Functional Semi-Automated Segmentation of Renal DCE-MRI Sequences

©2008 IEEE. Personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution to servers or lists, or to reuse any copyrighted component of this work in other works must be obtained from the IEEE.International audienceIn dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE- MRI), segmentation of internal kidney structures is essential for functional evaluation. Manual morphological segmentation of cortex, medulla and cavities remains difficult and time- consuming especially because the different renal compartments are hard to distinguish on a single image. We propose to test a semi-automated method to segment internal kidney structures from a DCE-MRI registered sequence. As the temporal intensity evolution is different in each of the three kidney compartments, pixels are sorted according to their time- intensity curves using a k-means partitioning algorithm. No ground truth is available to evaluate resulting segmentations so a manual segmentation by a radiologist is chosen as a reference. We first evaluate some similarity criteria between the functional segmentations and this reference. The same measures are then computed between another manual segmentation and the reference. Results are similar for the two types of comparisons

Functional Semi-Automated Segmentation of Renal DCE-MRI Sequences Using a Growing Neural Gas algorithm

Non

Automatic Renal Segmentation in DCE-MRI using Convolutional Neural Networks

Kidney function evaluation using dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI) images could help in diagnosis and treatment of kidney diseases of children. Automatic segmentation of renal parenchyma is an important step in this process. In this paper, we propose a time and memory efficient fully automated segmentation method which achieves high segmentation accuracy with running time in the order of seconds in both normal kidneys and kidneys with hydronephrosis. The proposed method is based on a cascaded application of two 3D convolutional neural networks that employs spatial and temporal information at the same time in order to learn the tasks of localization and segmentation of kidneys, respectively. Segmentation performance is evaluated on both normal and abnormal kidneys with varying levels of hydronephrosis. We achieved a mean dice coefficient of 91.4 and 83.6 for normal and abnormal kidneys of pediatric patients, respectively

Recent Advances in Signal Processing

The signal processing task is a very critical issue in the majority of new technological inventions and challenges in a variety of applications in both science and engineering fields. Classical signal processing techniques have largely worked with mathematical models that are linear, local, stationary, and Gaussian. They have always favored closed-form tractability over real-world accuracy. These constraints were imposed by the lack of powerful computing tools. During the last few decades, signal processing theories, developments, and applications have matured rapidly and now include tools from many areas of mathematics, computer science, physics, and engineering. This book is targeted primarily toward both students and researchers who want to be exposed to a wide variety of signal processing techniques and algorithms. It includes 27 chapters that can be categorized into five different areas depending on the application at hand. These five categories are ordered to address image processing, speech processing, communication systems, time-series analysis, and educational packages respectively. The book has the advantage of providing a collection of applications that are completely independent and self-contained; thus, the interested reader can choose any chapter and skip to another without losing continuity

Semi-automatisierte Nieren-Volumetrie zur Bestimmung der renalen Fettverteilung bei Personen mit Prädiabetes, Diabetes sowie normaler Glukosetoleranz

Im bisherigen Verlauf des 21. Jahrhunderts erlebten sowohl Industrie- als auch Entwicklungsländer eine massive Zunahme der Diabetes-Erkrankungen [1]. Sowohl die Insulinresistenz als auch eine gestörte Insulinsekretion führen dabei zu einer Vielzahl von Risikofaktoren für kardiovaskuläre Erkrankungen (Cardiovascular Disease, CVD) [2]. Ein großer und steigender Anteil von Menschen mit beeinträchtigtem Glukosestoffwechsel wird als Personen mit Prädiabetes eingestuft [3, 4]. Sie sind von besonderer klinischer Relevanz für konkrete präventive Maßnahmen, da sie ein deutlich erhöhtes Risiko haben, entweder einen Diabetes Mellitus Typ 2 (DM2) und/oder eine CVD zu entwickeln [5]. Die genauen Prozesse, die Übergewicht mit Insulinresistenz, DM2, Hypertonie, kardiovaskulärer Morbidität und chronischem Nierenversagen (Chronic Kidney Disease, CKD) miteinander verbinden, sind bis heute noch nicht zufriedenstellend verstanden. Perivaskuläres Fettgewebe, wie das Sinus Renalis-Fett (SRF), und viszerales Fett (visceral adipose tissue, VAT) korrelieren mit kardiometabolischen Risikofaktoren stärker als die üblichen anthropometrischen Indizes [6-10]. Als perivaskuläres Fettdepot steht das SRF in engem Kontakt mit der Adventitia großer, mittlerer sowie kleiner Arterien und besitzt individuelle Merkmale, die sich von anderen Fettdepots unterscheiden. Es wird angenommen, dass es den Blut- und Lymphfluss der Niere behindert und so den parenchymalen hydrostatischen Druck erhöht, was wiederum zu einer Vergrößerung des Organvolumens führt [8]. Die Quantifizierung von SRF kann somit einen Biomarker für frühe morphologische Veränderungen bei diabetischer Nephropathie darstellen und ferner bei der Quantifizierung der Ausprägung des kardiometabolischen Syndroms helfen. Seine Rolle als potenzieller Biomarker der Bildgebung für oben genannte Erkrankungen ist somit naheliegend [11]. Die Magnetresonanztomographie (MRT) bietet eine exzellente Differenzierung anatomischer Strukturen ohne die Verwendung von schädlicher Röntgenstrahlung und ohne die obligatorische Verabreichung von Kontrastmittel [12]. Multi-Echo-Sequenzen ermöglichen dabei eine präzise Segmentierung verschiedener Nierenkompartimente und bilden die Grundlage für die MRT-Quantifizierung des SRF und des intrarenalen Fettgewebes [13, 14]. Wir analysierten daher zunächst die Anwendung eines neuartigen, semi-automatischen Nierensegmentierungsalgorithmus (SANSA) zur Segmentierung MRT-basierter Nierenkompartimente sowie die Verteilung der Nierenvolumina bei Personen mit normalem Glukosespiegel, mit Prädiabetes sowie mit DM2. Mit den so gewonnenen Daten untersuchten wir mögliche Assoziationen mit anderen typischen kardiometabolischen Biomarkern. Die Teilnehmerzahl unserer Arbeit umfasste N = 366 Personen, von denen N = 230 normoglykämisch waren, N = 87 an Prädiabetes und N = 49 an Diabetes litten. Andere Kovarianten gewannen wir durch standardisierte Messungen und Befragungen der Personen. Zur Ganzkörper-MRT-Messung verwendeten wir einen 3-Tesla-Scanner. Zur Beurteilung der Nieren wurden eine koronare T1w- Doppelecho-Dixon-Sequenz und eine koronare T2w-Singleshot-Fast-Spin-Echo-Sequenz erstellt. Die Auswertung der Dixon-Sequenzen durch den SANSA beruhte auf Schwellenwertverfahren und geometrischen Annahmen, durch die Volumina für die Nierenkompartimente berechnet wurden. An einer Teilmenge von 33 Personen bestimmten wir die Inter-Reader-Variabilität. Assoziationen zwischen dem glykämischen Status der Personen und den Nierenvolumina untersuchten wir anhand linearer Regressionsmodelle unter Berücksichtigung anderer potenzieller Störfaktoren. Darüber hinaus analysierten wir die Assoziation der Nierenvolumina mit VAT durch lineare Regressionsmodelle und den Pearson-Korrelationskoeffizienten. Nierenvolumen, Sinus Renalis- Volumen und SRF stiegen von normoglykämischen Personen über Personen mit Prädiabetes bis zu Personen mit Diabetes an (Nierenvolumen: 280,3 ± 64,7 ml vs. 303,7 ± 67,4 ml vs. 320,6 ± 77,7 ml, p <0,001). Nach Adjustierung für Alter und Geschlecht korrelierte Prädiabetes und Diabetes signifikant mit einem erhöhten Nierenvolumen und Sinusvolumen (z. B. βPrädiabetes = 10,1, 95%- KI: [6,5, 13,7]; p <0,01, βDiabetes = 11,86, 95%-KI: [7,2 16,5]; p <0,01) und SRF (z. B. βPrädiabetes = 7,13, 95%-KI: [4,5,9,8]; p <0,001, βDiabetes = 7,34, 95% KI: [4,0, 10,7]; p <0,001). Korrelationen, welche nach Adjustierung für zusätzliche Störfaktoren abgeschwächt wurden, waren nur bei Prädiabetes und Sinusvolumen signifikant (β = 4,0, 95%-KI [0,4, 7,6]; p <0,05). Eine arterielle Hypertonie korrelierte signifikant mit einem erhöhten Sinus Renalis-Volumen (β = 3,7, 95%-KI: [0,4, 7,0s; p <0,05]) und einem erhöhten SRF (β = 3,0, 95%-KI: [0,7, 5,3]); p <0,05). Auch ein erhöhter Urin Albumin/Urin Kreatinin Quotient (Urine Albumine to Urine Creatinine Ratio, UACR) korrelierte mit einer Zunahme des Sinus Renalis-Volumens (β = 1,5, 95%-KI: [0,1, 2,9]; p <0,05). Es bestand ein hoch signifikanter Zusammenhang zwischen dem VAT und dem SRF (β = 2,75, 95%-KI: [2,3, 3,2]; p <0,01). Der ICC zeigte eine hervorragende Übereinstimmung zwischen den Readern für das Nierenvolumen (0,97 [0,92; 0,99]), das Sinusvolumen (0,99 [0,96; 0,99]) und das SRF (0,97 [0,95; 0,99]) an. Die Kernaussage unserer Arbeit ist somit, dass das Gesamtvolumen aller Nierenkompartimente, insbesondere aber des SRF, mit steigender Glukoseintoleranz signifikant zunimmt und eine starke Korrelation mit dem VAT zeigt. Daraus schließen wir, dass das SRF als potenzieller bildgebender Biomarker zur Risikobestimmung im Kontext von Stoffwechselerkrankungen dienen kann. Weiterhin zeigt unsere Arbeit, dass eine semi-automatische Segmentierung der Nieren und ihrer unterschiedlichen Kompartimente aus nicht kontrastverstärkten MRT-Bildern möglich ist und somit unter der Prämisse weiterer Verbesserung der Software für einen zukünftigen standardisierten Einsatz im Rahmen großer Kohortenstudien geeignet ist

Assessment of morphological and functional properties of the genitourinary system using high resolution MRI

Ziel dieser Arbeit war die Untersuchung und Darstellbarkeit einzelner Kompartimente des Urogenitaltrakts mittels hochaufgelöster Magnetresonanztomografie (MRT). Im Kontext der Schließmuskelregeneration wurde mit Hilfe der MRT der urethrale Schließmuskel eines Tiermodells visualisiert, wodurch im zeitlichen Verlauf die Lokalisierung und Anpassungsfähigkeit des Muskelgewebes nach Injektion von markierten Stammzellen untersucht werden konnte. Hierfür wurde eine robuste, sensitive und nicht-invasive Methode angewendet, um ein essentielles Verständnis der biologischen Effekte im Sphinkter zu erhalten und somit neue zellbasierte Therapien zu entwickeln. Zur Untersuchung weiterer Kompartimente des Urogenitaltrakts wurden die renalen Strukturen Cortex, Medulla und Pelvis ohne die Verwendung von Kontrastmittel anhand hochauflösender MR-Methoden im Probanden evaluiert. Unter Zuhilfenahme optimierter MR-Sequenzen konnten die einzelnen Kompartimente klar strukturiert und durch einen selbstentwickelten automatischen Algorithmus segmentiert werden. Im Vergleich zur manuellen Segmentierung zeigten die berechneten Koeffizienten eine hohe Übereinstimmung zur automatischen Segmentierung der gesamten Nierenregion. Zusätzlich wurde durch den vorgestellten Algorithmus sowohl die Medulla als auch das Nierenbecken automatisch segmentiert. Bisher sind keine Ansätze aus der Literatur bekannt, die das Nierenbecken aus nativen MR-Bildern segmentierten und evaluierten. Die Kombination aus optimierten MR-Bildern, Bildregistrierung und automatischer Segmentierung liefert zuverlässige und wiederholbare Ergebnisse der Volumenbestimmung der gesamten Niere und der renalen Strukturen ohne Zuhilfenahme von Kontrastmittel. Bei einer möglichen Übertragung des entwickelten Algorithmus in die klinische Routine eröffnen sich neue nicht-invasive Möglichkeiten zur Bewertung und Überwachung morphologischer Veränderungen. Zur weiteren Anwendung wurden die segmentierten Areale auf entzerrungskorrigierte funktionelle Diffusionsdatensätze überlagert, um eine regionenbasierte Darstellung der fraktionellen Anisotropie (FA) und der mittleren Diffusivität (MD) zu erhalten. Die Durchführung der Verzerrungskorrektur wurde anhand der „reversed gradient“ Methode verwirklicht. Die erfolgreiche Verzerrungskorrektur konnte durch einen Vergleich der manuellen Segmentierung der MD Karten und den automatisch generierten Masken aus den Anatomiedatensätzen dargelegt werden. Die manuelle Segmentierung ist sehr zeitaufwändig und auf Grund der unscharfen Außenkontur der Niere in den MD Karten äußerst schwierig zu realisieren. Daher erbringt die Fusion von hochaufgelösten, anatomisch segmentierten Masken mit verzerrungskorrigierten funktionellen Daten Vorteile für eine zuverlässige Auswertung. Die berechneten funktionellen Werte zeigten eine gute Übereinstimmung mit Literaturwerten. Lediglich verringerte medullare FA-Werte sind auf die Tatsache zurückzuführen, dass die bisherigen Bewertungsmethoden nur Regionen aus den hellsten Bereichen der funktionellen Bilder mit einbezogen haben. Ein weiterer Vorteil des entwickelten Algorithmus ist somit eine schichtweise Quantifizierung der gesamten Nierenstrukturen, wobei lokale Nierenerkrankungen, wie Zysten oder eine partielle Nekrose, durch eine erweiterte Segmentierung mit in die Beurteilung einbezogen werden können. Die Verhältnisse der Volumina innerhalb der Niere, unter Berücksichtigung der Funktionalität der einzelnen Regionen, ermöglichen nun weitere Erkenntnisse in der Nierendiagnostik

Analysis of contrast-enhanced medical images.

Early detection of human organ diseases is of great importance for the accurate diagnosis and institution of appropriate therapies. This can potentially prevent progression to end-stage disease by detecting precursors that evaluate organ functionality. In addition, it also assists the clinicians for therapy evaluation, tracking diseases progression, and surgery operations. Advances in functional and contrast-enhanced (CE) medical images enabled accurate noninvasive evaluation of organ functionality due to their ability to provide superior anatomical and functional information about the tissue-of-interest. The main objective of this dissertation is to develop a computer-aided diagnostic (CAD) system for analyzing complex data from CE magnetic resonance imaging (MRI). The developed CAD system has been tested in three case studies: (i) early detection of acute renal transplant rejection, (ii) evaluation of myocardial perfusion in patients with ischemic heart disease after heart attack; and (iii), early detection of prostate cancer. However, developing a noninvasive CAD system for the analysis of CE medical images is subject to multiple challenges, including, but are not limited to, image noise and inhomogeneity, nonlinear signal intensity changes of the images over the time course of data acquisition, appearances and shape changes (deformations) of the organ-of-interest during data acquisition, determination of the best features (indexes) that describe the perfusion of a contrast agent (CA) into the tissue. To address these challenges, this dissertation focuses on building new mathematical models and learning techniques that facilitate accurate analysis of CAs perfusion in living organs and include: (i) accurate mathematical models for the segmentation of the object-of-interest, which integrate object shape and appearance features in terms of pixel/voxel-wise image intensities and their spatial interactions; (ii) motion correction techniques that combine both global and local models, which exploit geometric features, rather than image intensities to avoid problems associated with nonlinear intensity variations of the CE images; (iii) fusion of multiple features using the genetic algorithm. The proposed techniques have been integrated into CAD systems that have been tested in, but not limited to, three clinical studies. First, a noninvasive CAD system is proposed for the early and accurate diagnosis of acute renal transplant rejection using dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI). Acute rejection–the immunological response of the human immune system to a foreign kidney–is the most sever cause of renal dysfunction among other diagnostic possibilities, including acute tubular necrosis and immune drug toxicity. In the U.S., approximately 17,736 renal transplants are performed annually, and given the limited number of donors, transplanted kidney salvage is an important medical concern. Thus far, biopsy remains the gold standard for the assessment of renal transplant dysfunction, but only as the last resort because of its invasive nature, high cost, and potential morbidity rates. The diagnostic results of the proposed CAD system, based on the analysis of 50 independent in-vivo cases were 96% with a 95% confidence interval. These results clearly demonstrate the promise of the proposed image-based diagnostic CAD system as a supplement to the current technologies, such as nuclear imaging and ultrasonography, to determine the type of kidney dysfunction. Second, a comprehensive CAD system is developed for the characterization of myocardial perfusion and clinical status in heart failure and novel myoregeneration therapy using cardiac first-pass MRI (FP-MRI). Heart failure is considered the most important cause of morbidity and mortality in cardiovascular disease, which affects approximately 6 million U.S. patients annually. Ischemic heart disease is considered the most common underlying cause of heart failure. Therefore, the detection of the heart failure in its earliest forms is essential to prevent its relentless progression to premature death. While current medical studies focus on detecting pathological tissue and assessing contractile function of the diseased heart, this dissertation address the key issue of the effects of the myoregeneration therapy on the associated blood nutrient supply. Quantitative and qualitative assessment in a cohort of 24 perfusion data sets demonstrated the ability of the proposed framework to reveal regional perfusion improvements with therapy, and transmural perfusion differences across the myocardial wall; thus, it can aid in follow-up on treatment for patients undergoing the myoregeneration therapy. Finally, an image-based CAD system for early detection of prostate cancer using DCE-MRI is introduced. Prostate cancer is the most frequently diagnosed malignancy among men and remains the second leading cause of cancer-related death in the USA with more than 238,000 new cases and a mortality rate of about 30,000 in 2013. Therefore, early diagnosis of prostate cancer can improve the effectiveness of treatment and increase the patient’s chance of survival. Currently, needle biopsy is the gold standard for the diagnosis of prostate cancer. However, it is an invasive procedure with high costs and potential morbidity rates. Additionally, it has a higher possibility of producing false positive diagnosis due to relatively small needle biopsy samples. Application of the proposed CAD yield promising results in a cohort of 30 patients that would, in the near future, represent a supplement of the current technologies to determine prostate cancer type. The developed techniques have been compared to the state-of-the-art methods and demonstrated higher accuracy as shown in this dissertation. The proposed models (higher-order spatial interaction models, shape models, motion correction models, and perfusion analysis models) can be used in many of today’s CAD applications for early detection of a variety of diseases and medical conditions, and are expected to notably amplify the accuracy of CAD decisions based on the automated analysis of CE images

Functional semi-automated segmentation of renal DCE-MRI sequences: preliminary results

Dynamic contrast-enhanced (DCE) MRI sequences are the most used for renal functional analysis. Numerous parameters can be computed from time-intensity curves that require a time-consuming segmentation. The aim of this study, which was part of a national multicentric grant approved by the ethics committee, was to evaluate a semi-automated segmentation of renal DCE-MRI using vector quantization