Fast diffusion MRI based on sparse acquisition and reconstruction for long-term population imaging

Diffusion weighted magnetic resonance imaging (dMRI) is a unique MRI modality to probe the diffusive molecular transport in biological tissue. Due to its noninvasiveness and its ability to investigate the living human brain at submillimeter scale, dMRI is frequently performed in clinical and biomedical research to study the brain’s complex microstructural architecture. Over the last decades large prospective cohort studies have been set up with the aim to gain new insights into the development and progression of brain diseases across the life span and to discover biomarkers for disease prediction and potentially prevention. To allow for diverse brain imaging using different MRI modalities, stringent scan time limits are typically imposed in population imaging. Nevertheless, population studies aim to apply advanced and thereby time consuming dMRI protocols that deliver high quality data with great potential for future analysis. To allow for time-efficient but also versatile diffusion imaging, this thesis contributes to the investigation of accelerating diffusion spectrum imaging (DSI), an advanced dMRI technique that acquires imaging data with high intra-voxel resolution of tissue microstructure. Combining state-of-the-art parallel imaging and the theory of compressed sensing (CS) enables the acceleration of spatial encoding and diffusion encoding in dMRI. In this way, the otherwise long acquisition times in DSI can be reduced significantly. In this thesis, first, suitable q-space sampling strategies and basis functions are explored that fulfill the requirements of CS theory for accurate sparse DSI reconstruction. Novel 3D q-space sample distributions are investigated for CS-DSI. Moreover, conventional CS-DSI based on the discrete Fourier transform is compared for the first time to CS-DSI based on the continuous SHORE (simple harmonic oscillator based reconstruction and estimation) basis functions. Based on these findings, a CS-DSI protocol is proposed for application in a prospective cohort study, the Rhineland Study. A pilot study was designed and conducted to evaluate the CS-DSI protocol in comparison with state-of-the-art 3-shell dMRI and dedicated protocols for diffusion tensor imaging (DTI) and for the combined hindered and restricted model of diffusion (CHARMED). Population imaging requires processing techniques preferably with low computational cost to process and analyze the acquired big data within a reasonable time frame. Therefore, a pipeline for automated processing of CS-DSI acquisitions was implemented including both in-house developed and existing state-of-the-art processing tools. The last contribution of this thesis is a novel method for automatic detection and imputation of signal dropout due to fast bulk motion during the diffusion encoding in dMRI. Subject motion is a common source of artifacts, especially when conducting clinical or population studies with children, the elderly or patients. Related artifacts degrade image quality and adversely affect data analysis. It is, thus, highly desired to detect and then exclude or potentially impute defective measurements prior to dMRI analysis. Our proposed method applies dMRI signal modeling in the SHORE basis and determines outliers based on the weighted model residuals. Signal imputation reconstructs corrupted and therefore discarded measurements from the sparse set of inliers. This approach allows for fast and robust correction of imaging artifacts in dMRI which is essential to estimate accurate and precise model parameters that reflect the diffusive transport of water molecules and the underlying microstructural environment in brain tissue.Die diffusionsgewichtete Magnetresonanztomographie (dMRT) ist ein einzigartiges MRTBildgebungsverfahren, um die Diffusionsbewegung von Wassermolekülen in biologischem Gewebe zu messen. Aufgrund der Möglichkeit Schichtbilder nicht invasiv aufzunehmen und das lebende menschliche Gehirn im Submillimeter-Bereich zu untersuchen, ist die dMRT ein häufig verwendetes Bildgebungsverfahren in klinischen und biomedizinischen Studien zur Erforschung der komplexen mikrostrukturellen Architektur des Gehirns. In den letzten Jahrzehnten wurden große prospektive Kohortenstudien angelegt, um neue Einblicke in die Entwicklung und den Verlauf von Gehirnkrankheiten über die Lebenspanne zu erhalten und um Biomarker zur Krankheitserkennung und -vorbeugung zu bestimmen. Um durch die Verwendung unterschiedlicher MRT-Verfahren verschiedenartige Schichtbildaufnahmen des Gehirns zu ermöglich, müssen Scanzeiten typischerweise stark begrenzt werden. Dennoch streben Populationsstudien die Anwendung von fortschrittlichen und daher zeitintensiven dMRT-Protokollen an, um Bilddaten in hoher Qualität und mit großem Potential für zukünftige Analysen zu akquirieren. Um eine zeiteffizente und gleichzeitig vielseitige Diffusionsbildgebung zu ermöglichen, leistet diese Dissertation Beiträge zur Untersuchung von Beschleunigungsverfahren für die Bildgebung mittels diffusion spectrum imaging (DSI). DSI ist ein fortschrittliches dMRT-Verfahren, das Bilddaten mit hoher intra-voxel Auflösung der Gewebestruktur erhebt. Werden modernste Verfahren zur parallelen MRT-Bildgebung mit der compressed sensing (CS) Theorie kombiniert, ermöglicht dies eine Beschleunigung der räumliche Kodierung und der Diffusionskodierung in der dMRT. Dadurch können die ansonsten langen Aufnahmezeiten für DSI erheblich reduziert werden. In dieser Arbeit werden zuerst geeigenete Strategien zur Abtastung des q-space sowie Basisfunktionen untersucht, welche die Anforderungen der CS-Theorie für eine korrekte Signalrekonstruktion der dünnbesetzten DSI-Daten erfüllen. Neue 3D-Verteilungen von Messpunkten im q-space werden für die Verwendung in CS-DSI untersucht. Außerdem wird konventionell auf der diskreten Fourier-Transformation basierendes CS-DSI zum ersten Mal mit einem CS-DSI Verfahren verglichen, welches kontinuierliche SHORE (simple harmonic oscillator based reconstruction and estimation) Basisfunktionen verwendet. Aufbauend auf diesen Ergebnissen wird ein CS-DSI-Protokoll zur Anwendung in einer prospektiven Kohortenstudie, der Rheinland Studie, vorgestellt. Eine Pilotstudie wurde entworfen und durchgeführt, um das CS-DSI-Protokoll im Vergleich mit modernster 3-shell-dMRT und mit dedizierten Protokollen für diffusion tensor imaging (DTI) und für das combined hindered and restricted model of diffusion (CHARMED) zu evaluieren. Populationsbildgebung erfordert Prozessierungsverfahren mit möglichst geringem Rechenaufwand, um große akquirierte Datenmengen in einem angemessenen Zeitrahmen zu verarbeiten und zu analysieren. Dafür wurde eine Pipeline zur automatisierten Verarbeitung von CS-DSI-Daten implementiert, welche sowohl eigenentwickelte als auch bereits existierende moderene Verarbeitungsprogramme enthält. Der letzte Beitrag dieser Arbeit ist eine neue Methode zur automatischen Detektion und Imputation von Signalabfall, welcher durch schnelle Bewegungen während der Diffusionskodierung in der dMRT entsteht. Bewegungen der Probanden während der dMRT-Aufnahme sind eine häufige Ursache für Bildfehler, vor allem in klinischen oder Populationsstudien mit Kindern, alten Menschen oder Patienten. Diese Artefakte vermindern die Datenqualität und haben einen negativen Einfluss auf die Datenanalyse. Daher ist es das Ziel, fehlerhafte Messungen vor der dMRI-Analyse zu erkennen und dann auszuschließen oder wenn möglich zu ersetzen. Die vorgestellte Methode verwendet die SHORE-Basis zur dMRT-Signalmodellierung und bestimmt Ausreißer mit Hilfe von gewichteten Modellresidualen. Die Datenimputation rekonstruiert die unbrauchbaren und daher verworfenen Messungen mit Hilfe der verbleibenden, dünnbesetzten Menge an Messungen. Dieser Ansatz ermöglicht eine schnelle und robuste Korrektur von Bildartefakten in der dMRT, welche erforderlich ist, um korrekte und präzise Modellparameter zu schätzen, die die Diffusionsbewegung von Wassermolekülen und die zugrundeliegende Mikrostruktur des Gehirngewebes reflektieren

Proceedings of the International Workshop on Medical Ultrasound Tomography: 1.- 3. Nov. 2017, Speyer, Germany

Ultrasound Tomography is an emerging technology for medical imaging that is quickly approaching its clinical utility. Research groups around the globe are engaged in research spanning from theory to practical applications. The International Workshop on Medical Ultrasound Tomography (1.-3. November 2017, Speyer, Germany) brought together scientists to exchange their knowledge and discuss new ideas and results in order to boost the research in Ultrasound Tomography

Application of Surface wave methods for seismic site characterization

Surface-wave dispersion analysis is widely used in geophysics to infer a shear wave velocity model of the subsoil for a wide variety of applications. A shear-wave velocity model is obtained from the solution of an inverse problem based on the surface wave dispersive propagation in vertically heterogeneous media. The analysis can be based either on active source measurements or on seismic noise recordings. This paper discusses the most typical choices for collection and interpretation of experimental data, providing a state of the art on the different steps involved in surface wave surveys. In particular, the different strategies for processing experimental data and to solve the inverse problem are presented, along with their advantages and disadvantages. Also, some issues related to the characteristics of passive surface wave data and their use in H/V spectral ratio technique are discussed as additional information to be used independently or in conjunction with dispersion analysis. Finally, some recommendations for the use of surface wave methods are presented, while also outlining future trends in the research of this topic

Fusion of magnetic resonance and ultrasound images for endometriosis detection

Endometriosis is a gynecologic disorder that typically affects women in their reproductive age and is associated with chronic pelvic pain and infertility. In the context of pre-operative diagnosis and guided surgery, endometriosis is a typical example of pathology that requires the use of both magnetic resonance (MR) and ultrasound (US) modalities. These modalities are used side by sidebecause they contain complementary information. However, MRI and US images have different spatial resolutions, fields of view and contrasts and are corrupted by different kinds of noise, which results in important challenges related to their analysis by radiologists. The fusion of MR and US images is a way of facilitating the task of medical experts and improve the pre-operative diagnosis and the surgery mapping. The object of this PhD thesis is to propose a new automatic fusion method for MRI and US images. First, we assume that the MR and US images to be fused are aligned, i.e., there is no geometric distortion between these images. We propose a fusion method for MR and US images, which aims at combining the advantages of each modality, i.e., good contrast and signal to noise ratio for the MR image and good spatial resolution for the US image. The proposed algorithm is based on an inverse problem, performing a super-resolution of the MR image and a denoising of the US image. A polynomial function is introduced to modelthe relationships between the gray levels of the MR and US images. However, the proposed fusion method is very sensitive to registration errors. Thus, in a second step, we introduce a joint fusion and registration method for MR and US images. Registration is a complicated task in practical applications. The proposed MR/US image fusion performs jointly super-resolution of the MR image and despeckling of the US image, and is able to automatically account for registration errors. A polynomial function is used to link ultrasound and MR images in the fusion process while an appropriate similarity measure is introduced to handle the registration problem. The proposed registration is based on a non-rigid transformation containing a local elastic B-spline model and a global affine transformation. The fusion and registration operations are performed alternatively simplifying the underlying optimization problem. The interest of the joint fusion and registration is analyzed using synthetic and experimental phantom images

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

Lung Imaging and Function Assessment using Non-Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging

Measurement of pulmonary ventilation and perfusion has significant clinical value for the diagnosis and monitoring of prevalent lung diseases. To this end, non-contrast-enhanced MRI techniques have emerged as a promising alternative to scintigraphical measurements, computed tomography, and contrast-enhanced MRI. Although these techniques allow the acquisition of both structural and functional information in the same scan session, they are prone to robustness issues related to imaging artifacts and post-processing techniques, limiting their clinical utilization. In this work, new acquisition and post-processing techniques were introduced for improving the robustness of non-contrast-enhanced MRI based functional lung imaging. Furthermore, pulmonary functional maps were acquired in 2-year-old congenital diaphragmatic hernia (CDH) patients to demonstrate the feasibility of non-contrast-enhanced MRI methods for functional lung imaging. In the first study, a multi-acquisition framework was developed to improve robustness against field inhomogeneity artifacts. This method was evaluated at 1.5T and 3T field strengths via acquisitions obtained from healthy volunteers. The results demonstrate that the proposed acquisition framework significantly improved ventilation map homogeneity p<0.05. In the second study, a post-processing method based on dynamic mode decomposition (DMD) was developed to accurately identify dominant spatiotemporal patterns in the acquisitions. This method was demonstrated on digital lung phantoms and in vivo acquisitions. The findings indicate that the proposed method led to a significant reduction in dispersion of estimated ventilation and perfusion map amplitudes across different number of measurements when compared with competing methods p<0.05. In the third study, the free-breathing non-contrast-enhanced dynamic acquisitions were obtained from 2-year-old patients after CDH repair, and then processed using the DMD to obtain pulmonary functional maps. Afterwards, functional differences between ipsilateral and contralateral lungs were assessed and compared with results obtained using contrast-enhanced MRI measurements. The results demonstrate that pulmonary ventilation and perfusion maps can be generated from dynamic acquisitions successfully without the need for ionizing radiation or contrast agents. Furthermore, lung perfusion parameters obtained with DMD MRI correlate very strongly with parameters obtained using dynamic contrast-enhanced MRI. In conclusion, the presented work improves the robustness and accuracy of non-contrast-enhanced functional lung imaging using MRI. Overall, the methods introduced in this work may serve as a valuable tool in the clinical adaptation of non-contrast-enhanced imaging methods and may be used for longitudinal assessments of pulmonary functional changes

Model-driven registration for multi-parametric renal MRI

The use of MR imaging biomarkers is a promising technique that may assist towards faster prognosis and more accurate diagnosis of diseases like diabetic kidney disease (DKD). The quantification of MR Imaging renal biomarkers from multiparametric MRI is a process that requires a physiological model to be fitted on the data. This process can provide accurate estimates only under the assumption that there is pixelto-pixel correspondence between images acquired over different time points. However, this is rarely the case due to motion artifacts (breathing, involuntary muscle relaxation) introduced during the acquisition. Hence, it is of vital importance for a biomarkers quantification pipeline to include a motion correctionstep in order to properly align the images and enable a more accurate parameter estimation. This study aims in testing whether a Model Driven Registration (MDR), which integrates physiological models in the registration process itself, can serve as a universal solution for the registration of multiparametric renal MRI. MDR is compared with a state-of-the-art model-free motion correction approach for multiparametric MRI, that minimizes a Principal Components Analysis based metric, performing a groupwise registration. The results of the two methods are compared on T1, DTI and DCE-MRI data for a small cohort of 10 DKD patients, obtained from BEAt-DKD project’s digital database. The majority of the evaluation metrics used to compare the two methods indicated that MDR achieved better registration results, while requiring significantly lower computational times. In conclusion, MDR could be considered as the method of choice for motion correction of multiparametric quantitative renal MRI