A new label fusion method using graph cuts: application to hippocampus segmentation

The aim of this paper is to develop a probabilistic modeling framework for the segmentation of structures of interest from a collection of atlases. Given a subset of registered atlases into the target image for a particular Region of Interest (ROI), a statistical model of appearance and shape is computed for fusing the labels. Segmentations are obtained by minimizing an energy function associated with the proposed model, using a graph-cut technique. We test different label fusion methods on publicly available MR images of human brains

Analytic formulation for 3D diffusion tensor

This work deals with image processing based upon non-linear diffusion PDEs (Partial Differential Equations). Some analytic formulation will be introduced to obtain the 3D diffusion tensor, replacing Jacobi´s numerical methods by expressions based on invariants of the symmetric matrix. Later, CED (Coherence Enhancing Filtering) anisotropic filtering properties will be observed and will be combined with isotropic diffusion, providing a type of filtering that allows combining noise removal and local structure preservation. Last, some applications 3D grey-level will be presented

Simplificación Automática de las Imágenes a Partir de Expresiones Semi-Analíticas

Las etapas de simplificación de las imágenes, eliminación del ruido y realce de los bordes, son esenciales para las tareas posteriores de segmentación. Estas técnicas de procesado requieren, normalmente, de la sintonización de sus parámetros de control, situación incompatible con la segmentación automática. Esta ponencia trata de emplear un procesamiento, basado en difusión no lineal, capaz de auto sintonizarse mediante el uso de expresiones analíticas que relacionen los tiempos de difusión con el módulo del gradiente. Se exponen dos métodos numéricos y se presentan resultados experimentales en 1D, 2D y 3D

Solución Semi-analítica 1D para Funciones Uniparamétricas de Realce.

El proceso de realce resulta crucial en el análisis de imágenes. En esta contribución estudiamos el comportamiento numérico de filtros de difusión uniparamétricos que automaticen el estudio de estas imágenes. Para ello se propone la técnica de los tres píxeles que da lugar a una solución semianalítica del proceso de difusión no lineal con una función de difusión uniparamétric

Automatic Method to Segment the Liver on Multi-Phase MRI

The detection and characterization of hepatic lesions is fundamental in clinical practice, from the diagnosis stages to the evolution of the therapeutic response. Magnetic resonance is a usual practice in the localization and quantification of hepatic lesions [1]. Multi-phase automatic segmentation of the liver is illustrated in T1 weighted images. This task is necessary for detecting the lesions. The proposed liver segmentation is based on 3D anisotropic diffusion processing without any control parameter. Combinations of edge detection techniques, histogram analysis, morphological post-processing and evolution of an active contour have been applied to the liver segmentation. The active contour evolution is based on the minimization of variances in luminance between the liver and its closest neighborhood

Liver Segmentation for Hepatic Lesions Detection and Characterisation

The detection and characterisation of hepatic lesions is fundamental in clinical practice, from the diagnosis stages to the evolution of the therapeutic response. Hepatic magnetic resonance is a usual practice in the localization and quantification of lesions. Automatic segmentation of the liver is illustrated in T1 weighted images. This task is necessary for detecting the lesions. The proposed liver segmentation is based on 3D anisotropic diffusion processing without any control parameter. Combinations of edge detection techniques, histogram analysis, morphological post-processing and evolution of an active contour have been applied to the liver segmentation. The active contour evolution is based on the minimization of variances in luminance between the liver and its closest neighbourhood

Segmentación de Lesiones Hepáticas Adquiridas por Resonancia Magnética.

La detección y caracterización de lesiones hepáticas resulta fundamental en la práctica clínica, desde las etapas de diagnosis hasta la evolución de la respuesta terapéutica. La resonancia magnética hepática es una práctica habitual en la localización y cuantificación de las lesiones. Se presenta la segmentación automática de lesiones hepáticas en imágenes potenciadas en T1. La segmentación propuesta se basa en un procesado de difusión anisotrópica 3D adaptativo y carente de parámetros de control. A la imagen realzada se le aplica una combinación de técnicas de detección de bordes 3D, análisis del histograma, post procesado morfológico y evolución de un contorno activo 3D. Éste último fusiona información de apariencia y forma de la lesión

Optimización de una energía mediante cortes de grafos. Segmentación de imágenes

La segmentación de imágenes puede plantearse como un problema de minimización de una energía discreta. Nos enfrentamos así a una doble cuestión: definir una energía cuyo mínimo proporcione la segmentación buscada y, una vez definida la energía, encontrar un mínimo absoluto de la misma. La primera parte de esta tesis aborda el segundo problema, y la segunda parte, en un contexto más aplicado, el primero. Las técnicas de minimización basadas en cortes de grafos permiten obtener el mínimo de una energía discreta en tiempo polinomial mediante algoritmos de tipo min-cut/max-flow. Sin embargo, estas técnicas solo pueden aplicarse a energías que son representabas por grafos. Un importante reto es estudiar qué energías son representabas así como encontrar un grafo que las represente, lo que equivale a encontrar una función gadget con variables adicionales. En la primera parte de este trabajo se estudian propiedades de las funciones gadgets que permiten acotar superiormente el número de variables adicionales. Además se caracterizan las energías con cuatro variables que son representabas, definiendo gadgets con dos variables adicionales. En la segunda parte, más práctica, se aborda el problema de segmentación de imágenes médicas, base en muchas ocasiones para la diagnosis y el seguimiento de terapias. La segmentación multi-atlas es una potente técnica de segmentación automática de imágenes médicas, con tres aspectos importantes a destacar: el tipo de registro entre los atlas y la imagen objetivo, la selección de atlas y el método de fusión de etiquetas. Este último punto puede formularse como un problema de minimización de una energía. A este respecto introducimos dos nuevas energías representables. La primera, de orden dos, se utiliza en la segmentación en hígado y fondo de imágenes abdominales obtenidas mediante tomografía axial computarizada. La segunda, de orden superior, se utiliza en la segmentación en hipocampos y fondo de imágenes cerebrales obtenidas mediante resonancia magnética. ABSTRACT The image segmentation can be described as the problem of minimizing a discrete energy. We face two problems: first, to define an energy whose minimum provides the desired segmentation and, second, once the energy is defined we must find its global minimum. The first part of this thesis addresses the second problem, and the second part, in a more applied context, the first problem. Minimization techniques based on graph cuts find the minimum of a discrete energy in polynomial time via min-cut/max-flow algorithms. Nevertheless, these techniques can only be applied to graph-representable energies. An important challenge is to study which energies are graph-representable and to construct graphs which represent these energies. This is the same as finding a gadget function with additional variables. In the first part there are studied the properties of gadget functions which allow the number of additional variables to be bounded from above. Moreover, the graph-representable energies with four variables are characterised and gadgets with two additional variables are defined for these. The second part addresses the application of these ideas to medical image segmentation. This is often the first step in computer-assisted diagnosis and monitoring therapy. Multiatlas segmentation is a powerful automatic segmentation technique for medical images, with three important aspects that are highlighted here: the registration between the atlas and the target image, the atlas selection, and the label fusion method. We formulate the label fusion method as a minimization problem and we introduce two new graph-representable energies. The first is a second order energy and it is used for the segmentation of the liver in computed tomography (CT) images. The second energy is a higher order energy and it is used for the segmentation of the hippocampus in magnetic resonance images (MRI)

Discriminating Alzheimer's disease progression using a new hippocampal marker from T1-weighted MRI: the local surface roughness

Hippocampal atrophy is one of the main hallmarks of Alzheimer's disease (AD). However, there is still controversy about whether this sign is a robust finding during the early stages of the disease, such as in mild cognitive impairment (MCI) and subjective cognitive decline (SCD). Considering this background, we proposed a new marker for assessing hippocampal atrophy: the local surface roughness (LSR). We tested this marker in a sample of 307 subjects (normal control (NC) = 70, SCD = 87, MCI = 137, AD = 13). In addition, 97 patients with MCI were followed-up over a 3-year period and classified as stable MCI (sMCI) (n = 61) or progressive MCI (pMCI) (n = 36). We did not find significant differences using traditional markers, such as normalized hippocampal volumes (NHV), between the NC and SCD groups or between the sMCI and pMCI groups. However, with LSR we found significant differences between the sMCI and pMCI groups and a better ability to discriminate between NC and SCD. The classification accuracy of the LSR for NC and SCD was 68.2%, while NHV had a 57.2% accuracy. In addition, the classification accuracy of the LSR for sMCI and pMCI was 74.3%, and NHV had a 68.3% accuracy. Cox proportional hazards models adjusted for age, sex, and education were used to estimate the relative hazard of progression from MCI to AD based on hippocampal markers and conversion times. The LSR marker showed better prediction of conversion to AD than NHV. These results suggest the relevance of considering the LSR as a new hipocampal marker for the AD continuum