Multi-Contrast Computed Tomography Atlas of Healthy Pancreas

With the substantial diversity in population demographics, such as differences in age and body composition, the volumetric morphology of pancreas varies greatly, resulting in distinctive variations in shape and appearance. Such variations increase the difficulty at generalizing population-wide pancreas features. A volumetric spatial reference is needed to adapt the morphological variability for organ-specific analysis. Here, we proposed a high-resolution computed tomography (CT) atlas framework specifically optimized for the pancreas organ across multi-contrast CT. We introduce a deep learning-based pre-processing technique to extract the abdominal region of interests (ROIs) and leverage a hierarchical registration pipeline to align the pancreas anatomy across populations. Briefly, DEEDs affine and non-rigid registration are performed to transfer patient abdominal volumes to a fixed high-resolution atlas template. To generate and evaluate the pancreas atlas template, multi-contrast modality CT scans of 443 subjects (without reported history of pancreatic disease, age: 15-50 years old) are processed. Comparing with different registration state-of-the-art tools, the combination of DEEDs affine and non-rigid registration achieves the best performance for the pancreas label transfer across all contrast phases. We further perform external evaluation with another research cohort of 100 de-identified portal venous scans with 13 organs labeled, having the best label transfer performance of 0.504 Dice score in unsupervised setting. The qualitative representation (e.g., average mapping) of each phase creates a clear boundary of pancreas and its distinctive contrast appearance. The deformation surface renderings across scales (e.g., small to large volume) further illustrate the generalizability of the proposed atlas template

An Automatic Level Set Based Liver Segmentation from MRI Data Sets

A fast and accurate liver segmentation method is a challenging work in medical image analysis area. Liver segmentation is an important process for computer-assisted diagnosis, pre-evaluation of liver transplantation and therapy planning of liver tumors. There are several advantages of magnetic resonance imaging such as free form ionizing radiation and good contrast visualization of soft tissue. Also, innovations in recent technology and image acquisition techniques have made magnetic resonance imaging a major tool in modern medicine. However, the use of magnetic resonance images for liver segmentation has been slow when we compare applications with the central nervous systems and musculoskeletal. The reasons are irregular shape, size and position of the liver, contrast agent effects and similarities of the gray values of neighbor organs. Therefore, in this study, we present a fully automatic liver segmentation method by using an approximation of the level set based contour evolution from T2 weighted magnetic resonance data sets. The method avoids solving partial differential equations and applies only integer operations with a two-cycle segmentation algorithm. The efficiency of the proposed approach is achieved by applying the algorithm to all slices with a constant number of iteration and performing the contour evolution without any user defined initial contour. The obtained results are evaluated with four different similarity measures and they show that the automatic segmentation approach gives successful results

Analyse der Körperzusammensetzung: Messung der Skelettmuskulatur mit Computertomographie und Implikationen für die Patientenversorgung

Objective: This thesis aims to evaluate the relationship between the skeletal muscle index derived from computed tomography (CT) images and patient outcomes, as well as its implications for patient care. This goal was pursued in five individual studies: Studies A and B evaluated the relationship between the lumbar skeletal muscle index (L3SMI) and patient outcomes in the intensive care unit (ICU) and oncology setting, respectively. Studies C and D evaluated the effect of CT acquisition parameters on body composition measures. Study E proposed a novel technique to automate the segmentation of skeletal muscle using a fully automated deep learning system. Material and methods: In total, 1328 axial CT images were included in the five studies. Patients in studies A and B were part of the clinical trials NCT01967056 and NCT01401907 at Massachusetts General Hospital (MGH), respectively. Body composition indices were computed using semi-automated segmentation. Multivariable regression models with a priori defined covariates were used to analyze clinical outcomes. To evaluate whether CT acquisition parameters influence segmentation, the Bland-Altman approach was used. In study E, a fully convolutional neural network was implemented for deep learning-based automatic segmentation. Results: Study A found lower L3SMI to be a predictor of increased mortality within 30 days of extubation (p = 0.033), increased rate of pneumonia within 30 days of extubation (p = 0.002), increased adverse discharge disposition (p = 0.044), longer hospital stays post-extubation (p = 0.048), and higher total hospital costs (p = 0.043). In study B, low L3SMI was associated with worse quality of life (p = 0.048) and increased depression symptoms (p = 0.005). Threshold-based segmentation of skeletal muscle in study C and adipose tissue compartments in study D were significantly affected by CT acquisition parameters. The proposed deep learning system in study E provided automatic segmentation of skeletal muscle cross-sectional area and achieved a high congruence to segmentations performed by domain experts (average Dice coefficient of 0.93). Conclusion: L3SMI is a useful tool for the assessment of muscle mass in clinical practice. In critically ill patients, L3SMI can provide clinically useful information about patient outcomes at the time of extubation. Patients with advanced cancer who suffered from low muscle mass reported worse quality of life and increased depression symptoms. This highlights the clinical relevance of addressing muscle loss early on as part of a multimodal treatment plan. Importantly, indices utilized in body composition analysis are significantly affected by CT acquisition parameters. These effects should be considered when body composition analysis is used in clinical practice or research studies. Finally, our fully automated deep learning system enabled instantaneous segmentation of skeletal muscle.Zielsetzung: Das Ziel der vorliegenden Dissertation war es, den Einfluss des auf CT-Bildern berechneten Skelettmuskelindexes auf klinische Ergebnisse von Patienten und die daraus resultierenden Implikationen für die Patientenversorgung zu evaluieren. Dieses Ziel wurde in fünf Einzelstudien verfolgt: In den Studien A und B wurde der Einfluss des lumbalen Skelettmuskelindex (L3SMI) auf klinische Endpunkte von Patienten auf der Intensivstation sowie in der Onkologie untersucht. Die Studien C und D evaluierten die Auswirkungen von CT-Akquisitionsparametern auf Indizes der Körperzusammensetzung. Studie E stellte eine neuartige Technik der automatisierten Segmentierung von Skelettmuskulatur vor, die durch maschinelles Lernen ermöglicht wurde. Material und Methoden: Insgesamt wurden 1328 axiale CT-Bilder in die fünf Studien eingeschlossen. Die Patienten der Studien A und B waren Teilnehmer der klinischen Studien NCT01967056 und NCT01401907 am Massachusetts General Hospital. Die Indizes der Körperzusammensetzung wurden mithilfe halbautomatischer Segmentierung berechnet. Die klinischen Endpunkte wurden in multivariablen Regressionsmodellen mit a priori definierten Kovariaten analysiert. Um zu evaluieren, ob CT-Akquisitionsparameter die Segmentierung beeinflussen, wurde der Bland-Altman-Ansatz verwendet. In Studie E wurden ein künstliches neuronales Netzwerk sowie maschinelles Lernen für die automatische Segmentierung eingesetzt. Ergebnisse: In Studie A war ein niedriger L3SMI ein Prädiktor für eine höhere Mortalität (p = 0.033) und Pneumonierate (p = 0.002) innerhalb von 30 Tagen nach der Extubation sowie für mehr ungünstige Entlassungen (p = 0.044) und höhere Behandlungskosten für den gesamten Krankenhausaufenthalt (p = 0.043). Ein niedriger L3SMI war in Studie B mit einer schlechteren Lebensqualität (p = 0.048) und stärkeren depressiven Symptomen (p = 0.005) assoziiert. Die schwellenwertbasierte Segmentierung der Skelettmuskulatur in Studie C und der Fettgewebekompartimente in Studie D wurde durch CT-Akquisitionsparameter signifikant beeinflusst. Das in Studie E vorgestellte vollautomatische Segmentierungssystem erreichte eine hohe Übereinstimmung mit den durch Experten erstellten Segmentationen (durchschnittlicher Dice-Koeffizient von 0.93). Fazit: Der L3SMI ist ein Werkzeug zur Beurteilung von Muskelmasse. Bei Intensivpatienten kann L3SMI zum Zeitpunkt der Extubation nützliche klinische Informationen liefern. Patienten mit fortgeschrittener Krebserkrankung, die zudem eine geringere Muskelmasse hatten, berichteten über eine schlechtere Lebensqualität und stärkere depressive Symptome. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, die Muskulatur frühzeitig als Teil eines multimodalen Behandlungskonzeptes zu adressieren. Die Indizes der Körperzusammensetzung werden signifikant von CT-Akquisitionsparametern beeinflusst. Darüber hinaus ermöglichte unser vollautomatisiertes System dank maschinellen Lernens die verzögerungsfreie Segmentierung von Skelettmuskulatur

Computational Anatomy for Multi-Organ Analysis in Medical Imaging: A Review

The medical image analysis field has traditionally been focused on the development of organ-, and disease-specific methods. Recently, the interest in the development of more 20 comprehensive computational anatomical models has grown, leading to the creation of multi-organ models. Multi-organ approaches, unlike traditional organ-specific strategies, incorporate inter-organ relations into the model, thus leading to a more accurate representation of the complex human anatomy. Inter-organ relations are not only spatial, but also functional and physiological. Over the years, the strategies 25 proposed to efficiently model multi-organ structures have evolved from the simple global modeling, to more sophisticated approaches such as sequential, hierarchical, or machine learning-based models. In this paper, we present a review of the state of the art on multi-organ analysis and associated computation anatomy methodology. The manuscript follows a methodology-based classification of the different techniques 30 available for the analysis of multi-organs and multi-anatomical structures, from techniques using point distribution models to the most recent deep learning-based approaches. With more than 300 papers included in this review, we reflect on the trends and challenges of the field of computational anatomy, the particularities of each anatomical region, and the potential of multi-organ analysis to increase the impact of 35 medical imaging applications on the future of healthcare.Comment: Paper under revie

Machine learning-based automated segmentation with a feedback loop for 3D synchrotron micro-CT

Die Entwicklung von Synchrotronlichtquellen der dritten Generation hat die Grundlage für die Untersuchung der 3D-Struktur opaker Proben mit einer Auflösung im Mikrometerbereich und höher geschaffen. Dies führte zur Entwicklung der Röntgen-Synchrotron-Mikro-Computertomographie, welche die Schaffung von Bildgebungseinrichtungen zur Untersuchung von Proben verschiedenster Art förderte, z.B. von Modellorganismen, um die Physiologie komplexer lebender Systeme besser zu verstehen. Die Entwicklung moderner Steuerungssysteme und Robotik ermöglichte die vollständige Automatisierung der Röntgenbildgebungsexperimente und die Kalibrierung der Parameter des Versuchsaufbaus während des Betriebs. Die Weiterentwicklung der digitalen Detektorsysteme führte zu Verbesserungen der Auflösung, des Dynamikbereichs, der Empfindlichkeit und anderer wesentlicher Eigenschaften. Diese Verbesserungen führten zu einer beträchtlichen Steigerung des Durchsatzes des Bildgebungsprozesses, aber auf der anderen Seite begannen die Experimente eine wesentlich größere Datenmenge von bis zu Dutzenden von Terabyte zu generieren, welche anschließend manuell verarbeitet wurden. Somit ebneten diese technischen Fortschritte den Weg für die Durchführung effizienterer Hochdurchsatzexperimente zur Untersuchung einer großen Anzahl von Proben, welche Datensätze von besserer Qualität produzierten. In der wissenschaftlichen Gemeinschaft besteht daher ein hoher Bedarf an einem effizienten, automatisierten Workflow für die Röntgendatenanalyse, welcher eine solche Datenlast bewältigen und wertvolle Erkenntnisse für die Fachexperten liefern kann. Die bestehenden Lösungen für einen solchen Workflow sind nicht direkt auf Hochdurchsatzexperimente anwendbar, da sie für Ad-hoc-Szenarien im Bereich der medizinischen Bildgebung entwickelt wurden. Daher sind sie nicht für Hochdurchsatzdatenströme optimiert und auch nicht in der Lage, die hierarchische Beschaffenheit von Proben zu nutzen. Die wichtigsten Beiträge der vorliegenden Arbeit sind ein neuer automatisierter Analyse-Workflow, der für die effiziente Verarbeitung heterogener Röntgendatensätze hierarchischer Natur geeignet ist. Der entwickelte Workflow basiert auf verbesserten Methoden zur Datenvorverarbeitung, Registrierung, Lokalisierung und Segmentierung. Jede Phase eines Arbeitsablaufs, die eine Trainingsphase beinhaltet, kann automatisch feinabgestimmt werden, um die besten Hyperparameter für den spezifischen Datensatz zu finden. Für die Analyse von Faserstrukturen in Proben wurde eine neue, hochgradig parallelisierbare 3D-Orientierungsanalysemethode entwickelt, die auf einem neuartigen Konzept der emittierenden Strahlen basiert und eine präzisere morphologische Analyse ermöglicht. Alle entwickelten Methoden wurden gründlich an synthetischen Datensätzen validiert, um ihre Anwendbarkeit unter verschiedenen Abbildungsbedingungen quantitativ zu bewerten. Es wurde gezeigt, dass der Workflow in der Lage ist, eine Reihe von Datensätzen ähnlicher Art zu verarbeiten. Darüber hinaus werden die effizienten CPU/GPU-Implementierungen des entwickelten Workflows und der Methoden vorgestellt und der Gemeinschaft als Module für die Sprache Python zur Verfügung gestellt. Der entwickelte automatisierte Analyse-Workflow wurde erfolgreich für Mikro-CT-Datensätze angewandt, die in Hochdurchsatzröntgenexperimenten im Bereich der Entwicklungsbiologie und Materialwissenschaft gewonnen wurden. Insbesondere wurde dieser Arbeitsablauf für die Analyse der Medaka-Fisch-Datensätze angewandt, was eine automatisierte Segmentierung und anschließende morphologische Analyse von Gehirn, Leber, Kopfnephronen und Herz ermöglichte. Darüber hinaus wurde die entwickelte Methode der 3D-Orientierungsanalyse bei der morphologischen Analyse von Polymergerüst-Datensätzen eingesetzt, um einen Herstellungsprozess in Richtung wünschenswerter Eigenschaften zu lenken

Liver segmentation using marker controlled watershed transform

The largest organ in the body is the liver and primarily helps in metabolism and detoxification. Liver segmentation is a crucial step in liver cancer detection in computer vision-based biomedical image analysis. Liver segmentation is a critical task and results in under-segmentation and over-segmentation due to the complex structure of abdominal computed tomography (CT) images, noise, and textural variations over the image. This paper presents liver segmentation in abdominal CT images using marker-based watershed transforms. In the pre-processing stage, a modified double stage gaussian filter (MDSGF) is used to enhance the contrast, and preserve the edge and texture information of liver CT images. Further, marker controlled watershed transform is utilized for the segmentation of liver images from the abdominal CT images. Liver segmentation using suggested MDSGF and marker-based watershed transform help to diminish the under-segmentation and over-segmentation of the liver object. The performance of the proposed system is evaluated on the LiTS dataset based on Dice score (DS), relative volume difference (RVD), volumetric overlapping error (VOE), and Jaccard index (JI). The proposed method gives (Dice score of 0.959, RVD of 0.09, VOE of 0.089, and JI of 0.921)