Assessment of the volume of intraorbital structures using the numerical segmentation image technique (NSI): the extraocular muscles

Wstęp: Stosowane współczeœnie układy obliczeniowe i ich oprogramowanie pozwalają na analizę obrazów medycznych i znaczne przyspieszenie przetwarzania danych liczbowych w informacje użyteczne klinicznie. Realne jest stworzenie aplikacji automatycznie obliczających objętość struktur obrazowanych w badaniu MR. Celem pracy była ocena przydatności klinicznej metody cyfrowej segmentacji objętościowej (NSI, numerical segmentation image) w określaniu objętości mięśni wewnątrzgałkowych. Materiał i metody: Do badania włączono 45 chorych (90 oczodołów). Wszyscy pacjenci zostali podani badaniu metodą rezonansu magnetycznego oczodołów w skanerze 1,5 T przy użyciu cewki głowowej. Stopień wytrzeszczu określono klinicznie, jak i radiologicznie w stosunku do linii międzyjarzmowej. Ocenę ilościową wszystkich mięśni zewnątrzgałkowych przeprowadzono przy użyciu aplikacji NSI, stanowiącej nowy program komputerowy opracowany przez autorów. Wyniki: Stwierdzono silną korelację statystyczną pomiędzy objętością mięśni gałkoruchowych a stopniem wytrzeszczu (r = 0,543, p = 3,13396E-08), co jest zgodne z innymi doniesieniami. Wnioski: Program NSI jest aplikacją umożliwiającą wiarygodną i precyzyjną ocenę objętości mięśni zewnątrzgałkowych. Jest tym samym użyteczny w diagnozowaniu procesów patologicznych prowadzących do wytrzeszczu. Technika NSI może być przydatna zwłaszcza w monitorowaniu dyskretnych zmian objętoœci mięśni w trakcie leczenia.Introduction: In recent years the use of computer systems has allowed numerical analysis of medical images to be introduced and has speeded up the conversion of numerical data into clinically valuable information. The creation of a software application that could almost automatically calculate the volume of anatomical structures imaged by MRI has seemed possible. The aim of our study was to determine the clinical usefulness of an numerical segmentation image technique (NSI) software application in estimating the volume of extraocular muscles. Material and methods: The study group was formed of 45 patients (90 orbits). All the patients underwent MRI examinations of the orbits by a 1.5 T scanner using a head coil. The degree of exophthalmos was determined clinically and radiologically in relation to the interzygomaticus line. The quantitative assessment of all eye muscles was carried out using the NSI application, a new software program introduced by the authors. Results: A close correlation between muscle volume and the degree of exophthalmos was revealed and confirmed by statistical analysis (r = 0.543, p = 3.13396E-08) in agreement with other papers. Conclusions: The NSI software program is an application which offers a reliable and precise estimation of eye muscle volume. It is therefore useful in the diagnosis of the pathological processes leading to exophthalmos. It has special clinical value for monitoring discrete volume changes of muscles during treatment

Resonancia magnética cardiaca: medidas lineales y volumétricas en adultos sanos

Introducción: La gran mayoría de las medidas de normalidad utilizadas para la interpretación de resonancia cardiaca son extrapoladas de las medidas de ecocardiografía. Los limitados registros de medidas de normalidad se encuentran ajustados en poblaciones extranjeras, no hay registros en latinoamericanos. Objetivo: Determinar las dimensiones cardiacas utilizando resonancia magnética en una población de personas sin antecedente médicos con repercusión cardiaca para lograr una muestra de valores que permitan ajustar las medidas de normalidad utilizadas por nuestro servicio. Materiales y métodos: se analizaron 45 sujetos sanos con edad comprendida entre los 21 y 45 años, las adquisiciones se realizaron utilizando un equipo de RM de 1,5 teslas, el análisis de las imágenes se realizó mediante el programa Cardiac Volume Vx. Se evaluaron múltiples parámetros morfofuncionales a través de análisis estadístico por medio del sistema SPSS versión 23. Resultados: Mediciones obtenidas de ventrículo izquierdo principales fueron volumen diastólico en mujeres de 62 ml +/- 7.1 y en hombres de 65 ml +/- 11.2 y fracción de eyección de 60 % +/- 5 en mujeres y de 62 % +/- 9 en hombres. En ventrículo derecho el volumen diastólico final se encontró 81.8 ml +/- 14.6 en mujeres y 100 ml +/- 24.8 en hombres y fracción de eyección de 53 % +/- 17 en mujeres y de 45 % +/- 12 en hombres. Volumen de fin de diástole de 50 +/- 12.7 ml en mujeres y de 49 ml +/- 19 ml en hombres y fracción de eyección de aurícula izquierda de 55 % +/- 0.08 en mujeres y de 50 % +/- 0.07 en hombres. Volumen de fin de diástole de 44.1 ml +/- 18.5 en mujeres y de 49.2 ml +/- 22.9 en hombres y fracción de eyección de aurícula derecha de 50 % +/- 11 en mujeres y de 45 % +/- 8 en hombres. Se obtuvieron otras medidas lineales y volumétricas adicionales de cavidades cardiacas y de grandes vasos supracardiacos. Conclusiones: se describen los valores de referencia de los parámetros morfofuncionales de las cavidades cardiacas y de vasos supracardiacos. El sexo fue tenido en cuenta como covariable relacionada con la modificación de los parámetros evaluados. Se sugieren variaciones en las medidas de cavidades cardiacas para la población estudiada relacionada con aclimatación crónica a la altitud de la ciudad de Bogotá.Introduction: The vast majority of measures normally used for the interpretation of cardiac magnetic resonance are extrapolated measures echocardiography. Limited records of the normal measures are adjusted foreign populations, there are no records in Latin America. To determine the dimensions using cardiac magnetic resonance in a population of people without medical background with heart impact to achieve a sample set of values that allow normal measures used by our service. Methods: 45 healthy subjects aged between 21 and 45 years were analyzed, acquisitions were made using a team of RM 1.5 tesla, the image analysis was performed using the Cardiac Volume Vx program. Multiple morphological and functional parameters were evaluated by statistical analysis using the SPSS version 23 system. Results: Measurements obtained were major left ventricular diastolic volume in women aged 62 +/- 7.1 ml and 65 ml in men and 11.2 +/- ejection fraction of 60% +/- 5 women and 62% +/- 9 in men. Right ventricular end diastolic volume was 81.8 +/- 14.6 ml found in women and 100 +/- 24.8 ml in men and ejection fraction of 53% +/- 17 women and 45% +/- 12 men. End-diastolic volume of 50 +/- 12.7 ml in men and 49 ml +/- 19 ml in men and ejection fraction of left atrium of 55% +/- 0.08 in women and 0.07 in +/- 50% men. End-diastolic volume of 18.5 +/- 44.1 ml in women and 22.9 +/- 49.2 ml in men and ejection fraction of the right atrium of 50% +/- 11 women and 45% +/- 8 men . Additional linear and volumetric measurements of cardiac cavities and large vessels supracardiacos obtained. Conclusions: the reference values of the morphological and functional parameters of the heart chambers and vessels supracardiacos described. Sex was taken into account as a covariate associated with the modification of the parameters evaluated. Suggested changes in measures of cardiac cavities for the population studied related chronic altitude acclimatization Bogota

An Unsupervised Learning Model for Deformable Medical Image Registration

We present a fast learning-based algorithm for deformable, pairwise 3D medical image registration. Current registration methods optimize an objective function independently for each pair of images, which can be time-consuming for large data. We define registration as a parametric function, and optimize its parameters given a set of images from a collection of interest. Given a new pair of scans, we can quickly compute a registration field by directly evaluating the function using the learned parameters. We model this function using a convolutional neural network (CNN), and use a spatial transform layer to reconstruct one image from another while imposing smoothness constraints on the registration field. The proposed method does not require supervised information such as ground truth registration fields or anatomical landmarks. We demonstrate registration accuracy comparable to state-of-the-art 3D image registration, while operating orders of magnitude faster in practice. Our method promises to significantly speed up medical image analysis and processing pipelines, while facilitating novel directions in learning-based registration and its applications. Our code is available at https://github.com/balakg/voxelmorph .Comment: 9 pages, in CVPR 201

Distributed-memory large deformation diffeomorphic 3D image registration

We present a parallel distributed-memory algorithm for large deformation diffeomorphic registration of volumetric images that produces large isochoric deformations (locally volume preserving). Image registration is a key technology in medical image analysis. Our algorithm uses a partial differential equation constrained optimal control formulation. Finding the optimal deformation map requires the solution of a highly nonlinear problem that involves pseudo-differential operators, biharmonic operators, and pure advection operators both forward and back- ward in time. A key issue is the time to solution, which poses the demand for efficient optimization methods as well as an effective utilization of high performance computing resources. To address this problem we use a preconditioned, inexact, Gauss-Newton- Krylov solver. Our algorithm integrates several components: a spectral discretization in space, a semi-Lagrangian formulation in time, analytic adjoints, different regularization functionals (including volume-preserving ones), a spectral preconditioner, a highly optimized distributed Fast Fourier Transform, and a cubic interpolation scheme for the semi-Lagrangian time-stepping. We demonstrate the scalability of our algorithm on images with resolution of up to $1024^3$ on the "Maverick" and "Stampede" systems at the Texas Advanced Computing Center (TACC). The critical problem in the medical imaging application domain is strong scaling, that is, solving registration problems of a moderate size of $256^3$---a typical resolution for medical images. We are able to solve the registration problem for images of this size in less than five seconds on 64 x86 nodes of TACC's "Maverick" system.Comment: accepted for publication at SC16 in Salt Lake City, Utah, USA; November 201