A Graph theoretic approach to quantifying grey matter volume in neuroimaging

Brain atrophy occurs as a symptom of many diseases. The software package, Statistical Parametric Mapping (SPM) is one of the most respected and commonly used tools in the neuroimaging community for quantifying the amount of grey matter (GM) in the brain based on magnetic resonance (MR) images. One aspect of quantifying GM volume is to identify, or segment, regions of the brain image corresponding to grey matter. A recent trend in the field of image segmentation is to model an image as a graph composed of vertices and edges, and then to cut the graph into subgraphs corresponding to different segments. In this thesis, we incorporate image segmentation algorithms based on graph-cuts into a GM volume estimation system, and then we compare the GM volume estimates with those achieved via SPM. To aid in this comparison, we use 20 T1-weighted normal brain MR images simulated using BrainWeb[1] [2]. We obtained results verifying the graph-cuts technique better approximated the GM volumes by halving the error resulting from SPM preprocessing

NABS: non-local automatic brain hemisphere segmentation

"NOTICE: this is the author’s version of a work that was accepted for publication in Magnetic Resonance Imaging. Changes resulting from the publishing process, such as peer review, editing, corrections, structural formatting, and other quality control mechanisms may not be reflected in this document. Changes may have been made to this work since it was submitted for publication. A definitive version was subsequently published in Magnetic Resonance Imaging, [Volume 33, Issue 4, May 2015, Pages 474–484] DOI 10.1016/j.mri.2015.02.005In this paper, we propose an automatic method to segment the five main brain sub-regions (i.e. left/right hemispheres, left/right cerebellum and brainstem) from magnetic resonance images. The proposed method uses a library of pre-labeled brain images in a stereotactic space in combination with a non-local label fusion scheme for segmentation. The main novelty of the proposed method is the use of a multi-label block-wise label fusion strategy specifically designed to deal with the classification of main brain sub-volumes that process only specific parts of the brain images significantly reducing the computational burden. The proposed method has been quantitatively evaluated against manual segmentations. The evaluation showed that the proposed method was faster while producing more accurate segmentations than a current state-of-the-art method. We also present evidences suggesting that the proposed method was more robust against brain pathologies than the compared method. Finally, we demonstrate the clinical value of our method compared to the state-of-the-art approach in terms of the asymmetry quantification in Alzheimer's disease.We want to thank the OASIS (P50 AG05681, P01 AG03991, R01 AG021910, P50 MH071616, U24 RR021382, R01 MH56584) and IXI - Information eXtraction from Images (EPSRC GR/S21533/02) datasets promoters for making available this valuable resource to the scientific community which surely will boost the research in brain imaging. This work has been supported by the Spanish grant TIN2011-26727 from Ministerio de Ciencia e Innovacion. J. Tohka's work was supported by the Academy of Finland grant 130275. This study has been carried out with financial support from the French State, managed by the French National Research Agency (ANR) in the frame of the Investments for the Future Programme IdEx Bordeaux (ANR-10-IDEX-03-02), Cluster of Excellence CPU and TRAIL (HR-DTI ANR-10-LABX-57).Romero Gómez, JE.; Manjón Herrera, JV.; Tohka, J.; Coupé, P.; Robles Viejo, M. (2015). NABS: non-local automatic brain hemisphere segmentation. Magnetic Resonance Imaging. 33(4):474-484. https://doi.org/10.1016/j.mri.2015.02.005S47448433

Software para el estudio del volumen de estructuras corticales en imágenes de RMN cerebrales

El estudio del volumen intracraneal requiere del uso de herramientas que permitan objetivar el diagnóstico y ofrezcan un rendimiento y precisión elevados. La segmentación automática del volumen cerebral es el primer paso hacia un estudio más completo del cerebro y supondrá una herramienta versátil en el estudio de diversas patologías. Propósito: Mejorar un método ya implementado que segmenta el volumen cerebral con una calidad aceptable pero en un tiempo de ejecución elevado basado en comparación de regiones contra una biblioteca de casos de ejemplo segmentada manualmente. Método: El método recorre uno a uno todos los voxels del cerebro a segmentar extrayendo la región que lo envuelve y comparándola con regiones de los casos de ejemplo de la biblioteca. Esto era ineficiente así que se han introducido mejoras que van desde la carga y preselección de los casos más semejantes para usarlos en la segmentación hasta introducir una estimación pre calculada del etiquetado de los voxels que no suelen variar para evitar tener que procesarlos. Resultados: Se parte de un método que obtiene segmentaciones con una 98% de fiabilidad y en un tiempo de ejecución de 160 segundos y se ha mejorado hasta una fiabilidad del 99% en un tiempo inferior a 40 segundos.Romero Gómez, JE. (2011). Software para el estudio del volumen de estructuras corticales en imágenes de RMN cerebrales. http://hdl.handle.net/10251/14239.Archivo delegad

Nuevos métodos para el análisis automático del volumen de estructuras cerebrales a partir de imágenes de resonancia magnética nuclear

En la actualidad, la medicina y en especial el área de imagen médica, ha sido uno de los campos de la ciencia que más se ha beneficiado de las tecnologías de la información. En esta tesis nos centramos en las imágenes de resonancia magnética cerebral y los métodos de segmentación automática del volumen cerebral. En el primer capítulo describimos los antecedentes de este trabajo mediante una breve introducción de los principios físicos de la resonancia magnética y una revisión del estado del arte en relación con las técnicas de segmentación y su evolución a lo largo de las últimas décadas. En los capítulos tres, cuatro y cinco presentamos tres métodos de segmentación automática de diferentes partes del cerebro que mejoran el estado del arte en términos de calidad del resultado y velocidad. Finalmente, en el capítulo seis se comentan las conclusiones generales y se proponen líneas de desarrollo futuras.Nowadays, medicine and specially the medical image area, is one of the science fields that has benefited more from the information technologies. In this thesis we focus on cerebral magnetic resonance imaging and automatic segmentation methods of the brain volume. In the first chapter we describe a background for this work by a brief introduction of the physic fundaments of magnetic resonance and a revision of the state-of-the-art regarding to segmentation techniques and its evolution along the last decades. In the chapters three, four and five we present three methods for automatically segment different parts of the brain that leverage the state-of-the-art in terms of result quality and computation time. Finally, in chapter six we comment the general conclusions and propose lines for future works.En l'actualitat, la medicina i en especial l'àrea d'imatge mèdica, ha estat un dels camps de la ciència que més s'ha beneficiat de les tecnologies de la informació. En aquesta tesi ens centrem en les imatges de ressonància magnètica cerebral i el desenvolupament de mètodes de segmentaciò automàtica del volum cerebral. En el primer capítol descrvim els antecedents d'aquest treball mitjançant una breu introducció dels principis físics de la ressonància magnètica i una revisió de l'estat de l'art en relació amb les tècniques de segmentació i la seva evolució al llarg de les últimes dècades. En els capítols tres, quatre, i cinc presentem tres mètodes de segmentació automàtica per a diferents parts del cervell que milloren l'estat de l'art en quant a qualitat dels seus resultats i velocitat. Finalment, en el capitol sis es comenten les conclusions generals i es proposen línies de desenvolupament ions generals i es proposen línies de desenvolupament futures.Romero Gómez, JE. (2018). Nuevos métodos para el análisis automático del volumen de estructuras cerebrales a partir de imágenes de resonancia magnética nuclear [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/10634

Preprocessing methods for morphometric brain analysis and quality assurance of structural magnetic resonance images

Gegenstand der Dissertation ist die Neuentwicklung und Validierung von Verfahren zur Aufbereitung von anatomischen Daten, die mittels Magnetresonanztomographie gewonnen wurden. Ziel ist dabei die Erfassung von morphometrischen Kennwerten zur Beschreibung der Struktur und Form des Gehirns, wie beispielsweise Volumen, Fläche, Dicke oder Faltung der Großhirnrinde. Die Kennwerte erlauben sowohl die Erforschung individueller gesunder und pathologischer Entwicklung als auch der evolutionären Anpassung des Gehirns. Die zur Datenanalyse notwendige Vorverarbeitung beinhaltet dabei die Angleichung von Bildeigenschaften und individueller Anatomie. Die fortlaufende Weiterentwicklung der Scanner- und Rechentechnik ermöglicht eine zunehmend genauere Bildgebung, erfordert aber die kontinuierliche Anpassung existierender Verfahren. Die Schwerpunkte dieser Dissertation lagen in der Entwicklung neuer Verfahren zur (i) Klassifikation der Hirngewebe (Segmentierung), (ii) räumlichen Abbildung des individuellen Gehirns auf ein Durchschnittsgehirn (Registrierung), (iii) Bestimmung der Dicke der Großhirnrinde und Rekonstruktion einer repräsentativen Oberfläche und (iv) Qualitätssicherung der Eingangsdaten. Die Segmentierung gleicht die Bildeigenschaften unterschiedlicher Protokolle an, während die Registrierung anatomische Merkmale normalisiert und so den Vergleich verschiedener Gehirne ermöglicht. Die Rekonstruktion von Oberflächen erlaubt wiederum die Gewinnung einer Vielzahl weiterer morphometrischer Maße zur spezifischen Charakterisierung des Gehirns und seiner Entwicklung. Anhand von simulierten und realen Daten wird die Validität der neuen Methoden belegt und mit anderen Ansätzen verglichen. Die Verfahren sind Bestandteil der Computational Anatomy Toolbox (CAT; http://dbm.neuro.uni-jena.de/cat), deren Schwerpunkt die Vorverarbeitung von strukturellen Daten ist und die Teil des Statistical Parametric Mapping (SPM) Softwarepaketes in MATLAB ist.This Ph.D. thesis focuses on the development, optimization and validation of preprocessing methods of structural magnetic resonance images of the brain. The preprocessing describes the creation of morphometric data that support a statistical analysis of brain anatomy. Image interferences have to be removed to allow a tissue classification (segmentation). In order to compare different subjects a spatial normalization to an average-shaped brain (template) is required, where atlas maps allow identification of specific brain structures and regions of interest. Beside the analysis in a voxel-grid, the cortex can be represented by surfaces that allow further measures such as the cortical thickness or folding. The derived brain features (such as volume, area, and thickness) permit the individual study of normal and pathological development during the lifespan but also of the evolutionary adaption of the brain. The ongoing progress of imaging and computing technology demands continous enhancement of preprocessing tools but also facilitates the exploration of novel approaches and models. The basis of this thesis is the development of a method that uses a tissue segmentation to estimate the cortical thickness and the central surface in one integrated step. Further essential improvements of surface reconstruction algorithms were achieved by specific refinement of processing steps such as (i) the classification of brain tissue (segmentation), (ii) the spatial mapping of the individual brain to an average brain (registration), (iii) determining the thickness of the cerebral cortex and reconstructing a representative surface and (iv) the quality assurance of input data. The validity of the new methods is proven and compared with other approaches by simulated and real data. The procedures are part of the Computational Anatomy Toolbox (CAT; http://dbm.neuro.uni-jena.de/cat), which focuses on the preprocessing of structural data and is part of the Statistical Parametric Mapping (SPM) software package in MATLAB