9 research outputs found
Computer image registration techniques applied to nuclear medicine images
Modern medicine has been using imaging as a fundamental tool in a wide range of applications. Consequently, the interest in automated registration of images from either the same or different modalities has increased. In this chapter, computer techniques of image registration are reviewed, and cover both their classification and the main steps involved. Moreover, the more common geometrical transforms, optimization and interpolation algorithms are described and discussed. The clinical applications examined emphases nuclear medicine
Robust anatomical landmark detection with application to MR brain image registration
Comparison of human brain MR images is often challenged by large inter-subject structural variability. To determine correspondences between MR brain images, most existing methods typically perform a local neighborhood search, based on certain morphological features. They are limited in two aspects: (1) pre-defined morphological features often have limited power in characterizing brain structures, thus leading to inaccurate correspondence detection, and (2) correspondence matching is often restricted within local small neighborhoods and fails to cater to images with large anatomical difference. To address these limitations, we propose a novel method to detect distinctive landmarks for effective correspondence matching. Specifically, we first annotate a group of landmarks in a large set of training MR brain images. Then, we use regression forest to simultaneously learn (1) the optimal sets of features to best characterize each landmark and (2) the non-linear mappings from the local patch appearances of image points to their 3D displacements towards each landmark. The learned regression forests are used as landmark detectors to predict the locations of these landmarks in new images. Because each detector is learned based on features that best distinguish the landmark from other points and also landmark detection is performed in the entire image domain, our method can address the limitations in conventional methods. The deformation field estimated based on the alignment of these detected landmarks can then be used as initialization for image registration. Experimental results show that our method is capable of providing good initialization even for the images with large deformation difference, thus improving registration accuracy
Ensembles de niveaux robustes au speckle et recalage B-spline: application Ă la segmentation et l'analyse du mouvement cardiaque par des images ultrasons
L'analyse du mouvement local des parois du cœur dans des images ultrasonores est souvent utilisée pour diagnostiquer certaines malformations cardiaques. Malheureusement, cette modalité produit des images caractérisées par un niveau élevé de speckle, rendant difficile la détection des cavités. La thèse présente une méthode d'estimation du mouvement des cavités dans des images 2D. Nous proposons un nouveau modèle de level sets pour segmenter l'image. Ce modèle s'appuie sur une fonction d'arrêt adaptée au speckle. Celle-ci se démarque des fonctions habituelles en remplaçant le gradient par le coefficient de variation, une statistique robuste aux bruits multiplicatifs. De plus, nous renforçant cette fonction par un classificateur perceptron multicouche rendant plus fiable la détection de contours. Les résultats obtenus montrent un apport significatif en précision. L'estimation du mouvement se fait par un processus de recalage adaptatif qui calcule une B-spline hiérarchique. Cette méthode prend en entrée les courbes produites par la segmentation et estime la déformation en appliquant successivement l'algorithme ICP, une optimisation aux moindres carrés, et un raffinage hiérarchique. L'expérimentation montre que ce modèle aboutit à une approximation précise des déformations 2D des parois du cœu
Automatic Spatiotemporal Analysis of Cardiac Image Series
RÉSUMÉ
Ă€ ce jour, les maladies cardiovasculaires demeurent au premier rang des principales causes de
décès en Amérique du Nord. Chez l’adulte et au sein de populations de plus en plus jeunes,
la soi-disant épidémie d’obésité entraînée par certaines habitudes de vie tels que la mauvaise
alimentation, le manque d’exercice et le tabagisme est lourde de conséquences pour les personnes
affectées, mais aussi sur le système de santé. La principale cause de morbidité et de
mortalité chez ces patients est l’athérosclérose, une accumulation de plaque à l’intérieur des
vaisseaux sanguins à hautes pressions telles que les artères coronaires. Les lésions athérosclérotiques
peuvent entraîner l’ischémie en bloquant la circulation sanguine et/ou en provoquant
une thrombose. Cela mène souvent à de graves conséquences telles qu’un infarctus. Outre les
problèmes liés à la sténose, les parois artérielles des régions criblées de plaque augmentent la
rigidité des parois vasculaires, ce qui peut aggraver la condition du patient. Dans la population
pédiatrique, la pathologie cardiovasculaire acquise la plus fréquente est la maladie de
Kawasaki. Il s’agit d’une vasculite aigüe pouvant affecter l’intégrité structurale des parois des
artères coronaires et mener à la formation d’anévrismes. Dans certains cas, ceux-ci entravent
l’hémodynamie artérielle en engendrant une perfusion myocardique insuffisante et en activant
la formation de thromboses.
Le diagnostic de ces deux maladies coronariennes sont traditionnellement effectués à l’aide
d’angiographies par fluoroscopie. Pendant ces examens paracliniques, plusieurs centaines de
projections radiographiques sont acquises en séries suite à l’infusion artérielle d’un agent de
contraste. Ces images révèlent la lumière des vaisseaux sanguins et la présence de lésions
potentiellement pathologiques, s’il y a lieu. Parce que les séries acquises contiennent de l’information
très dynamique en termes de mouvement du patient volontaire et involontaire (ex.
battements cardiaques, respiration et déplacement d’organes), le clinicien base généralement
son interprétation sur une seule image angiographique où des mesures géométriques sont effectuées
manuellement ou semi-automatiquement par un technicien en radiologie. Bien que
l’angiographie par fluoroscopie soit fréquemment utilisé partout dans le monde et souvent
considéré comme l’outil de diagnostic “gold-standard” pour de nombreuses maladies vasculaires,
la nature bidimensionnelle de cette modalité d’imagerie est malheureusement très
limitante en termes de spécification géométrique des différentes régions pathologiques. En effet,
la structure tridimensionnelle des sténoses et des anévrismes ne peut pas être pleinement
appréciée en 2D car les caractéristiques observées varient selon la configuration angulaire de
l’imageur. De plus, la présence de lésions affectant les artères coronaires peut ne pas refléter
la véritable santé du myocarde, car des mécanismes compensatoires naturels (ex. vaisseaux----------ABSTRACT
Cardiovascular disease continues to be the leading cause of death in North America. In adult
and, alarmingly, ever younger populations, the so-called obesity epidemic largely driven by
lifestyle factors that include poor diet, lack of exercise and smoking, incurs enormous stresses
on the healthcare system. The primary cause of serious morbidity and mortality for these
patients is atherosclerosis, the build up of plaque inside high pressure vessels like the coronary
arteries. These lesions can lead to ischemic disease and may progress to precarious blood
flow blockage or thrombosis, often with infarction or other severe consequences. Besides
the stenosis-related outcomes, the arterial walls of plaque-ridden regions manifest increased
stiffness, which may exacerbate negative patient prognosis. In pediatric populations, the
most prevalent acquired cardiovascular pathology is Kawasaki disease. This acute vasculitis
may affect the structural integrity of coronary artery walls and progress to aneurysmal lesions.
These can hinder the blood flow’s hemodynamics, leading to inadequate downstream
perfusion, and may activate thrombus formation which may lead to precarious prognosis.
Diagnosing these two prominent coronary artery diseases is traditionally performed using
fluoroscopic angiography. Several hundred serial x-ray projections are acquired during selective
arterial infusion of a radiodense contrast agent, which reveals the vessels’ luminal
area and possible pathological lesions. The acquired series contain highly dynamic information
on voluntary and involuntary patient movement: respiration, organ displacement and
heartbeat, for example. Current clinical analysis is largely limited to a single angiographic
image where geometrical measures will be performed manually or semi-automatically by a
radiological technician. Although widely used around the world and generally considered
the gold-standard diagnosis tool for many vascular diseases, the two-dimensional nature of
this imaging modality is limiting in terms of specifying the geometry of various pathological
regions. Indeed, the 3D structures of stenotic or aneurysmal lesions may not be fully appreciated
in 2D because their observable features are dependent on the angular configuration of
the imaging gantry. Furthermore, the presence of lesions in the coronary arteries may not
reflect the true health of the myocardium, as natural compensatory mechanisms may obviate
the need for further intervention. In light of this, cardiac magnetic resonance perfusion
imaging is increasingly gaining attention and clinical implementation, as it offers a direct
assessment of myocardial tissue viability following infarction or suspected coronary artery
disease. This type of modality is plagued, however, by motion similar to that present in fluoroscopic
imaging. This issue predisposes clinicians to laborious manual intervention in order
to align anatomical structures in sequential perfusion frames, thus hindering automation o
Multi-Modal Similarity Learning for 3D Deformable Registration of Medical Images
Alors que la perspective de la fusion d images médicales capturées par des systèmes d imageries de type différent est largement contemplée, la mise en pratique est toujours victime d un obstacle théorique : la définition d une mesure de similarité entre les images. Des efforts dans le domaine ont rencontrés un certain succès pour certains types d images, cependant la définition d un critère de similarité entre les images quelle que soit leur origine et un des plus gros défis en recalage d images déformables. Dans cette thèse, nous avons décidé de développer une approche générique pour la comparaison de deux types de modalités donnés. Les récentes avancées en apprentissage statistique (Machine Learning) nous ont permis de développer des solutions innovantes pour la résolution de ce problème complexe. Pour appréhender le problème de la comparaison de données incommensurables, nous avons choisi de le regarder comme un problème de plongement de données : chacun des jeux de données est plongé dans un espace commun dans lequel les comparaisons sont possibles. A ces fins, nous avons exploré la projection d un espace de données image sur l espace de données lié à la seconde image et aussi la projection des deux espaces de données dans un troisième espace commun dans lequel les calculs sont conduits. Ceci a été entrepris grâce à l étude des correspondances entre les images dans une base de données images pré-alignées. Dans la poursuite de ces buts, de nouvelles méthodes ont été développées que ce soit pour la régression d images ou pour l apprentissage de métrique multimodale. Les similarités apprises résultantes sont alors incorporées dans une méthode plus globale de recalage basée sur l optimisation discrète qui diminue le besoin d un critère différentiable pour la recherche de solution. Enfin nous explorons une méthode qui permet d éviter le besoin d une base de données pré-alignées en demandant seulement des données annotées (segmentations) par un spécialiste. De nombreuses expériences sont conduites sur deux bases de données complexes (Images d IRM pré-alignées et Images TEP/Scanner) dans le but de justifier les directions prises par nos approches.Even though the prospect of fusing images issued by different medical imagery systems is highly contemplated, the practical instantiation of it is subject to a theoretical hurdle: the definition of a similarity between images. Efforts in this field have proved successful for select pairs of images; however defining a suitable similarity between images regardless of their origin is one of the biggest challenges in deformable registration. In this thesis, we chose to develop generic approaches that allow the comparison of any two given modality. The recent advances in Machine Learning permitted us to provide innovative solutions to this very challenging problem. To tackle the problem of comparing incommensurable data we chose to view it as a data embedding problem where one embeds all the data in a common space in which comparison is possible. To this end, we explored the projection of one image space onto the image space of the other as well as the projection of both image spaces onto a common image space in which the comparison calculations are conducted. This was done by the study of the correspondences between image features in a pre-aligned dataset. In the pursuit of these goals, new methods for image regression as well as multi-modal metric learning methods were developed. The resulting learned similarities are then incorporated into a discrete optimization framework that mitigates the need for a differentiable criterion. Lastly we investigate on a new method that discards the constraint of a database of images that are pre-aligned, only requiring data annotated (segmented) by a physician. Experiments are conducted on two challenging medical images data-sets (Pre-Aligned MRI images and PET/CT images) to justify the benefits of our approach.CHATENAY MALABRY-Ecole centrale (920192301) / SudocSudocFranceF
Statistical analysis for longitudinal MR imaging of dementia
Serial Magnetic Resonance (MR) Imaging can reveal structural atrophy in the brains of
subjects with neurodegenerative diseases such as Alzheimer’s Disease (AD). Methods of
computational neuroanatomy allow the detection of statistically significant patterns of
brain change over time and/or over multiple subjects. The focus of this thesis is the
development and application of statistical and supporting methodology for the analysis
of three-dimensional brain imaging data. There is a particular emphasis on longitudinal
data, though much of the statistical methodology is more general.
New methods of voxel-based morphometry (VBM) are developed for serial MR data,
employing combinations of tissue segmentation and longitudinal non-rigid registration.
The methods are evaluated using novel quantitative metrics based on simulated data.
Contributions to general aspects of VBM are also made, and include a publication concerning
guidelines for reporting VBM studies, and another examining an issue in the
selection of which voxels to include in the statistical analysis mask for VBM of atrophic
conditions.
Research is carried out into the statistical theory of permutation testing for application
to multivariate general linear models, and is then used to build software for the analysis
of multivariate deformation- and tensor-based morphometry data, efficiently correcting
for the multiple comparison problem inherent in voxel-wise analysis of images. Monte
Carlo simulation studies extend results available in the literature regarding the different
strategies available for permutation testing in the presence of confounds.
Theoretical aspects of longitudinal deformation- and tensor-based morphometry are
explored, such as the options for combining within- and between-subject deformation
fields. Practical investigation of several different methods and variants is performed for a
longitudinal AD study