Contrast Enhancement Using Bacteria Foraging Optimization

Image enhancement is one of the leading field in which researches are continuously exploring new algorithms and concepts to enhance dull and low intensity images by various methods. Contrast enhancement techniques are used for improving visual quality of low contrast images. Bacteria foraging optimization(BFO) method is one such technique used for contrast enhancement. As histogram equalization(HE) preserves the original brightness, but it fails to bring out details specially in dark regions and produces artifacts and noise due to overstretching of histogram. Thus this paper processes a variant of histogram equalization i.e bacteria foraging optimization technique, which gives more efficient results

Study of multicomponent T2* relaxation in brain tumours

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica (Sinais e Imagens Médicas), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020Nas últimas décadas, o desenvolvimento e aperfeiçoamento de modalidades de imagem tem revolucionado o tratamento de pacientes com as mais variadas patologias. Inúmeros estudos científicos têm surgido no seguimento destas técnicas com o objetivo de ajudar no diagnóstico, no prognóstico e na monitorização das doenças. É o caso do cancro que segundo a Organização Mundial de Saúde (acrónimo em inglês: WHO), é a segunda maior causa de morte a nível mundial. Tumores cerebrais resultam do crescimento descontrolado de células, processo que pode ter origem direta no cérebro ou resultar da invasão de células de outros tecidos do corpo, também conhecido como metastização. Podem ser classificados como benignos ou malignos consoante os critérios de agressividade definidos pela WHO numa escala de I-IV. A alta subjetividade entre médicos na classificação dos tumores cerebrais levou a uma recente reformulação dos critérios de diferenciação que agora engloba tanto parâmetros fenotípicos como genotípicos. A sobrevivência dos pacientes está altamente dependente do tipo de tumor, do estágio em que se encontra aquando do diagnóstico e da avaliação médica que deverá definir o tratamento a ser aplicado. Os exames médicos que costumam ser realizados incluem imagem por ressonância magnética (acrónimo em inglês: MRI) e tomografia por emissão de positrões (acrónimo em inglês: PET). No Instituto de Neurociência e Medicina – 4 (acrónimo em inglês: INM-4) do centro de investigação em Jülich, a existência de um scanner híbrido permite a aquisição simultânea de imagens de PET e MRI. Esta tese não engloba o estudo de PET mas a informação metabólica proveniente das imagens simultaneamente adquiridas é usada para gerar máscaras tumorais, utilizadas ao longo deste trabalho. A MRI é uma modalidade não invasiva que tem por base a aplicação de um campo magnético externo e a emissão de ondas de radiofrequência que variam no tempo. Tem as vantagens de não utilizar radiação ionizante e providenciar excelentes contrastes entre os diferentes tipos de tecido. O contraste da imagem depende do peso relativo dado aos parâmetros específicos aquando da aquisição. A possibilidade de adaptar o contraste consoante o que se pretende visualizar ou estudar, faz desta uma modalidade de imagem essencial tanto na clínica médica como em investigação científica. A utilização de imagens ponderadas, também conhecido como MRI qualitativo, apresenta em si algumas limitações. A decisão do tratamento a aplicar é muitas vezes subjetiva, e pode diferir entre diferentes grupos de médicos. Por outro lado, o desenvolvimento de sequências que permitem a aquisição de séries de imagens introduziu a estimação de parâmetros específicos e independentes do scanner usados para avaliar quantitativamente os diferentes tecidos, o que é designado como MRI quantitativo (acrónimo em inglês: qMRI). Através da modelação das curvas de relaxação, qMRI pode ajudar na deteção de pequenas patologias no tecido cerebral, que podem não ser possíveis de observar nas imagens ponderadas usadas na clínica médica. Apesar das suas grandes vantagens, qMRI é maioritariamente uma área de investigação, e a sua inclusão clínica está ainda limitada pelo prolongamento do tempo de aquisição, necessário para adquirir as imagens extra, e pela necessidade de métodos de estimação com extrema exatidão e precisão. Para este estudo, 33 pacientes (entre os 27 e os 76 anos de idade) com suspeita de tumor cerebral ou recorrência de tumores previamente tratados, foram submetidos à aquisição simultânea de MRI e PET. O estudo de modelos de relaxação exponencial foi realizado através de imagens ponderadas em T2*, adquiridas com a uma sequência multi-eco gradiente-eco (acrónimo em inglês: mGRE). T2* permite caracterizar não homogeneidades de campo magnético associadas a concentrações locais de moléculas paramagnéticas, tais como o ferro. Contudo, existem outros fatores que contribuem para o decaimento exponencial mais rápido, nomeadamente contribuições de campos magnéticos externos não homogéneos. Uma vez que estas contribuições não contêm nenhuma informação sobre a fisiologia ou patofisiologia do tecido, torna-se necessário corrigir distorções associadas a campos magnéticos não homogéneos antes de qualquer método de processamento. Neste trabalho, é estudada a influência de dois métodos de correção de campos magnéticos não homogéneos, nomeadamente sinc correction e voxel spread function (VSF). O método de sinc correction considera o desfasamento causado pelo intervalo entre fatias e estima uma modulação sinc do sinal, associada às distorções macroscópicas do campo magnético, para que o sinal seja posteriormente reconstruído. O segundo método, VSF, é um algoritmo matemático que corrige os efeitos do campo magnético não homogéneo nas direções de codificação da fase e da frequência. Para estudar a influência dos efeitos de redução do ruído, dois métodos foram aplicados, nomeadamente filtragem Gaussiana e redução de ruído baseada na análise de componentes principais (acrónimo em inglês: PCA). A típica análise de dados em qMRI assume a existência de um único compartimento por voxel, que muitas vezes é demasiado simplista e pode levar a estimativas tendenciosas. Na realidade, um voxel pode ser constituído por múltiplos compartimentos, cada qual com o seu próprio tempo de relaxação T2*. Por isso, neste trabalho, comparam-se os resultados quantitativos de um modelo que descreve um único compartimento, com um modelo que descreve múltiplos compartimentos. Para tal, o algoritmo dos mínimos quadrados não negativos (acrónimo em inglês: NNLS) é utilizado, com a vantagem de não necessitar de um conhecimento prévio do número de compartimentos (ou seja, do número de exponenciais T2*). Contudo, a relaxometria multi-exponencial é um problema mal condicionado onde várias soluções são possíveis, e, por isso, extremamente sensível ao ruído. Para ultrapassar estas dificuldades e estabilizar as soluções é utilizada uma versão regularizada do algoritmo NNLS, que adicionalmente requer uma restrição da regularização a usar. Para encontrar o melhor intervalo de parâmetros de regularização foi implementado o método da curva L. Com este método, foram também estudadas a influência de escalas logarítmicas e lineares no intervalo de soluções de T2* e no intervalo de regularização. Em relação aos valores de T2*, foram encontradas diferenças significativas nas regiões tumorais entre a média de T2* obtida com uma abordagem mono-exponencial (~58 ms) e a média geométrica de T2* obtida com uma abordagem multi-exponencial (~74 ms), para todos os pacientes. É também demonstrada alta heterogeneidade nos valores de T2*, não só entre pacientes, mas também dentro do mesmo tumor, o que levou a um estudo individual de cada paciente. São relatadas diferenças significativas entre regiões de tecido tumoral ativo e regiões de controlo localizadas no lado contralateral às regiões tumorais (aparentemente saudáveis). De um modo geral, os métodos propostos para remoção do ruído demonstraram reduções substanciais de ruído nas imagens, enquanto que ambos os métodos de correção das não homogeneidades de campo magnético não revelaram ser robustos, e no caso particular da VSF, sendo que bons resultados foram publicados em experimentos 3D, o problema pode estar associado a uma má otimização para o caso de experimentos 2D. O conteúdo de água foi considerado altamente dependente do método de correção usado. Verificou-se que o conteúdo de água em regiões tumorais é próximo ao conteúdo de água encontrado em regiões de substância cinzenta, e maior do que o encontrado em regiões de edema. Ainda, o conteúdo de água na substância branca apresentou valores inferiores que as demais regiões. Finalmente, foi estudada a relação entre o conteúdo de água e os valores de T2*, apesar de nenhuma correlação ter sido evidenciada nas diferentes regiões de interesse. Com este trabalho concluiu-se que a interpretação quantitativa do relaxação de T2* em tumores cerebrais é uma tarefa complicada que exige métodos de elevada exatidão. No entanto, devido à heterogeneidade encontrada não só entre os diferentes tumores mas também no mesmo paciente, pode ser uma ferramenta não invasiva com potencial para monitorizar, avaliar e classificar tumores.Quantitative magnetic resonance imaging (qMRI) allows for the estimation of scanner-independent, tissue-specific parameters. By modelling the relaxation curves, qMRI can help inform on small pathological changes in the brain tissue, that might not be visible in the weighed images used typically in the clinic. However, the use of this imaging technique is often limited in the clinic by the prolonged measurement times and demand for very accurate estimation methods. To improve accuracy, noise reduction and field-inhomogeneity correction methods are of paramount importance. Additionally, the typical analysis of qMRI data assumes a single compartment per voxel, which is often oversimplified and can lead to biased estimations. This thesis addresses the effects of denoising, field-inhomogeneity correction and single compartment vs multiple compartment analysis in the estimation of the qMRI parameters water content and T2*. We explore these effects in the WM, GM, CSF, tumour and oedema regions of a cohort of 33 brain tumour patients. The images were acquired using a multiple echo gradient echo sequence in a hybrid MR-PET system, which allows for the identification of active tumour tissue. To survey the effects of noise reduction in the estimation of the aforementioned qMRI parameters, we apply two denoising methods, namely Gaussian filtering and principal component analysis (PCA). Furthermore, the effects of two field-inhomogeneity correction methods, in particular sinc correction and voxel spread function (VSF), are also investigated. Finally, we compare mono-exponential models to multi-exponential models and the corresponding T2* values of the different regions. In the case of multi-exponential model, no a priori assumptions about the number of exponential components are made. Regarding T2*, high differences are found in the tumour region between the obtained mean T2* with a mono-exponential approach (~58 ms) and the obtained geometric mean T2* with a multiexponential approach (~74 ms), across the different patients. High heterogeneity in the T2* values is found for different tumour types, as well as inside of the active tumour tissue within the same patient, which lead to an individual study of each patient. Significant differences are found between the T2* distributions within distinct regions of the active tumour tissue and the corresponding contralateral regions. Water content was found to be highly dependent on the used correction method. Overall, water content in the tumour is found to be close to that of GM, and higher than that of oedema. Water content in WM is lower than that of the other tissue classes. Finally, water content and geometric mean T2* values do not display significant correlations in any of the tissue classes investigated, thus offering a complementary view of the properties of tissue. We conclude that a quantitative interpretation of T2* relaxation in brain tumours is a very challenging task, but due to the heterogeneity found not only across the cohort but also within the active tumour tissue for each patient, it might be a potential non-invasive tool in monitoring, evaluation and grading of tumours