Framework para a análise da microestrutura do corpo caloso ao longo de sua extensão

Orientador: Roberto de Alencar LotufoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: O corpo caloso é de grande interesse para a comunidade médica e de pesquisa, e suas características têm sido associadas a muitos distúrbios psicológicos e doenças cerebrais. A análise localizada de suas características é um procedimento usual, particularmente para o diagnóstico de esclerose múltipla e outras doenças inflamatórias. Neste trabalho, propomos um framework para extrair características da microestrutura ao longo da extensão do corpo caloso em uma função de assinatura, permitindo que análises globais e localizadas sejam realizadas no domínio 1--D da assinatura, em vez do domínio 3--D de a imagem original. Nossa solução é uma sucessão de vários métodos especializados, que foram projetados para resolver partes específicas do pipeline de geração de assinatura, incluindo a definição de um plano de simetria local para as fibras internas do corpo caloso, realizar a segmentação do corpo caloso, traçar o eixo médio da estrutura e extrair as características ao longo do eixo médio. Um dataset com imagens de 80 aquisições distintas de indivíduos saudáveis foi usado para avaliar tanto o plano de simetria da fibra quanto as assinaturas geradas. Os resultados mostram que o plano predito pelo nosso método é significativamente distinto dos planos preditos pelos métodos tradicionais de estimativa do plano sagital médio, com uma diferença maior na inclinação em relação ao plano axial, de cerca de 2 graus em média. As assinaturas apresentam um padrão similar na maioria dos casos, mas retêm características individuais. Em uma análise de agrupamento, verificamos que existe um único aglomerado maior que tem seu tamanho reduzido drasticamente apenas quando todas as arestas são removidas, exceto aquelas com pelo menos 90% de similaridade. As assinaturas geradas pelo nosso framework proposto fornecem uma maneira inédita de realizar a análise das características da microestrutura do corpo caloso, que é inerentemente localizada e independente da morfologia da estrutura. Nossa solução abre novas possibilidades no campo para pesquisa e desenvolvimento futuros relacionadosAbstract: The corpus callosum is of great interest for the medical and research community, and its characteristics have been associated with many psychological disorders and brain diseases. Localized analysis of its features is a usual procedure, particularly for the diagnosis of multiple sclerosis and other inflammatory diseases. In this work, we propose a framework for extracting microstructure features along the corpus callosum extent into a signature function, allowing global and localized analyses to be performed in the 1--D domain of the signature, instead of the 3--D domain of the original image. Our solution is a succession of several specialized methods, which were designed to solve specific parts of the signature generation pipeline, including defining a plane of local symmetry for the corpus callosum internal fibers, perform the corpus callosum segmentation, trace the structure median axis, and extract the features along the median axis. A dataset with images from 80 distinct acquisitions from healthy subjects was used to evaluate both, the fiber's symmetry plane, and the generated signatures. Results show that the plane predicted by our method is significantly distinct from the planes predicted by traditional mid--sagittal plane estimation methods, with a larger difference on the inclination relative to the axial plane, of about 2 degrees on average. The signatures present a similar pattern in most cases but retain individual characteristics. In a clustering analysis, we verified that there is one single larger cluster that has its size reduced dramatically only when all edges are removed, except for the ones with at least 90% of similarity. The signatures generated by our proposed framework provide an unprecedented way to perform the analysis of the corpus callosum microstructure features, which is inherently localized, and independent from the structure morphology. Our solution open new possibilities for future related research and development in the fieldDoutoradoEngenharia de ComputaçãoDoutor em Engenharia Elétrica2012/23059-8FAPES

Computation of the mid-sagittal plane in diffusion tensor MR brain images

International audienceWe propose a method for the automated computation of the mid-sagittal plane of the brain in diffusion tensor MR images. We estimate this plane as the one that best superposes the two hemispheres of the brain by reflection symmetry. This is done via the automated minimisation of a correlation-type global criterion over the tensor image. The minimisation is performed using the NEWUOA algorithm in a multiresolution framework. We validate our algorithm on synthetic diffusion tensor MR images. We quantitatively compare this computed plane with similar planes obtained from scalar diffusion images (such as FA and ADC maps) and from the B0 image (that is, without diffusion sensitisation). Finally, we show some results on real diffusion tensor MR images