3D medical images groupwise registration by interest points extraction

Les imageurs des hôpitaux produisent de plus en plus d'images 3D et il y a un nombre croissant d'études de cohortes. Afin d'ouvrir la voie à des méthodes utilisant de larges bases de données, il est nécessaire de développer des approches permettant de rendre ces bases cohérentes en recalant les images. Les principales méthodes actuelles de recalage de groupes utilisent des données denses (voxels) et sélectionnent une référence pour mettre en correspondance l'ensemble des images. Nous proposons une approche de recalage par groupes, sans image de référence, en utilisant seulement des points d'intérêt (Surf3D), applicable à des bases de plusieurs centaines d'images médicales. Nous formulons un problème global fondé sur l'appariement de points d'intérêt. La variabilité inter-individu étant grande, le taux de faux positifs (paires aberrantes) peut être très important (70\%). Une attention particulière est portée sur l'élimination des appariements erronés. Une première contribution effectue le recalage rigide de groupes d'images. Nous calculons les recalages de toutes les paires d'images. En s'appuyant sur le graphe complet de ces recalages, nous formulons le problème global en utilisant l'opérateur laplacien. Des expérimentations avec 400 images scanner CT 3D hétérogènes illustrent la robustesse de notre méthode et sa vitesse d'exécution. Une seconde contribution calcule le recalage déformable de groupes d'images. Nous utilisons des demi-transformations, paramétrées par des pyramides de B-splines, entre chaque image et un espace commun. Des comparaisons sur un jeu de données de référence montrent que notre approche est compétitive avec la littérature tout en étant beaucoup plus rapide. Ces résultats montrent le potentiel des approches basées sur des points d'intérêt pour la mise en correspondance de grandes bases d'images. Nous illustrons les perspectives de notre approche par deux applications : la segmentation multi-atlas et l'anthropologie.The ever-increasing amount of medical images stored in hospitals offers a great opportunity for big data analysis. In order to pave the way for huge image groups screening, we need to develop methods able to make images databases consistent by group registering those images. Currently, group registration methods generally use dense, voxel-based, representations for images and often pick a reference to register images. We propose a group registration framework, without reference image, by using only interest points (Surf3D), able to register hundreds of medical images. We formulate a global problem based on interest point matching. The inter-patient variability is high, and the outliers ratio can be large (70\%). We pay a particular attention on inhibiting outliers contribution. Our first contribution is a two-step rigid groupwise registration. In the first step, we compute the pairwise rigid registration of each image pair. In a second step, a complete graph of those registrations allows us to formulate a global problem using the laplacian operator. We show experimental results for groups of up to 400 CT-scanner 3D heterogeneous images highlighting the robustness and speed of our approach. In our second contribution, we compute a non-rigid groupwise registration. Our approach involves half-transforms, parametrized by a b-spline pyramid, between each image and a common space. A reference dataset shows that our algorithm provides competitive results while being much faster than previous methods. Those results show the potential of our interest point based registration method for huge datasets of 3D medical images. We also provide to promising perspectives: multi-atlas based segmentation and anthropology

Recalage de groupes d'images médicales 3D par extraction de points d'intérêt

The ever-increasing amount of medical images stored in hospitals offers a great opportunity for big data analysis. In order to pave the way for huge image groups screening, we need to develop methods able to make images databases consistent by group registering those images. Currently, group registration methods generally use dense, voxel-based, representations for images and often pick a reference to register images. We propose a group registration framework, without reference image, by using only interest points (Surf3D), able to register hundreds of medical images. We formulate a global problem based on interest point matching. The inter-patient variability is high, and the outliers ratio can be large (70%). We pay a particular attention on inhibiting outliers contribution. Our first contribution is a two-step rigid groupwise registration. In the first step, we compute the pairwise rigid registration of each image pair. In a second step, a complete graph of those registrations allows us to formulate a global problem using the laplacian operator. We show experimental results for groups of up to 400 CT-scanner 3D heterogeneous images highlighting the robustness and speed of our approach. In our second contribution, we compute a non-rigid groupwise registration. Our approach involves half-transforms, parametrized by a b-spline pyramid, between each image and a common space. A reference dataset shows that our algorithm provides competitive results while being much faster than previous methods.Those results show the potential of our interest point based registration method for huge datasets of 3D medical images. We also provide to promising perspectives: multi-atlas based segmentation and anthropology.Les imageurs des hôpitaux produisent de plus en plus d’images 3D et il y a un nombre croissant d’études de cohortes. Afin d’ouvrir la voie à des méthodes utilisant de larges bases de données, il est nécessaire de développer des approches permettant de rendre ces bases cohérentes en recalant les images. Les principales méthodes actuelles de recalage de groupes utilisent des données denses (voxels) et sélectionnent une référence pour mettre en correspondance l’ensemble des images. Nous proposons une approche de recalage par groupes, sans image de référence, en utilisant seulement des points d’intérêt (Surf3D), applicable à des bases de plusieurs centaines d’images médicales. Nous formulons un problème global fondé sur l’appariement de points d’intérêt. La variabilité inter-individu étant grande, le taux de faux positifs (paires aberrantes) peut être très important (70%). Une attention particulière est portée sur l’élimination des appariements erronés. Une première contribution effectue le recalage rigide de groupes d’images. Nous calculons les recalages de toutes les paires d’images. En s’appuyant sur le graphe complet de ces recalages, nous formulons le problème global en utilisant l’opérateur laplacien. Des expérimentations avec 400 images scanner CT 3D hétérogènes illustrent la robustesse de notre méthode et sa vitesse d’exécution. Une seconde contribution calcule le recalage déformable de groupes d’images. Nous utilisons des demi-transformations, paramétrées par des pyramides de B-splines, entre chaque image et un espace commun. Des comparaisons sur un jeu de données de référence montrent que notre approche est compétitive avec la littérature tout en étant beaucoup plus rapide. Ces résultats montrent le potentiel des approches basées sur des points d’intérêt pour la mise en correspondance de grandes bases d’images. Nous illustrons les perspectives de notre approche par deux applications : la segmentation multi-atlas et l’anthropologie

Hubless keypoint-based 3D deformable groupwise registration

International audienceWe present a novel deformable groupwise registration method, applied to large 3D image groups. Our approach extracts 3D SURF keypoints from images, computes matched pairs of keypoints and registers the group by minimizing pair distances in a hubless way i.e. without computing any central mean image. Using keypoints significantly reduces the problem complexity compared to voxel-based approaches, and enables us to provide an in-core global optimization, similar to the Bundle Adjustment for 3D reconstruction. As we aim at registering images of different patients, the matching step yields many outliers. Then we propose a new EM-weighting algorithm which efficiently discards outliers. Global optimization is carried out with a fast gradient descent algorithm. This allows our approach to robustly register large datasets. The result is a set of half transforms which link the volumes together and can be subsequently exploited for computational anatomy, landmark detection or image segmentation. We show experimental results on whole-body CT scans, with groups of up to 103 volumes. On a benchmark based on anatomical landmarks, our algorithm compares favorably with the star-groupwise voxel-based ANTs and NiftyReg approaches while being much faster. We also discuss the limitations of our approach for lower resolution images such as brain MRI

Hubless 3D medical image bundle registration

International audienceWe propose a hubless medical image registration scheme, able to conjointly register massive amounts of images. Exploiting 3D points of interest combined with global optimization, our algorithm allows partial matches, does not need any prior information (full body image as a central patient model) and exhibits very good robustness by exploiting inter-volume relationships. We show the efficiency of our approach with the rigid registration of 400 CT volumes, and we provide an eye-detection application as a first step to patient image anonymization

The prospects for application of computational anatomy in forensic anthropology for sex determination

International audienceThe purpose of this study is to assess the relevance of computational anatomy for the sex determination in forensic anthropology. A novel groupwise registration algorithm is used, based on keypoint extraction, able to register several hundred full body images in a common space. Experiments were conducted on 83 CT scanners of living individuals from the public VISCERAL database. In our experiments, we first verified that the well-known criteria for sex discrimination on the hip-bone were well preserved in mean images. In a second experiment, we have tested semi-automatic positioning of anatomical landmarks to measure the relevance of groupwise registration for future research. We applied the Probabilistic Sex Diagnosis tool on the predicted landmarks. This resulted in 62% of correct sex determinations, 37% of undetermined cases, and 1% of errors. The main limiting factors are the population sample size and the lack of precision for the initial manual positioning of the landmarks in the mean image. We also give insights on future works for robust and fully automatic sex determination