanz (engl.: GM und WM) verschiedene Leitf\'ahigkeiten besitzen. Der menschliche Sch\'adel ist aus drei Schichten aufgebaut, eine relativ gut leitf\'ahige spongi\'ose Schicht wird von zwei stark isolierenden Schichten, den \'au{\ss}eren und inneren Kompakta, eingeschlossen. In radialer Richtung durch den Sch\'adel handelt es sich also um eine Reihenschaltung von hohem, niedrigem und hohem Widerstand, wohingegen in den tangentialen Richtungen die Leiter parallel geschaltet sind. Als Ganzes gesehen besitzt der Sch\'adel demnach eine richtungsabh\'angige oder {\em anisotrope} Leitf\'ahigkeit mit einem gemessenen Verh\'altnis von bis zu 1 zu 10. F\'ur die faserige WM wurde ebenfalls eine Anisotropie mit einem \'ahnlichen Verh\'altnis (senkrecht zu parallel zu den Fasern) nachgewiesen. Leider existiert bis heute keine direkte Methode, die Leitf\'ahigkeit der WM nicht-invasiv in gen\'ugender Aufl\'osung zu ermittelt. Seit einigen Jahren werden aller\-dings Formalismen diskutiert, die den gesuchten Leitf\'ahigkeitstensor in Bezug setzen zum Wasserdiffusionstensor, der in WM nicht-invasiv \'uber die Diffusionstensor-MRT (DT-MRT) gemessen werden kann. Nat\'urlich wird keine fundamentale Beziehung zwischen der freien Beweglichkeit von Ionen und Wasserteilchen angenommen, sondern lediglich, dass die eingeschr\'ankte Mobilit\'at \'uber die Fasergeometrie der WM in Beziehung steht. Heutzutage werden verschiedene Ans\'atze f\'ur die L\'osung des Vor\-w\'arts\-pro\-blems genutzt und mit steigender Genauigkeit der Modellierung des Kopfvolumenleiters erh\'oht sich die Komplexit\'at der numerischen Feldberechnungen. Einfache Modelle, die immer noch am h\'aufigsten Gebrauchten, beschreiben den Kopf als Mehrschalenkugel-Leiter mit \'ublicherweise drei Schichten, die die Kopfhaut, den Sch\'adel und das Gehirn repr\'asentieren. Um besser auf die Geometrie der drei modellierten Oberfl\'achen einzugehen, wurden sog. BE-Modelle (von engl.: Boundary Element) entwickelt, die sich f\'ur isotrop leitf\'ahige Schichten eignen. Um sowohl auf realistische Geometrien als auch auf Anisotropien und Inhomogenit\'aten eingehen zu k\'onnen, wurden Finite-Elemente (FE) Modelle des Kopfes ent\-wi\-ckelt. Zwei wichtige Fragen stellen sich nun: Ist eine exakte Modellierung der vorgestellten Gewebeleitf\'ahigkeits-Anisotropien n\'otig und in welchen F\'allen reichen weniger berechnungsaufwendige Verfahren aus? Wie k\'onnen komplexe FE-Vorw\'artsmodelle hinreichend beschleunigt werden, um den Zeitrestriktionen f\'ur inverse Quellrekonstruktionen in den Anwendungen zu gen\'ugen? Es existieren zahlreiche Arbeiten, die, basierend auf FE-Modellen des Kopfes, gezeigt haben, dass \'Offnungen im Sch\'adel wie z.B. diejenige, durch die der optische Nerv eintritt oder das okzipitale Loch des Hirnstamms, oder Inhomogenit\'aten wie L\'asionen im Gehirn oder die Sutura des Sch\'adels (insbesondere bei Kleinkindern, wo die Sutura noch nicht geschlossen sind) einen nicht vernachl\'assigbaren Einfluss auf das EEG/MEG-Vorw\'arts\-problem haben. Eine erste Studie bzgl. der Sensitivit\'at zweier ausgew\'ahlter EEG-Rekonstruktionsverfahren wies teils gro{\ss}e Fehler im Falle der Nichtbeachtung von Sch\'adel-Anisotropie nach. Insbesondere f\'ur diverse klinische Anwendungen wird der sog. {\em single dipole fit} im kontinuierlichen Parameterraum verwendet. Aufgrund des hohen Berechnungsaufwands wurden solche Verfahren bisher noch nicht auf ihre Sensitivit\'at auf Sch\'adel\-anisotropie getestet. Obwohl bereits eine Studie einen nicht-vernachl\'assigbaren Einfluss auf die EEG/MEG-Vorw\'artssimulation zeigte, gibt es noch keinerlei Ergebnis zur Aus\-wir\-kung der WM-Anisotropie auf inverse Rekonstruktionsverfahren. Die L\'osung des inversen Problems ist im allgemeinen nicht eindeutig. Viele Dipol-Quell\-konfi\-gura\-tionen k\'onnen ein und dieselbe EEG und MEG Feldverteilung erzeugen. Zus\'atz\-liche Annahmen \'uber die Quellen sind dementsprechend unerl\'asslich. Bei den sog. {\em fokalen Rekonstruktionsmethoden} wird die Annahme gemacht, dass einige wenige Dipole den gemessenen Daten zugrunde liegen. Diese Dipole (Anzahl, Ort, Richtung, St\'arke) sollen innerhalb des anatomisch und physiologisch sinnvollen Suchgebiets so ermittelt werden, dass die Messwerte m\'oglichst genau erkl\'art werden, gleichzeitig aber das Rauschen keinen zu starken Einfluss auf die L\'osung nimmt und die Algorithmen stabil in Bezug auf eine \'Ubersch\'atzung der Anzahl aktiver Quellen bleiben. Bei diesen, wie auch bei den sog. {\em Stromdichterekonstruktionsverfahren}, wird sich das Konzept der Regularisierung als eine wichtige Methode herausstellen. Wissenschaftliche Ergebnisse der Dissertation: Die Ergebnisse der vorgelegten Dissertation k\'onnen in vier Teilbereiche aufgeteilt werden. Im ersten Teilbereich wurden Methoden zur Registrierung und Segmentierung multimodaler MR-Bilder vorgestellt mit dem Ziel, ein {\bf realistisches anisotropes Multigewebe Kopfmodell} zu generieren. In der Literatur wurde von gr\'o{\ss}eren EEG- und MEG-Quell\-rekonstruktions\-fehlern aufgrund mangelhafter Modellierung insbesondere der inneren Sch\'a\-del\-kante berichtet. Ein erster Fokus dieser Arbeit lag dementsprechend auf einer verbesserten Segmentierung dieser Kante, die \'uber ein auf dem T1-gewichteten MRT (T1-MRT) registrierten Protonendichte-ge\-wich\-teten MRT (PD-MRT) gewonnen wurde. Die innere Sch\'a\-del\-kante zeichnet sich im PD-MRT im Gegensatz zum T1-MRT durch einen hohen Kontrast zwischen CSF (protonenreich) und Knochen (protonenarm) aus. Das T1-MRT wurde hingegen f\'ur die Segmentierung der Kopfhaut, der GM und der WM verwendet. Die Standardtechnik im Bereich der EEG/MEG-Quellrekonstruktion nutzt lediglich ein T1-MRT und gewinnt die gesuchte innere Sch\'adelkante \'uber ein Gl\'atten und Aufblasen der segmentierten Hirnoberfl\'ache. Im Vergleich beider Methoden konnte eine Verbesserung der Segmentierung von bis zu 8,5mm in Gebieten erzielt werden, in denen die Standardmethode die Dicke der CSF-Schicht untersch\'atzte. \'Uber die vorgestellten Methoden, insbesondere der Segmentierung unter Ber\'ucksichtigung der MR-Inhomogenit\'aten, konnte zudem eine sehr exakte Modellierung der GM erzielt werden, welche dann als anatomische und auch physiologische Nebenbedingung in die Quellrekonstruktion eingebettet werden kann. Zur realistischen Modellierung der An\-iso\-tropie der Sch\'adelschicht wurde ein deformierbares Modell eingesetzt, welches eine gegl\'attete Spongiosaoberfl\'ache darstellt und somit ein Abgreifen der Leitf\'ahigkeitstensor-Eigenvektoren in radialer Knochenrichtung erm\'oglicht. Die Eigenvektoren der WM-Tensoren wurden \'uber Ganzkopf-DT-MRT gemessen. Sch\'adel- und WM-Tensor-Eigen\-werte wurden entweder unter Ausnutzung publizierter Werte simuliert oder gem\'a{\ss} einem differentialen EMA (von engl.: Effective Medium Approach) ermittelt. Der zweite Teilbereich betraf die {\bf schnelle hochaufgel\'oste FE-Modellierung} des EEG/ MEG-Vorw\'artsproblems. Zun\'achst wurde ein \'Uberblick \'uber die Theorie gegeben und die praktische Realisierung der sp\'ater eingesetzten hochaufgel\'osten anisotropen FE-Volumen\-leiter\-modelle vorgestellt. In numerischen Genauigkeitsstudien konnte nachgewiesen werden, dass Hexaeder-FE-Netze, welche ein Verschieben der St\'utzpunkte zur Gl\'attung an Gewebekanten nutzen, vorteilhaft sind zu herk\'ommlichen Hexaeder-Netzen. Dazu wurden die Reihenentwicklungsformeln f\'ur das Mehrschalenkugel-Modell eingesetzt. Ein wei\-terer Fokus dieser Arbeit lag auf dem Einsatz schneller FE-L\'osungsmethoden, welche die praktische Anwendbarkeit von hochaufgel\'osten anisotropen FE-Kopfmodellen in den verschiedenen Anwendungsgebieten erm\'oglichen sollte. In einem Zeitvergleich zwischen dem neu in die Software integrierten parallelen (12 Prozessoren) algebraischen Mehrgitter- und dem Standard-Einprozessor-Jacobi-Vor\-kon\-di\-tio\-nierer f\'ur das Verfahren der konjugierten Gradienten konnte f\'ur hochaufgel\'oste anisotrope FE-Kopfmodelle ein Beschleunigungsfaktor von mehr als 100 erzielt werden. Im dritten Teilbereich, den {\bf Methoden zum inversen Problem}, wurden neben einem \'Uber\-blick \'uber fokale Rekonstruktions\-verfahren und Stromdichte\-rekon\-struk\-tions\-verfahren algorithmische Neuentwicklungen pr\'asentiert. Es wurde zun\'achst die Methode des {\em single dipole fit} in die FE-Modellierung eingef\'uhrt. F\'ur multiple dipolare Quellen wurde ein {\em Si\-mu\-lated Annealing} Algorithmus in Kombination mit einer abgeschnittenen Singul\'arwertzerlegung im diskreten Parameterraum entwickelt. Im Vergleich zu Standardmethoden zeigte der Algorithmus in verschiedenen Si\-mu\-lations\-studien eine ver\-bes\-serte F\'ahigkeit der Unterscheidung zwischen realen und sog. {\em ghost} Quellen. Des Weiteren wurde eine k\'urzlich in der Literatur vorgestellte raum-zeitliche Regularisierungsme\-thode auf die Stromdichterekonstruktion und, als zweite Anwendung, auf die dynamische Impedanztomographie angewandt. Der raum-zeitliche Ansatz konnte dabei eine stabilisierende Wirkung auf die Rekonstruktionsergebnisse erzielen und zeigte im Hinblick auf seine Genauigkeit und den Speicher- und Rechenzeitbedarf Vorteile gegen\'uber einem sog. {\em Kal\-man-Gl\'atter}. Im letzten Teilbereich der Dissertation wurden Untersuchungen zur {\bf An\-iso\-tro\-pie-Sensi\-tivi\-t\'at} durchgef\'uhrt. Der erste Teil bezog sich dabei auf das Vorw\'arts\-problem, wo die Resultate im Einklang mit der verf\'ugbaren Literatur waren. Es kann festgehalten werden, dass Sch\'adelanisotropie einen nicht-vernachl\'assigbaren Einfluss auf die EEG-Simulation hatte, wohingegen das MEG unbeeinflusst blieb. Je mehr eine Quelle von WM umgeben war, desto gr\'o{\ss}er war der Einfluss der WM-Anisotropie auf sowohl EEG als auch MEG. F\'ur das MEG wirkte sich WM-Anisotropie insbesondere auf Quellen mit starken radialen Anteilen aus. Lokale Leitf\'ahigkeits\'anderungen im Bereich der Quelle sollten sowohl im Hinblick auf das EEG als auch auf das MEG modelliert werden. Im zweiten Teil wurden die Einfl\'usse auf die inverse Quellrekonstruktion untersucht. Mit 18mm maximalem Fehler des EEG basierten {\em single dipole fit} war die Lokalisation einer haupts\'achlich tangential orientierten oberfl\'achennahen Quelle besonders sensitiv gegen\'uber einer 1 zu 10 Sch\'adelanisotropie. Da die tangentialen Quellen im temporalen Bereich (Sch\'adel re\-la\-tiv d\'unn) zu tief und im parietalen und okzipitalen Bereich (Sch\'adel relativ dick) zu oberfl\'achennah lokalisiert wurden, scheint eine Approximation der Sch\'adelanisotropie in BE-Modellen \'uber eine Anpassung des skalaren Sch\'adelleitf\'ahigkeitswertes nicht m\'oglich zu sein. Obwohl bei Vernachl\'assigung der WM-Anisotropie der maximale EEG-Lokalisierungsfehler mit 6,2mm f\'ur eine tiefe Quelle wesentlich geringer ausfiel, kann aufgrund eines maximalen Orientierungsfehlers von 24$^{\circ}$ und einer mehr als zweifach untersch\'atzten Quellst\'arke eine Missinterpretation des Ergebnisses nicht ausgeschlossen werden. F\'ur die Rekonstruktion der vier tangentialen oberfl\'achennahen Dipole, welche als Aktivit\'atszentren der sog. {\em Early Left Anterior Negativity} (ELAN) Komponente bei der Syntaxanalyse von Sprache betrachtet werden, stellte sich WM und Sch\'adel\-anisotropie als vernachl\'assigbar im Hinblick auf eine MEG-Rekonstruk\-tion heraus. Im Gegensatz dazu wurde das EEG-Rekonstruktionsergebnis f\'ur alle getesteten inversen Verfahren stark verf\'alscht. Anisotropie verschob das Aktivit\'ats\-zentrum von $L_1$ und $L_2$ Norm Stromdichterekonstruktionsverfahren entlang der Sylvischen Furche in anteriore Richtung

Histopathological image analysis : a review

Over the past decade, dramatic increases in computational power and improvement in image analysis algorithms have allowed the development of powerful computer-assisted analytical approaches to radiological data. With the recent advent of whole slide digital scanners, tissue histopathology slides can now be digitized and stored in digital image form. Consequently, digitized tissue histopathology has now become amenable to the application of computerized image analysis and machine learning techniques. Analogous to the role of computer-assisted diagnosis (CAD) algorithms in medical imaging to complement the opinion of a radiologist, CAD algorithms have begun to be developed for disease detection, diagnosis, and prognosis prediction to complement the opinion of the pathologist. In this paper, we review the recent state of the art CAD technology for digitized histopathology. This paper also briefly describes the development and application of novel image analysis technology for a few specific histopathology related problems being pursued in the United States and Europe

Computational methods to predict and enhance decision-making with biomedical data.

The proposed research applies machine learning techniques to healthcare applications. The core ideas were using intelligent techniques to find automatic methods to analyze healthcare applications. Different classification and feature extraction techniques on various clinical datasets are applied. The datasets include: brain MR images, breathing curves from vessels around tumor cells during in time, breathing curves extracted from patients with successful or rejected lung transplants, and lung cancer patients diagnosed in US from in 2004-2009 extracted from SEER database. The novel idea on brain MR images segmentation is to develop a multi-scale technique to segment blood vessel tissues from similar tissues in the brain. By analyzing the vascularization of the cancer tissue during time and the behavior of vessels (arteries and veins provided in time), a new feature extraction technique developed and classification techniques was used to rank the vascularization of each tumor type. Lung transplantation is a critical surgery for which predicting the acceptance or rejection of the transplant would be very important. A review of classification techniques on the SEER database was developed to analyze the survival rates of lung cancer patients, and the best feature vector that can be used to predict the most similar patients are analyzed

Methodological aspects for improving clinical value of SPECT and MRI

Image processing methods were developed for SPECT and MR images. The methods were validated in clinical environment. Segmentation of SPECT images for region of interest (ROI) analysis was found to be unreliable without accurate attenuation and scatter correction for the original images. The reliability of ROI analysis of brain SPECT images was enhanced using registration with MRI. The method was based on external markers. The registration error was studied using phantom tests and simulations. It was concluded that the registration accuracy was not the limiting factor in ROI analysis of the registered images provided that the external marker system was properly designed and attached. Quality requirements for MRI data from patients with cerebral infarctions were evaluated in order to make segmentation as automatic as possible. Quantitative information from these images could be extracted with e.g. statistical and neural network classifiers, but required more manual work than expected due to the visible intensity nonuniformity in the images. The third application consisted of developing a registration methodology for ictal and interictal SPECT, MRI and EEG for improved localization of the epileptogenic foci. The methodology was based on SPECT transmission imaging. The accuracy of registration was about 3-5 mm. As a conclusion, improved analysis of SPECT and MR images was obtained with the carefully evaluated methodology presented in the thesis. The registration procedure for brain SPECT and MRI as well as the registration procedure for epilepsy surgery candidates are in clinical use for selected patients in Helsinki University Central Hospital (currently Health Care Region of Helsinki and Uusimaa).reviewe

Enabling Scalable Neurocartography: Images to Graphs for Discovery

In recent years, advances in technology have enabled researchers to ask new questions predicated on the collection and analysis of big datasets that were previously too large to study. More specifically, many fundamental questions in neuroscience require studying brain tissue at a large scale to discover emergent properties of neural computation, consciousness, and etiologies of brain disorders. A major challenge is to construct larger, more detailed maps (e.g., structural wiring diagrams) of the brain, known as connectomes. Although raw data exist, obstacles remain in both algorithm development and scalable image analysis to enable access to the knowledge within these data volumes. This dissertation develops, combines and tests state-of-the-art algorithms to estimate graphs and glean other knowledge across six orders of magnitude, from millimeter-scale magnetic resonance imaging to nanometer-scale electron microscopy. This work enables scientific discovery across the community and contributes to the tools and services offered by NeuroData and the Open Connectome Project. Contributions include creating, optimizing and evaluating the first known fully-automated brain graphs in electron microscopy data and magnetic resonance imaging data; pioneering approaches to generate knowledge from X-Ray tomography imaging; and identifying and solving a variety of image analysis challenges associated with building graphs suitable for discovery. These methods were applied across diverse datasets to answer questions at scales not previously explored

Study on the Method of Constructing a Statistical Shape Model and Its Application to the Segmentation of Internal Organs in Medical Images

In image processing, segmentation is one of the critical tasks for diagnostic analysis and image interpretation. In the following thesis, we describe the investigation of three problems related to the segmentation algorithms for medical images: Active shape model algorithm, 3-dimensional (3-D) statistical shape model building and organic segmentation experiments. For the development of Active shape models, the constraints of statistical model reduced this algorithm to be difficult for various biological shapes. To overcome the coupling of parameters in the original algorithm, in this thesis, the genetic algorithm is introduced to relax the shape limitation. How to construct a robust and effective 3-D point model is still a key step in statistical shape models. Generally the shape information is obtained from manually segmented voxel data. In this thesis, a two-step procedure for generating these models was designed. After transformed the voxel data to triangular polygonal data, in the first step, attitudes of these interesting objects are aligned according their surface features. We propose to reflect the surface orientations by means of their Gauss maps. As well the Gauss maps are mapped to a complex plane using stereographic projection approach. The experiment was run to align a set of left lung models. The second step is identifying the positions of landmarks on polygonal surfaces. This is solved by surface parameterization method. We proposed two simplex methods to correspond the landmarks. A semi-automatic method attempts to “copy” the phasic positions of pre-placed landmarks to all the surfaces, which have been mapped to the same parameterization domain. Another automatic corresponding method attempts to place the landmarks equidistantly. Finally, the goodness experiments were performed to measure the difference to manually corresponded results. And we also compared the affection to correspondence when using different surface mapping methods. The third part of this thesis is applying the segmentation algorithms to solve clinical problems. We did not stick to the model-based methods but choose the suitable one or their complex according to the objects. In the experiment of lung regions segmentation which includes pulmonary nodules, we propose a complementary region growing method to deal with the unpredictable variation of image densities of lesion regions. In the experiments of liver regions, instead of using region growing method in 3-D style, we turn into a slice-by-slice style in order to reduce the overflows. The image intensity of cardiac regions is distinguishable from lung regions in CT image. But as to the adjacent zone of heart and liver boundary are generally blurry. We utilized a shape model guided method to refine the segmentation results.3-D segmentation techniques have been applied widely not only in medical imaging fields, but also in machine vision, computer graphic. At the last part of this thesis, we resume some interesting topics such as 3-D visualization for medical interpretation, human face recognition and object grasping robot etc.九州工業大学博士学位論文 学位記番号:工博甲第353号　学位授与年月日:平成25年9月27日Chapter 1: Introduction|Chapter 2: Framework of Medical Image Segmentation|Chapter 3: 2-D Organic Regions Using Active Shape Model and Genetic Algorithm|Chapter 4: Alignment of 3-D Models|Chapter 5: Corespondence of 3-D Models|Chapter 6:Experiments of Organic Segmentation|Chapter 7: Visualization Technology and Its Applications|Chapter 8: Conclusions and Future Works九州工業大学平成25年

Generative Models for Preprocessing of Hospital Brain Scans

I will in this thesis present novel computational methods for processing routine clinical brain scans. Such scans were originally acquired for qualitative assessment by trained radiologists, and present a number of difficulties for computational models, such as those within common neuroimaging analysis software. The overarching objective of this work is to enable efficient and fully automated analysis of large neuroimaging datasets, of the type currently present in many hospitals worldwide. The methods presented are based on probabilistic, generative models of the observed imaging data, and therefore rely on informative priors and realistic forward models. The first part of the thesis will present a model for image quality improvement, whose key component is a novel prior for multimodal datasets. I will demonstrate its effectiveness for super-resolving thick-sliced clinical MR scans and for denoising CT images and MR-based, multi-parametric mapping acquisitions. I will then show how the same prior can be used for within-subject, intermodal image registration, for more robustly registering large numbers of clinical scans. The second part of the thesis focusses on improved, automatic segmentation and spatial normalisation of routine clinical brain scans. I propose two extensions to a widely used segmentation technique. First, a method for this model to handle missing data, which allows me to predict entirely missing modalities from one, or a few, MR contrasts. Second, a principled way of combining the strengths of probabilistic, generative models with the unprecedented discriminative capability of deep learning. By introducing a convolutional neural network as a Markov random field prior, I can model nonlinear class interactions and learn these using backpropagation. I show that this model is robust to sequence and scanner variability. Finally, I show examples of fitting a population-level, generative model to various neuroimaging data, which can model, e.g., CT scans with haemorrhagic lesions