Improvements in the registration of multimodal medical imaging : application to intensity inhomogeneity and partial volume corrections

Alignment or registration of medical images has a relevant role on clinical diagnostic and treatment decisions as well as in research settings. With the advent of new technologies for multimodal imaging, robust registration of functional and anatomical information is still a challenge, particular in small-animal imaging given the lesser structural content of certain anatomical parts, such as the brain, than in humans. Besides, patient-dependent and acquisition artefacts affecting the images information content further complicate registration, as is the case of intensity inhomogeneities (IIH) showing in MRI and the partial volume effect (PVE) attached to PET imaging. Reference methods exist for accurate image registration but their performance is severely deteriorated in situations involving little images Overlap. While several approaches to IIH and PVE correction exist these methods still do not guarantee or rely on robust registration. This Thesis focuses on overcoming current limitations af registration to enable novel IIH and PVE correction methods.El registre d'imatges mèdiques té un paper rellevant en les decisions de diagnòstic i tractament clíniques així com en la recerca. Amb el desenvolupament de noves tecnologies d'imatge multimodal, el registre robust d'informació funcional i anatòmica és encara avui un repte, en particular, en imatge de petit animal amb un menor contingut estructural que en humans de certes parts anatòmiques com el cervell. A més, els artefactes induïts pel propi pacient i per la tècnica d'adquisició que afecten el contingut d'informació de les imatges complica encara més el procés de registre. És el cas de les inhomogeneïtats d'intensitat (IIH) que apareixen a les RM i de l'efecte de volum parcial (PVE) característic en PET. Tot i que existeixen mètodes de referència pel registre acurat d'imatges la seva eficàcia es veu greument minvada en casos de poc solapament entre les imatges. De la mateixa manera, també existeixen mètodes per la correcció d'IIH i de PVE però que no garanteixen o que requereixen un registre robust. Aquesta tesi es centra en superar aquestes limitacions sobre el registre per habilitar nous mètodes per la correcció d'IIH i de PVE

Left Ventricular Viability Maps : Fusion of Multimodal Images of Coronary Morphology and Functional Information

RÉSUMÉ Les maladies coronariennes demeurent encore la première cause de décès aux Etats-Unis étant donné que le taux de mortalité lié à ces maladies enregistré en 2005 est d’une personne sur cinq. Les sténoses (obstructions des artères coronaires) se manifestent par un rétrécissement du diamètre des coronaires, produisant une ischémie soit une réduction du flot sanguin vers le myocarde (le muscle cardiaque). Dans les cas les plus graves, les cellules qui composent le myocarde meurent définitivement et perdent leur fonction contractile. En présence de cette maladie les cliniciens ont recours à l’imagerie médicale pour étudier l’état du myocarde afin de déterminer si les cellules qui le composent sont mortes ou non ainsi que pour diagnostiquer les sténoses dans les coronaires. Actuellement, le clinicien utilise l’imagerie nucléaire pour étudier la perfusion du myocarde afin de déterminer son état. Une projection de cette information sur un modèle segmenté du myocarde, soit le modèle à 17-segments, établie le lien entre les zones atteintes et les coronaires qui sont les plus responsables de leur irrigation. Ce n’est que par la suite, lors d’une angiographie, que le clinicien pourra identifier les sténoses et possiblement intervenir par revascularisation. Une autre méthode de visualisation de la structure coronarienne et de la présence de sténoses est la méthode Green Lane. Le clinicien reproduit la structure des coronaires sur une carte circulaire en se basant sur l’angiographie. L’objectif de notre projet de recherche est de créer un modèle spécifique au patient où il serait possible de voir les territoires coronariens sur la surface du myocarde fusionnés avec la viabilité myocardique. Ce modèle s’adapterait au patient et permettrait l’étude d’autres groupes de coronaires, ce qui n’est pas possible avec le modèle à 17-segments qui est fixe et ne présente que les trois groupes principaux de coronaires (coronaire droite, gauche et circonflexe). De plus, ce modèle divise la surface de l’épicarde en segments à partir de données statistiques qui sont limitées par la nature et la représentativité de l’échantillon de la population considérée et ne permet pas de visualiser la distribution de perte de viabilité sur la surface épicardique.---------- ABSTRACT Coronary heart disease (CHD) can be attributed to the build up of plaque in the coronary arteries (atherosclerosis) which leads to ischemia, an insufficient supply of blood to the heart wall, which results in myocardial dysfunction. When ischemia remains untreated an infarction may appear (areas of necrosis in cardiac tissues) and consequently the heart’s contractility is affected, which may lead to death. This disease is the basis of one of every five deaths in the United States during 2005, elevating this disease to the largest cause of death in United States. In standard clinical practice, perfusion and viability studies allow clinicians to examine the extent and the severity of CHD over the myocardium. Then, by consulting a population-based coronary territory model, such as the 17-segment model, the clinician mentally integrates affected areas of myocardium, found in nuclear or magnetic resonance imaging, to coronaries that typically irrigate this region with blood. However, population-based models do not fit every patient. There are individuals whose coronary tree structure deviates from that of the majority of the population. In addition, the 17-segment model limits the number of coronary groups to three: left coronary artery (LAD), right coronary artery (RCA) and left circumflex (LCX). Moreover this map is not continuous; it divides the myocardial surface in segments.Our objective is therefore to create a patient-specific map explicitly combining coronary territories and myocardial viability. This continuous model would adapt to the patient and allow the study of groups of coronary unavailable with standard models. After having identified loss of viability, the clinician would use this model to infer the most likely obstructed coronary artery responsible for myocardial damage. Visualization of the loss of viability along with coronary structure would replace the physician’s task of mentally integrating information from various sources

Maximum distance-gradient for robust image registration

To make up for the lack of concern on the spatial information in the conventional mutual information based image registration framework, this paper designs a novel spatial feature field, namely the maximum distance-gradient (MDG) vector field, for registration tasks. It encodes both the local edge information and globally defined spatial information related to the intensity difference, the distance, and the direction of a voxel to a MDG source point. A novel similarity measure is proposed as the combination of the multi-dimensional mutual information and an angle measure on the MDG vector field. This measure integrates both the magnitude and orientation information of the MDG vector field into the image registration process. Experimental results on clinical 3D CT and T1-weighted MR image volumes show that, as compared with the conventional mutual information based method and two of its adaptations incorporating spatial information, the proposed method can give longer capture ranges at different image resolutions. This leads to more robust registrations. Around 2000 randomized rigid registration experiments demonstrate that our method consistently gives much higher success rates than the aforementioned three related methods. Moreover, it is shown that the registration accuracy of our method is high. (C) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved