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Deteção automática de Espaços de Virchow-Robin em imagens de ressonância magnética
Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (área de especialização em Eletrónica Médica)Os Espaços de Virchow-Robin estão compreendidos entre as paredes das artérias
perfurantes do encéfalo e meninges, estando preenchidos por lÃquido. Por vezes ficam dilatados,
tornando-se visÃveis em imagens de ressonância magnética, apesar das suas dimensões
próximas da resolução dos scanners atuais. Ao longo dos anos tem sido colocada a hipótese de
o número dessas estruturas dilatadas se correlacionarem com algumas doenças, por exemplo
acidentes vasculares cerebrais ou demência. No entanto, estes estudos baseiam-se em
contagens semi-quantitativas em algumas regiões de interesse, por visualização das imagens.
Assim, pretendeu-se implementar um sistema automático que, utilizando imagens de
ressonância magnética, fosse capaz de extrair regiões de interesse, nomeadamente os gânglios
da base e a substância branca, e fazer a deteção e contagem de Espaços de Virchow-Robin.
Nesse sentido construiu-se uma pipeline para o pré-processamento, englobando a
correção da falta de homogeneidade, remoção do crânio, do ruÃdo e normalização das
intensidades. No pré-processamento e na extração dos gânglios da base utilizou-se software
existente, mas para a segmentação da substância branca desenvolveu-se um algoritmo que
utiliza Random Decision Forests. Já para a deteção dos Espaços de Virchow-Robin implementouse
um algoritmo que modela as suas propriedades com Marked Point Process, e procura a
configuração que melhor se adequa através da otimização com Reversible Jump Markov Chain
Monte Carlo e simulated annealing.
O algoritmo de extração de substância branca também demonstrou resultados positivos
na segmentação de substância cinzenta, porém o método de remoção do crânio não excluiu
alguns tecidos, fazendo com que os resultados da segmentação do lÃquido cefalorraquidiano
fossem piores. Foi validado na base de dados MRBrainS, demonstrando robustez relativamente Ã
presença de lesões da substância branca, desde que existisse a sequência FLAIR.
Por seu lado, o algoritmo de deteção de Espaços de Virchow-Robin foi aplicado em
imagens MPRAGE com resolução isotrópica de 1 mm. Apesar de não ter sido possÃvel validar,
observou-se que a sua performance foi superior na substância branca do que nos gânglios da
base, devendo, no futuro, desenvolver-se filtros mais adequados para a segunda região de
interesse. Também se desenvolveu uma aplicação para visualização das estruturas detetadas, e
da sua distribuição espacial.Virchow-Robin Spaces surround the walls of the perforating arteries of the brain, being
bounded by meninges and filled with cerebrospinal fluid. Sometimes they get dilated, becoming
visible in magnetic resonance images, although their dimensions are near the current scanners’
resolution. Over the years, the hypothesis that the number of these dilated structures may be
correlated with some diseases has been studied, for example with strokes or dementia. However,
these studies are based on semi-quantitative counts in some regions of interest, by visualization
of the images.
Therefore, it was intended to implement an automatic system that, using magnetic
resonance images, was able to extract regions of interest, namely the basal ganglia and the white
matter, and detect and count dilated Virchow-Robin Spaces.
In order to do so, it was built a pipeline for the pre-processing of the images, which
included the inhomogeneity correction, skull stripping, denoising and intensities normalization.
For the pre-processing procedures and extraction of the basal ganglia it was used already existent
software, but for the segmentation of the white matter it was developed an algorithm that
employs Random Decision Forests. For the detection of the Virchow-Robin Spaces it was
implemented an algorithm that models their properties with a Marked Point Process, and
searches for the best configuration of these structures among the candidates by optimization of
the model with Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo and simulated annealing.
The white matter segmentation algorithm also demonstrated positive results in the
segmentation of grey matter, but the skull stripping method wasn’t able to exclude some tissues,
resulting in worse performance for the cerebrospinal fluid. It was validated in the MRBrainS
database, demonstrating that it is robust in the presence of white matter lesions, if the FLAIR
sequence is available.
On the other hand, the algorithm for detecting dilated Virchow-Robin Spaces was applied
in MPRAGE sequences acquired with isotropic resolution of 1 mm. Although it was not possible
to validate, it was observed that the algorithm’s performance was superior in the white matter
than in the basal ganglia, so, in the future, better filters for the second region of interest should
be developed. It was, also, built an application to visualize the detected structures and their
spatial distribution
Discriminative, Semantic Segmentation of Brain Tissue in MR Images
Abstract. A new algorithm is presented for the automatic segmentation and classification of brain tissue from 3D MR scans. It uses discriminative Random Decision Forest classification and takes into account partial volume effects. This is combined with correction of intensities for the MR bias field, in conjunction with a learned model of spatial context, to achieve accurate voxel-wise classification. Our quantitative validation, carried out on existing labelled datasets, demonstrates improved results over the state of the art, especially for the cerebro-spinal fluid class which is the most difficult to label accurately.