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Computational Anatomy for Multi-Organ Analysis in Medical Imaging: A Review
The medical image analysis field has traditionally been focused on the
development of organ-, and disease-specific methods. Recently, the interest in
the development of more 20 comprehensive computational anatomical models has
grown, leading to the creation of multi-organ models. Multi-organ approaches,
unlike traditional organ-specific strategies, incorporate inter-organ relations
into the model, thus leading to a more accurate representation of the complex
human anatomy. Inter-organ relations are not only spatial, but also functional
and physiological. Over the years, the strategies 25 proposed to efficiently
model multi-organ structures have evolved from the simple global modeling, to
more sophisticated approaches such as sequential, hierarchical, or machine
learning-based models. In this paper, we present a review of the state of the
art on multi-organ analysis and associated computation anatomy methodology. The
manuscript follows a methodology-based classification of the different
techniques 30 available for the analysis of multi-organs and multi-anatomical
structures, from techniques using point distribution models to the most recent
deep learning-based approaches. With more than 300 papers included in this
review, we reflect on the trends and challenges of the field of computational
anatomy, the particularities of each anatomical region, and the potential of
multi-organ analysis to increase the impact of 35 medical imaging applications
on the future of healthcare.Comment: Paper under revie
Multi-Contrast Computed Tomography Atlas of Healthy Pancreas
With the substantial diversity in population demographics, such as
differences in age and body composition, the volumetric morphology of pancreas
varies greatly, resulting in distinctive variations in shape and appearance.
Such variations increase the difficulty at generalizing population-wide
pancreas features. A volumetric spatial reference is needed to adapt the
morphological variability for organ-specific analysis. Here, we proposed a
high-resolution computed tomography (CT) atlas framework specifically optimized
for the pancreas organ across multi-contrast CT. We introduce a deep
learning-based pre-processing technique to extract the abdominal region of
interests (ROIs) and leverage a hierarchical registration pipeline to align the
pancreas anatomy across populations. Briefly, DEEDs affine and non-rigid
registration are performed to transfer patient abdominal volumes to a fixed
high-resolution atlas template. To generate and evaluate the pancreas atlas
template, multi-contrast modality CT scans of 443 subjects (without reported
history of pancreatic disease, age: 15-50 years old) are processed. Comparing
with different registration state-of-the-art tools, the combination of DEEDs
affine and non-rigid registration achieves the best performance for the
pancreas label transfer across all contrast phases. We further perform external
evaluation with another research cohort of 100 de-identified portal venous
scans with 13 organs labeled, having the best label transfer performance of
0.504 Dice score in unsupervised setting. The qualitative representation (e.g.,
average mapping) of each phase creates a clear boundary of pancreas and its
distinctive contrast appearance. The deformation surface renderings across
scales (e.g., small to large volume) further illustrate the generalizability of
the proposed atlas template
Cloud-Based Benchmarking of Medical Image Analysis
Medical imagin
Patch-based segmentation with spatial context for medical image analysis
Accurate segmentations in medical imaging form a crucial role in many applications from pa-
tient diagnosis to population studies. As the amount of data generated from medical images
increases, the ability to perform this task without human intervention becomes ever more de-
sirable. One approach, known broadly as atlas-based segmentation, is to propagate labels from
images which have already been manually labelled by clinical experts. Methods using this ap-
proach have been shown to be e ective in many applications, demonstrating great potential for
automatic labelling of large datasets. However, these methods usually require the use of image
registration and are dependent on the outcome of the registration. Any registrations errors
that occur are also propagated to the segmentation process and are likely to have an adverse
e ect on segmentation accuracy. Recently, patch-based methods have been shown to allow a
relaxation of the required image alignment, whilst achieving similar results. In general, these
methods label each voxel of a target image by comparing the image patch centred on the voxel
with neighbouring patches from an atlas library and assigning the most likely label according
to the closest matches. The main contributions of this thesis focuses around this approach
in providing accurate segmentation results whilst minimising the dependency on registration
quality. In particular, this thesis proposes a novel kNN patch-based segmentation framework,
which utilises both intensity and spatial information, and explore the use of spatial context in
a diverse range of applications. The proposed methods extend the potential for patch-based
segmentation to tolerate registration errors by rede ning the \locality" for patch selection and
comparison, whilst also allowing similar looking patches from di erent anatomical structures
to be di erentiated. The methods are evaluated on a wide variety of image datasets, ranging
from the brain to the knees, demonstrating its potential with results which are competitive to
state-of-the-art techniques.Open Acces
Automatic Segmentation of Mandible from Conventional Methods to Deep Learning-A Review
Medical imaging techniques, such as (cone beam) computed tomography and magnetic resonance imaging, have proven to be a valuable component for oral and maxillofacial surgery (OMFS). Accurate segmentation of the mandible from head and neck (H&N) scans is an important step in order to build a personalized 3D digital mandible model for 3D printing and treatment planning of OMFS. Segmented mandible structures are used to effectively visualize the mandible volumes and to evaluate particular mandible properties quantitatively. However, mandible segmentation is always challenging for both clinicians and researchers, due to complex structures and higher attenuation materials, such as teeth (filling) or metal implants that easily lead to high noise and strong artifacts during scanning. Moreover, the size and shape of the mandible vary to a large extent between individuals. Therefore, mandible segmentation is a tedious and time-consuming task and requires adequate training to be performed properly. With the advancement of computer vision approaches, researchers have developed several algorithms to automatically segment the mandible during the last two decades. The objective of this review was to present the available fully (semi)automatic segmentation methods of the mandible published in different scientific articles. This review provides a vivid description of the scientific advancements to clinicians and researchers in this field to help develop novel automatic methods for clinical applications
Machine learning-based automated segmentation with a feedback loop for 3D synchrotron micro-CT
Die Entwicklung von Synchrotronlichtquellen der dritten Generation hat die Grundlage für die Untersuchung der 3D-Struktur opaker Proben mit einer Auflösung im Mikrometerbereich und höher geschaffen. Dies führte zur Entwicklung der Röntgen-Synchrotron-Mikro-Computertomographie, welche die Schaffung von Bildgebungseinrichtungen zur Untersuchung von Proben verschiedenster Art förderte, z.B. von Modellorganismen, um die Physiologie komplexer lebender Systeme besser zu verstehen. Die Entwicklung moderner Steuerungssysteme und Robotik ermöglichte die vollständige Automatisierung der Röntgenbildgebungsexperimente und die Kalibrierung der Parameter des Versuchsaufbaus während des Betriebs. Die Weiterentwicklung der digitalen Detektorsysteme führte zu Verbesserungen der Auflösung, des Dynamikbereichs, der Empfindlichkeit und anderer wesentlicher Eigenschaften. Diese Verbesserungen führten zu einer beträchtlichen Steigerung des Durchsatzes des Bildgebungsprozesses, aber auf der anderen Seite begannen die Experimente eine wesentlich größere Datenmenge von bis zu Dutzenden von Terabyte zu generieren, welche anschließend manuell verarbeitet wurden. Somit ebneten diese technischen Fortschritte den Weg für die Durchführung effizienterer Hochdurchsatzexperimente zur Untersuchung einer großen Anzahl von Proben, welche Datensätze von besserer Qualität produzierten. In der wissenschaftlichen Gemeinschaft besteht daher ein hoher Bedarf an einem effizienten, automatisierten Workflow für die Röntgendatenanalyse, welcher eine solche Datenlast bewältigen und wertvolle Erkenntnisse für die Fachexperten liefern kann. Die bestehenden Lösungen für einen solchen Workflow sind nicht direkt auf Hochdurchsatzexperimente anwendbar, da sie für Ad-hoc-Szenarien im Bereich der medizinischen Bildgebung entwickelt wurden. Daher sind sie nicht für Hochdurchsatzdatenströme optimiert und auch nicht in der Lage, die hierarchische Beschaffenheit von Proben zu nutzen.
Die wichtigsten Beiträge der vorliegenden Arbeit sind ein neuer automatisierter Analyse-Workflow, der für die effiziente Verarbeitung heterogener Röntgendatensätze hierarchischer Natur geeignet ist. Der entwickelte Workflow basiert auf verbesserten Methoden zur Datenvorverarbeitung, Registrierung, Lokalisierung und Segmentierung. Jede Phase eines Arbeitsablaufs, die eine Trainingsphase beinhaltet, kann automatisch feinabgestimmt werden, um die besten Hyperparameter für den spezifischen Datensatz zu finden. Für die Analyse von Faserstrukturen in Proben wurde eine neue, hochgradig parallelisierbare 3D-Orientierungsanalysemethode entwickelt, die auf einem neuartigen Konzept der emittierenden Strahlen basiert und eine präzisere morphologische Analyse ermöglicht. Alle entwickelten Methoden wurden gründlich an synthetischen Datensätzen validiert, um ihre Anwendbarkeit unter verschiedenen Abbildungsbedingungen quantitativ zu bewerten. Es wurde gezeigt, dass der Workflow in der Lage ist, eine Reihe von Datensätzen ähnlicher Art zu verarbeiten. Darüber hinaus werden die effizienten CPU/GPU-Implementierungen des entwickelten Workflows und der Methoden vorgestellt und der Gemeinschaft als Module für die Sprache Python zur Verfügung gestellt.
Der entwickelte automatisierte Analyse-Workflow wurde erfolgreich für Mikro-CT-Datensätze angewandt, die in Hochdurchsatzröntgenexperimenten im Bereich der Entwicklungsbiologie und Materialwissenschaft gewonnen wurden. Insbesondere wurde dieser Arbeitsablauf für die Analyse der Medaka-Fisch-Datensätze angewandt, was eine automatisierte Segmentierung und anschließende morphologische Analyse von Gehirn, Leber, Kopfnephronen und Herz ermöglichte. Darüber hinaus wurde die entwickelte Methode der 3D-Orientierungsanalyse bei der morphologischen Analyse von Polymergerüst-Datensätzen eingesetzt, um einen Herstellungsprozess in Richtung wünschenswerter Eigenschaften zu lenken
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