Non-central chi estimation of multi-compartment models improves model selection by reducing overfitting

International audienceDiffusion images are known to be corrupted with a non-central chi (NCC)-distributed noise [1]. There has been a number of proposed image denoising methods that account for this particular noise distribution [1,2,3]. However, to the best of our knowledge, no study was performed to assess the influence of the noise model in the context of diffusion model estimation as was suggested in [4]. In particular, multi-compartment models [5] are an appealing class of models to describe the white matter microstructure but require the optimal number of compartments to be known a priori. Its estimation is no easy task since more complex models will always better fit the data, which is known as over-fitting. However, MCM estimation in the literature is performed assuming a Gaussian-distributed noise [5,6]. In this preliminary study, we aim at showing that using the appropriate NCC distribution for modelling the noise model reduces significantly the over-fitting, which could be helpful for unravelling model selection issues and obtaining better model parameter estimates

Cross-scanner and cross-protocol multi-shell diffusion MRI data harmonization: algorithms and result

Cross-scanner and cross-protocol variability of diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) data are known to be major obstacles in multi-site clinical studies since they limit the ability to aggregate dMRI data and derived measures. Computational algorithms that harmonize the data and minimize such variability are critical to reliably combine datasets acquired from different scanners and/or protocols, thus improving the statistical power and sensitivity of multi-site studies. Different computational approaches have been proposed to harmonize diffusion MRI data or remove scanner-specific differences. To date, these methods have mostly been developed for or evaluated on single b-value diffusion MRI data. In this work, we present the evaluation results of 19 algorithms that are developed to harmonize the cross-scanner and cross-protocol variability of multi-shell diffusion MRI using a benchmark database. The proposed algorithms rely on various signal representation approaches and computational tools, such as rotational invariant spherical harmonics, deep neural networks and hybrid biophysical and statistical approaches. The benchmark database consists of data acquired from the same subjects on two scanners with different maximum gradient strength (80 and 300 ​mT/m) and with two protocols. We evaluated the performance of these algorithms for mapping multi-shell diffusion MRI data across scanners and across protocols using several state-of-the-art imaging measures. The results show that data harmonization algorithms can reduce the cross-scanner and cross-protocol variabilities to a similar level as scan-rescan variability using the same scanner and protocol. In particular, the LinearRISH algorithm based on adaptive linear mapping of rotational invariant spherical harmonics features yields the lowest variability for our data in predicting the fractional anisotropy (FA), mean diffusivity (MD), mean kurtosis (MK) and the rotationally invariant spherical harmonic (RISH) features. But other algorithms, such as DIAMOND, SHResNet, DIQT, CMResNet show further improvement in harmonizing the return-to-origin probability (RTOP). The performance of different approaches provides useful guidelines on data harmonization in future multi-site studies

Caracterisation de dépôts multicouches TiCxNy et Al2O3 sur WC (analyse quantitative par SIMS)

La quantification en Spectrométrie de Masse des Ions Secondaires (SIMS) est un problème récurrent depuis la création de cette technique d'analyse. Le but de ce travail était de proposer d'autres voies permettant d'accéder à la concentration des éléments constitutifs d'un échantillon inconnu avec certitude. Pour cela nous avons décidé d'explorer diverses voies, certaines. déjà étudiées (MCs+ et bombardement oxygène) et d'autres plus originales (EEF/OF). La technique d'analysë EEF/OF se caractérise par du bombardement primaire oxygène, une énergie initiale des ions secondaires de 600eV et du soufflage d'oxygène en surface de l'échantillon. Le pouvoir quantitatif de ces trois méthodes a été testé sur des standards de calibration puis sur des échantillons multicouches à base titane et aluminium au travers de la détermination du rendement utile des éléments. . Notre étude nous a montré que malgré sa très grande sensibilité de détection la technique par bombardement oxygène ne sera jamais une technique quantitative. Elle nouS montre que les deux autres techniques ont un pouvoir quantitatif certain: la technique EEF/OF a un fort pouvoir quantitatif pour les éléments majeurs d'une matrice, elle ne permet pas d'analyser l'oxygène et sa limite de sensibilité de détection ne permet pas de détecter ou de quantifier certains éléments mineurs. Cette technique est complémentaire de la technique MCs+ qui permet de détecter !'.oxygène et dont la limite de sensibilité de détection est plus importante. Par contre la technique MCs+ montre des écarts plus importants que la technique EEF/OF entre les concentrations calculées et les concentrations réelles pour la plupart des éléments.Quantification in Secondary Ion Mass Spectrometry is a recurring problem since the creation of this analytical technique. The detennination of clementi concentration inside an industrial sample was the final goal of this project. So, we work on several ways to succeed: some of them are already known (oxygen bombardment and cationization),others are more original (EEF/OF). EEF/OF technique uses oxygen bombardment, secondary ions have an initial energy of 600eV ~d there is oxygen flooding on sanjple surface. For these three methods., quantitative power bas been tested on calibration standards and oh multiplayer based titanium and aluminum samples. Our study shows us that oxygen bombardment will never be a quantitative analytical technique in spite of an important detection sensibility. The two others techniques have quantitative power: for majors elements EEF/Of bas an important quantitative power but this technique is unable to quantify oxygen and the limit of detection sensibility does not authorize the detection of some minors elements. EEF/OF could be used in addition to cationization method, which allows oxygen detection and which have a higher detection sensibility limit. On the other band, the accuracy between calculated concentr~tions and real concentrations are better for EEF/OF method.NANCY/VANDOEUVRE-INPL (545472102) / SudocSudocFranceF

Parametric representation of multiple white matter fascicles from cube and sphere diffusion MRI.

The characterization of the complex diffusion signal arising from the brain remains an open problem. Many representations focus on characterizing the global shape of the diffusion profile at each voxel and are limited to the assessment of connectivity. In contrast, Multiple Fascicle Models (MFM) seek to represent the contribution from each white matter fascicle and may be useful in the investigation of both white matter connectivity and diffusion properties of each individual fascicle. However, the most appropriate representation of multiple fascicles remains unclear. In particular, a multiple tensor representation of multiple fascicles has frequently been reported to be numerically challenging and unstable. We provide here the first analytical demonstration that when using a diffusion MRI acquisition with only one non-zero b-value, such as in conventional single-shell HARDI acquisition, a co-linearity in model parameters makes the precise model estimation impossible. Motivated by this theoretical result, we propose the novel CUSP (CUbe and SPhere) optimal acquisition scheme to achieve multiple non-zero b-values. It combines the gradients of a single-shell HARDI with gradients in its enclosing cube, in which varying b-values can be acquired by modulation of the gradient strength, without modifying the minimum echo time. Compared to a multi-shell HARDI acquisition, our scheme has significantly increased signal-to-noise ratio. We propose a novel estimation algorithm that enables efficient, robust and accurate estimation of the parameters of a multi-tensor model. In conjunction with a CUSP acquisition, it enables full estimation of the multi-tensor model. We present an evaluation of CUSP-MFM on both synthetic phantoms and invivo data. We report qualitative and quantitative experimental evaluations which demonstrate the ability of CUSP-MFM to characterize multiple fascicles from short duration acquisitions. CUSP-MFM enables rapid and effective investigation of multiple white matter fascicles, in both normal development and in disease and injury, in research and clinical practice

Journal de la Société Française de Statistique Bayesian Markov model for cooperative clustering: application to robust MRI brain scan segmentation Titre: Approche bayesienne et markovienne pour des classifications couplées coopératives : application à la

Abstract: Clustering is a fundamental data analysis step that consists of producing a partition of the observations to account for the groups existing in the observed data. In this paper, we introduce an additional cooperative aspect. We address cases in which the goal is to produce not a single partition but two or more possibly related partitions using cooperation between them. Cooperation is expressed by assuming the existence of two sets of labels (group assignments) which are not independent. We also model additional interactions by considering dependencies between labels within each label set. We propose then a cooperative setting formulated in terms of conditional Markov Random Field models for which we provide alternating and cooperative estimation procedures based on variants of the Expectation Maximization (EM) algorithm for inference. We illustrate the advantages of our approach by showing its ability to deal successfully with the complex task of segmenting simultaneously and cooperatively tissues and structures from MRI brain scans. Résumé : La classification est une étape clef de l'analyse de données qui consiste à produire une partition des données qui traduise l'existence de groupes dans celles-ci. Dans cet article, nous introduisons la notion de classifications coopératives. Nous considérons le cas où l'objectif est de produire deux (ou plus) partitions des données de manière non indépendante mais en prenant en compte les informations que l'une des partitions apporte sur l'autre et réciproquement. Pour ce faire, nous considérons deux (ou plus) jeux d'étiquettes non indépendants. Des interactions supplémentaires entre étiquettes au sein d'un même jeu sont également modélisées pour prendre en compte par exemple des dépendances spatiales. Ce cadre coopératif est formulé à l'aide de modèles de champs de Markov conditionnels dont les paramètres sont estimés par une variante de l'algorithme EM. Nous illustrons les performances de notre approche sur un problème réel difficile de segmentation simultanée des tissus et des structures du cerveau à partir d'images de résonnance magnétique artefactées

Segmentation des tissus et structures sur les IRM cérébrales (agents markoviens locaux et coopératifs et formulation bayésienne)

La segmentation des IRM cérébrales est une étape cruciale pour de nombreuses applications, tant dans le domaine clinique que pour les neurosciences. Elle est rendu difficile par les artéfacts inhérents à ce type d'image, leur faible contraste et les importantes variations individuelles qui limitent l'introduction de connaissances a priori. Dans cette thèse nous proposons une nouvelle approche de segmentation des IRM cérébrales dont l'originalité réside (1) dans le couplage de la segmentation des tissus, de la segmentation des structures et de l'intégration de connaissances anatomiques et (2) la volonté de prendre en compte la localité de l'information. La localité est modélisée via un cadre multi-agents : des agents sont distribués dans le volume et réalisent une segmentation markovienne locale. Dans une première approche (LOCUS, Local Cooperative Unified Segmentation) nous proposons des mécanismes intuitifs de coopération et de couplage pour assurer la cohérence des modèles locaux. Les structures sont segmentées via l'intégration de contraintes de localisation floue décrites par des relations spatiales entre structures. Dans une seconde approche (LOCUS-B, LOCUS in a Bayesian framework) nous considérons l'introduction d'un atlas statistique des structures. Nous reformulons le problème dans un cadre bayésien nous permettant une formalisation statistique du couplage et de la coopération. Segmentation des tissus, régularisation des modèles locaux, segmentation des structures et recalage local affine de l'atlas sont alors réalisés de manière couplée dans un cadre EM, chacune des étapes s'améliorant mutuellement. L'évaluation sur des images simulées et réelles montrent les performances de l'approche et en particulier sa robustesse aux artéfacts pour de faibles temps de calculs. Les modèles markoviens locaux distribués et coopératifs apparaissent alors comme une approche prometteuse pour la segmentation d'images médicales.Accurate magnetic resonance brain scan segmentation is critical in a number of clinical and neuroscience applications. This task is challenging due to artifacts, low contrast between tissues and inter-individual variability that inhibit the introduction of a priori knowledge. In this thesis, we propose a new MR brain scan segmentation approach. Unique features of this approach include (1) the coupling of tissue segmentation, structure segmentation and prior knowledge construction, and (2) the consideration of local image properties. Locality is modeled through a multi-agent framework: agents are distributed into the volume and perform a local Markovian segmentation. As an initial approach (LOCUS, Local Cooperative Unified Segmentation), intuitive cooperation and coupling mechanisms are proposed to ensure the consistency of local models. Structures are segmented via the introduction of spatial localization constraints based on fuzzy spatial relations between structures. In a second approach, (LOCUS-B, LOCUS in a Bayesian framework) we consider the introduction of a statistical atlas to describe structures. The problem is reformulated in a Bayesian framework, allowing a statistical formalization of coupling and cooperation. Tissue segmentation, local model regularization, structure segmentation and local affine atlas registration are then coupled in an EM framework and mutually improve. The evaluation on simulated and real images shows good results, and in particular, a robustness to non-uniformity and noise with low computational cost. Local distributed and cooperative MRF models then appear as a powerful and promising approach for medical image segmentation.GRENOBLE1-BU Sciences (384212103) / SudocSudocFranceF

Segmentation Markovienne distribuée et coopérative des tissus et des structures présents dans des IRM cérébrales

International audienceLa segmentation précise des tissus et des structures présents dans des IRM anatomique est indispensable à de nombreuses applications. Les approches les plus performantes reposent sur une modélisation markovienne de corrélation spatiale entre voxels et nécessitent donc l'estimation des paramètres du modèle sous-jacent (modèle de Potts). Des raffinements dans les algorithmes d'estimation n'étant pas suffisant pour la segmentation des structures, nous proposons d'introduire des connaissances anatomiques a priori exprimées par des relations spatiales imprécises entre structures. L'information acquise par la segmentation des structures est intégrée à son tour dans le processus markovien de segmentation des tissus, permettant aux différents processus de segmentation de s'enrichir mutuellement. Nous nous plaçons dans un environnement multi-agents où des entités autonomes distribuées dans l'image coopèrent à la mise en place de modèles markoviens locaux. Nous montrons alors sur des images fantômes et des images réelles acquises à 3 Tesla l'intérêt d'une modélisation markovienne distribuée et coopérative intégrant des connaissances anatomiques pour la segmentation des IRM

Une Approche SMA pour la Segmentation Markovienne des Tissus et Structures Présents dans les IRM Cérébrales

International audienceno abstrac

Distributed and Cooperative Markovian Segmentation of tissues and structures in MRI brain scans

International audienceno abstrac