Automatic artifact removal of resting-state fMRI with Deep Neural Networks

Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) is a non-invasive technique for studying brain activity. During an fMRI session, the subject executes a set of tasks (task-related fMRI study) or no tasks (resting-state fMRI), and a sequence of 3-D brain images is obtained for further analysis. In the course of fMRI, some sources of activation are caused by noise and artifacts. The removal of these sources is essential before the analysis of the brain activations. Deep Neural Network (DNN) architectures can be used for denoising and artifact removal. The main advantage of DNN models is the automatic learning of abstract and meaningful features, given the raw data. This work presents advanced DNN architectures for noise and artifact classification, using both spatial and temporal information in resting-state fMRI sessions. The highest performance is achieved by a voting schema using information from all the domains, with an average accuracy of over 98% and a very good balance between the metrics of sensitivity and specificity (98.5% and 97.5% respectively).Comment: Under Review, ICASSP 202

Assisted Dictionary Learning for fMRI Data Analysis

Extracting information from functional magnetic resonance (fMRI) images has been a major area of research for more than two decades. The goal of this work is to present a new method for the analysis of fMRI data sets, that is capable to incorporate a priori available information, via an efficient optimization framework. Tests on synthetic data sets demonstrate significant performance gains over existing methods of this kind.Comment: 5 pages, 2 figure

CoRe-Sleep: A Multimodal Fusion Framework for Time Series Robust to Imperfect Modalities

Sleep abnormalities can have severe health consequences. Automated sleep staging, i.e. labelling the sequence of sleep stages from the patient's physiological recordings, could simplify the diagnostic process. Previous work on automated sleep staging has achieved great results, mainly relying on the EEG signal. However, often multiple sources of information are available beyond EEG. This can be particularly beneficial when the EEG recordings are noisy or even missing completely. In this paper, we propose CoRe-Sleep, a Coordinated Representation multimodal fusion network that is particularly focused on improving the robustness of signal analysis on imperfect data. We demonstrate how appropriately handling multimodal information can be the key to achieving such robustness. CoRe-Sleep tolerates noisy or missing modalities segments, allowing training on incomplete data. Additionally, it shows state-of-the-art performance when testing on both multimodal and unimodal data using a single model on SHHS-1, the largest publicly available study that includes sleep stage labels. The results indicate that training the model on multimodal data does positively influence performance when tested on unimodal data. This work aims at bridging the gap between automated analysis tools and their clinical utility.Comment: 10 pages, 4 figures, 2 tables, journa

Early soft and flexible fusion of electroencephalography and functional magnetic resonance imaging via double coupled matrix tensor factorization for multisubject group analysis

Data fusion refers to the joint analysis of multiple datasets that provide different (e.g., complementary) views of the same task. In general, it can extract more information than separate analyses can. Jointly analyzing electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) measurements has been proved to be highly beneficial to the study of the brain function, mainly because these neuroimaging modalities have complementary spatiotemporal resolution: EEG offers good temporal resolution while fMRI is better in its spatial resolution. The EEG–fMRI fusion methods that have been reported so far ignore the underlying multiway nature of the data in at least one of the modalities and/or rely on very strong assumptions concerning the relation of the respective datasets. For example, in multisubject analysis, it is commonly assumed that the hemodynamic response function is a priori known for all subjects and/or the coupling across corresponding modes is assumed to be exact (hard). In this article, these two limitations are overcome by adopting tensor models for both modalities and by following soft and flexible coupling approaches to implement the multimodal fusion. The obtained results are compared against those of parallel independent component analysis and hard coupling alternatives, with both synthetic and real data (epilepsy and visual oddball paradigm). Our results demonstrate the clear advantage of using soft and flexible coupled tensor decompositions in scenarios that do not conform with the hard coupling assumption

Fluid placement and diversion in matrix acidizing: numerical modelling of particulate diverting agent behaviour

Available from British Library Document Supply Centre-DSC:DXN008107 / BLDSC - British Library Document Supply CentreSIGLEGBUnited Kingdo

Diffusion and surface trapping of 8Li in rutile TiO2 and the comparison on 8Li and 9Li spin relaxation using β-NMR

It is well established that the properties of many materials change as their thickness is shrunk to the nanoscale, often yielding novel features at the near-surface region that are absent in the bulk. Even though there are several techniques that can study either the bulk or the surface of these materials, there are very few that can scan the near-surface region of crystals and thin films versus depth. Beta-detected NMR (b-NMR) is capable of this and therefore has been established as a powerful tool for material science. This thesis aims to further develop the capabilities of b-NMR. The first part of this thesis demonstrates that by comparing the spin-lattice relaxation rates (SLR) of two radioactive Li isotopes (⁸,⁹Li) it is possible to distinguish whether the source of SLR in a given situation is driven by magnetic or electric interactions. This is an important development for b-NMR, since there are instances where it is problematic to distinguish whether the measured relaxation is due to magnetic or electric fluctuations. Using this method, it was found that the SLR in Pt is (almost) purely magnetic in origin, whereas the spin relaxation in SrTiO₃ is driven (almost) entirely by electric quadrupolar interactions. The second part of this thesis traces the development of a-radiotracer, that uses the progeny a-particles from the decay of ⁸Li, in order to directly measure the nanoscale diffusivity of Li⁺ in Li-ion battery materials. To develop this technique, Monte Carlo simulations of the experimental configuration were carried out, a new apparatus and a new a-detector were designed and used for experiments on rutile TiO₂. In rutile, the measurements revealed that Li+ gets trapped at the (001) surface, a result that helps explain the suppressed intercalation of Li⁺ in bulk rutile. Moreover, the diffusion rate of Li⁺ in rutile was found to follow a bi-Arrhenius relationship, with a high-T activation energy in agreement with other reported measurements and a low-T component of similar magnitude with the theoretically calculated diffusion barrier as well as the activation energy of the Li-polaron complex found with b-NMR below 100 K.Science, Faculty ofPhysics and Astronomy, Department ofGraduat

Ανάλυση λειτουργικών νευροαπεικονιστικών δεδομένων με χρήση τανιστικών μεθόδων

The growing interest in neuroimaging technologies generates a massive amount of biomedical data that exhibit high dimensionality. Tensor-based analysis of brain imaging data has by now been recognized as an effective approach exploiting its inherent multi-way nature. In particular, the advantages of tensorial over matrix-based methods have previously been demonstrated in the context of functional magnetic resonance imaging (fMRI) source localization; the identification of the regions of the brain which are activated at specific time instances. However, such methods can also become ineffective in realistic challenging scenarios, involving, e.g., strong noise and/or significant overlap among the activated regions. Moreover, they commonly rely on the assumption of an underlying multilinear model generating the data. In the first part of this thesis, we aimed at investigating the possible gains from exploiting the 3-dimensional nature of the brain images, through a higher-order tensorization of the fMRI signal, and the use of less restrictive generative models. In this context, the higher-order Block Term Decomposition (BTD) and the PARAFAC2 tensor models are considered, for first time in fMRI blind source separation. Furthermore it has been proposed an heuristic for the estimation of the inner rank $L$ of the BTD decomposition for Blind Source Separation (BSS) of fMRI. The simulation results demonstrate the effectiveness of BTD for challenging scenarios (presence of noise, spatial overlap among activation regions) and the effectiveness of PARAFAC2 for scenarios where an inter-subject variability of the Haemodynamic Response Function (HRF) exists. Furthermore, a detailed analysis of a dataset which is openly available at the OpenfMRI database, has been performed. Aiming at combining the effectiveness of BTD in handling strong instances of noise and the potential of PARAFAC2 to cope with datasets that do not follow the strict multilinear assumption, we proposed a novel PARAFAC2-like extension of BTD, called BTD2. An Alternating Least Squares (ALS) algorithm is adopted for BTD2. The method was also tested using both synthetic and real data. The second main part of this thesis, in addition to signal processing methods, also elaborates on practical aspects of fMRI. In order to test the proposed BSS methods and in order to understand the limitations and challenges that doctors face, as a part of a secondment in Bioiatriki SA, we designed a novel fMRI protocol and collected fMRI data from volunteers. We have tried to investigate the cognitive and behavioral effects of emojis in memory retrieval, in an effort to determine how emojis complement the written text. Communication plays an essential role in our everyday life and draws on both verbal (e.g., speech) and nonverbal (e.g., gestures, facial expressions, the tone of the voice) cues to convey information. Recently, the Computer-Mediated Communication (CMC), which lacks the subtle nonverbal cues, has become part of our life. The insertion of emoticons and emojis is one option to convey emotions in online text communication and compensate the lack of nonverbal communicative cues. Different stimuli were presented to the participants, which were composed of alternating positive and negative words combined with happy or sad emojis. The analysis of the acquired data revealed differences in the reaction to congruent and incongruent events, hence the brain requires more time to process stimuli sentimentally incongruent. From the fMRI data analysis, we have noted the activation of the attention network when incogruent stimuli were presented pointing that the subjects needed to increase their attention in order to retrieve a specific memory. Furthermore, the posterior cingulate gyrus was activated in the congruent stimuli, an area that is connected to stimuli with semantic content. The higher activation in the congruent stimuli could mean that on those stimuli a memory with higher semantic content was retrieved. The last problem that this thesis touches upon is the fusion of fMRI and electroengephalography (EEG). Data fusion refers to the joint analysis of multiple datasets, which provide complementary views of the same task. Analyzing both EEG and fMRI measurements is highly beneficial for studying brain function because these modalities have complementary spatio-temporal resolutions: EEG offers good temporal resolution while fMRI offers good spatial resolution. The fusion methods reported, so far, ignore the underlying multi-way nature of the data in at least one of the modalities and/or rely on very strong assumptions concerning the relation among the respective data sets. These two points were addressed by adopting tensor models for both modalities and by following a soft coupling approach to implement the fused analysis.Το αυξανόμενο ενδιαφέρον για τις τεχνολογίες νευροαπεικόνισης παράγει ένα τεράστιο όγκο βιοϊατρικών δεδομένων τα οποία είναι πολυδιάστατα. Η ανάλυση των δεδομένων νευροαπεικόνισης, η οποία βασίζεται σε τανιστές, έχει αναγνωριστεί ως μια αποτελεσματική προσέγγιση, που εκμεταλλεύεται την εγγενή πολυδιάστατη φύση των βιοϊατρικών σημάτων. Συγκεκριμένα, τα πλεονεκτήματα των τανιστικών μεθόδων, έναντι αυτών που βασίζονται σε μητρώα/πίνακες, έχουν τεκμηριωθεί και στο πλαίσιο του τυφλού διαχωρισμού πηγών (TΔΠ) σε δεδομένα λειτουργικής μαγνητικής τομογραφίας (fMRI) για την αναγνώριση των περιοχών του εγκεφάλου που ενεργοποιούνται σε συγκεκριμένες χρονικές στιγμές. Εν τούτοις, τέτοιες μέθοδοι μπορούν επίσης να καταστούν αναποτελεσματικές σε ρεαλιστικά σενάρια τα οποία περιλαμβάνουν, π.χ., έντονο θόρυβο και/ή σημαντική χωρική επικάλυψη μεταξύ των ενεργοποιημένων περιοχών. Επιπλέον, συνήθως, βασίζονται στην ύπαρξη ενός πολυγραμμικού μοντέλου το οποίο παράγει τα δεδομένα. Στο πρώτο μέρος αυτής της εργασίας επιχειρήσαμε να διερευνήσουμε τα πιθανά οφέλη από την αξιοποίηση της τρισδιάστατης φύσης των εικόνων του εγκεφάλου, μέσω της χρήσης τανιστών υψηλότερων διαστάσεων καθώς και της χρήσης πιο ευέλικτων μοντέλων. Σε αυτό το πλαίσιο, τα μοντέλα τανιστών BTD καθώς και PARAFAC2 χρησιμοποιούνται για πρώτη φορά στην ανάλυση δεδομένων fMRI. Επιπλέον, προτείνεται μια ευριστική μέθοδος για την εκτίμηση της εσωτερικής τάξης, $L$, του μοντέλου BTD για τον TΔΠ των δεδομένων fMRI. Τα αποτελέσματα προσομοίωσης επιδεικνύουν την αποτελεσματικότητα του BTD σε δύσκολα σενάρια (παρουσία υψηλού θορύβου καθώς και χωρικής επικάλυψης μεταξύ των περιοχών ενεργοποίησης) και την αποτελεσματικότητα του PARAFAC2 σε σενάρια στα οποία η αιμοδυναμική ανταπόκριση του εγκεφάλου κάθε αντικειμένου είναι διαφορετική. Επιπλέον, πραγματοποιήθηκε ανάλυση πραγματικών δεδομένων τα οποία είναι διαθέσιμα στη βάση δεδομένων OpenfMRI. Με στόχο το συνδυασμό της αποτελεσματικότητας του BTD, στο χειρισμό σεναρίων με ισχυρό θόρυβο καθώς και την αποτελεσματικότητά του PARAFAC2 στη διαχείριση μη πολυγραμμικών δεδομένων, προτείνουμε μια νέα επέκταση του PARAFAC2 και του BTD, το οποίο το αποκαλούμε BTD2. O αλγόριθμος βελτιστοποίσης του BTD2 που προτείνεται, βασίζεται στη τεχνική των Εναλλασσόμενων Ελάχιστων Τετράγωνων. Η μέθοδος αυτή, δοκιμάστηκε τόσο σε συνθετικά όσο και σε πραγματικά δεδομένα. Το δεύτερο κύριο μέρος αυτής της εργασίας πλεον των μεθόδων επεξεργασίας σήματος εστιάζει και σε πρακτικές πτυχές της συλλογής δεδομένων fMRI. Για να δοκιμαστούν οι προτεινόμενες μέθοδοι ΤΔΠ και για να κατανοήσουμε τους περιορισμούς και τις προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι γιατροί, σχεδιάσαμε ένα νέο πρωτόκολλο fMRI και συλλέχθηκαν δεδομένα fMRI από εθελοντές, στα πλαίσια μιας πρακτικής στη Βιοιατρική ΑΕ, τρίμηνης διάρκειας. Προσπαθήσαμε να διερευνήσουμε τις συμπεριφορικές επιδράσεις των emojis (γραφικές απεικοινίσεις προσώπων) στην ανάκτηση μνήμης, ώστε να προσδιορίσουμε τον τρόπο με τον οποίο τα emojis συμπληρώνουν το γραπτό κείμενο. Η επικοινωνία διαδραματίζει ουσιαστικό ρόλο στην καθημερινότητά μας και βασίζεται τόσο σε λεκτικά (π.χ., λόγια) όσο και μη λεκτικά (π.χ., χειρονομίες, εκφράσεις του προσώπου, τόνος της φωνής) ερεθίσματα για να μεταφέρει πληροφορίες. Η επικοινωνία με τη μεσολάβηση υπολογιστών, η οποία στερείται την ύπαρξη μη λεκτικών ερεθισμάτων, έχει γίνει πλέον μέρος της ζωής μας. Η εισαγωγή των emoticons και των emojis είναι ένας τρόπος ώστε να μεταδοθούν αυτά τα συναισθήματα κατά την επικοινωνία μέσω υπολογιστών. Στους συμμετέχοντες παρουσιάστηκαν διαφορετικά ερεθίσματα, τα οποία αποτελούνταν από εναλλασσόμενες λέξεις με χαρούμενο ή θλιβερό συναισθηματικό περιεχόμενο σε συνδυασμό με χαρούμενα ή θλιβερά emojis. Η ανάλυση των δεδομένων που συλλέχθηκαν αποκάλυψε τη διαφορά στην αντίδραση σε ερεθίσματα τα οποία περιείχαν ασύμφωνο συναισθηματικό περιεχόμενο (μεταξύ λέξεως και emoji) καθώς ο εγκέφαλος απαιτεί περισσότερο χρόνο για να τα επεξεργαστεί. Επίσης, σημειώθηκε η ενεργοποίηση του δικτύου προσοχής όταν παρουσιάζονται ασύμφωνα ερεθίσματα δείχνοντας ότι τα άτομα έπρεπε να αυξήσουν την προσοχή τους για να ανακτήσουν μια συγκεκριμένη μνήμη. Επιπρόσθετα, ο οπίσθιος φλοιός του προσαγωγίου είχε υψηλότερη ενεργοποίηση στα σύμφωνα συναισθηματικά ερεθίσματα, μια περιοχή η οποία συνδέεται με ερεθίσματα με έντονο περιεχόμενο. Η υψηλότερη αυτή ενεργοποίηση είναι πιθανό να υπαγορεύει την ανάκτηση μνήμης με υψηλότερο σημασιολογικό περιεχόμενο. Το τελευταίο πρόβλημα το οποίο πραγματεύεται αυτή η διατριβή είναι η συνένωση (fusion) του fMRI και του ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος (EEG). Η συνένωση δεδομένων αναφέρεται στην κοινή ανάλυση πολλαπλών συνόλων δεδομένων που παρέχουν συμπληρωματικές πληροφορίες για το ίδιο πρόβλημα. Η ταυτόχρονη ανάλυση των δεδομένων του EEG και του fMRI είναι εξαιρετικά επωφελής για τη μελέτη της λειτουργίας του εγκεφάλου, καθώς έχουν συμπληρωματικές χωροχρονικές αναλύσεις: Το EEG προσφέρει καλή χρονική ανάλυση ενώ το fMRI προσφέρει καλή χωρική ανάλυση. Οι κλασσικές μέθοδοι συνένωσης που συνήθως χρησιμοποιούνται αγνοούν την πολυδιάστατη φύση των δεδομένων ενώ βασίζονται και σε πολύ ισχυρές παραδοχές σχετικά με τη σχέση μεταξύ των αντίστοιχων συνόλων δεδομένων. Αυτά τα δύο σημεία αντιμετωπίζονται στο τελευταίο μέρος της διδακτορικής διατριβής με την υιοθέτηση τανιστικών μοντέλων τόσο για το EEG όσο και στο fMRI, ακολουθώντας μια προσέγγιση μαλακής σύζευξης (soft coupling) για την εφαρμογή της συνένωσης

Simulation of the characteristics of Little Ionization Chamber of CERN, for a possible use as a proton detector in Medical Accelerators for the Hadronic Therapy of cancer.

74 σ.Η παρούσα μελέτη στοχεύει στο να προτείνει ένα συγκεκριμένο είδος Ανιχνευτή Ιονισμού για χρήση στο Σύστημα Ανίχνευσης Απωλειών Δέσμης - Beam Loss Monitoring System (BLM) - ενός τυπικού Νοσοκομειακού Επιταχυντή για την Αδρονιακή Θεραπεία του καρκίνου. Αυτός ο ανιχνευτής, ο Μικρός Ανιχνευτής Ιονισμού - Little Ionization Chamber (LIC) - έχει αναπτυχθεί στο CERN και χρησιμοποιείται ως ανιχνευτής απωλειών γύρω από τους υπεραγώγιμους μαγνήτες του Μεγάλου Επιταχυντή Αδρονίων - Large Hadron Collider (LHC) -. Τα επιμέρους χαρακτηριστικά και το συλλεγόμενο σήμα του LIC όταν αλληλεπιδρά με εισερχόμενα πρωτόνια υψηλής ενέργειας, εξομοιώθηκαν με τη χρήση δύο εξομοιωτικών πακέτων, του Geant4 και του CST Particle Studio. Το πακέτο Geant4 χρησιμοποιήθηκε για τη μελέτη της εναπόθεσης ενέργειας σε κάθε σημείο του αερίου του ανιχνευτή από τα εισερχόμενα πρωτόνια, καθώς και για τη στατιστική ανάλυση της χωρικής κατανομής των παραγόμενων δευτερογενών σωματιδίων στο ίδιο χώρο. Στη συνέχεια, η (εξομοιωμένη) ενεργειακή απόδοση του LIC συγκρίνεται με την αντίστοιχη ενός τυπικού Ανιχνευτή Ιονισμού - standard Ionization Chamber (IC) - του CERN. Ο εξομοιωτής CST Particle Studio χρησιμοποιήθηκε για την εξομοίωση του ηλεκτρικού πεδίου που παράγεται από τη διαφορά δυναμικού των ηλεκτροδίων του ανιχνευτή LIC, για τη μελέτη της διάδοσης, στο εσωτερικό του αερίου του ανιχνευτή, των ηλεκτρονίων και των ιόντων που παράγονται από τον ιονισμό του αερίου Ν2, καθώς και για να μελετηθεί τυχών μεταβολή του σήματος του ανιχνευτή στη περίπτωση που ο τελευταίος βρίσκεται μέσα σε ένα εγκάρσιο μαγνητικό πεδίο σταθερής έντασης. Τα αποτελέσματα που λαμβάνονται από τις άνωθεν εξομοιωτικές μελέτες συγκρίνονται με τα πειραματικά δεδομένα που λήφθησαν από την ομάδα BLM του CERN, κατά τη διάρκεια πειράματος βαθμονόμησης (calibration) του καινούριου ανιχνευτή LIC στο Σύγχροτρον Επιτάχυνσης Πρωτονίων - Proton Synchrotron Booster (PSB)-.This study aims to propose a type of ionization chamber as a possible candidate-detector that is well suited for the needs of the Beam Loss Monitoring (BLM) system of a typical Medical Accelerator for the Hadronic Therapy of Cancer. This detector, called the Little Ionization Chamber (LIC), is used as a secondary detector around the Large Hadron Collider (LHC) at CERN. The characteristics and the response of LIC to incoming protons are simulated with two different simulation toolkits, namely Geant4 and CST Particle Studio. Geant4 is used for the study of the energy deposition of protons inside the gas-filled volume of LIC, as well as for the study of the profile of the secondary particles created in the same area. The (simulated) performance of LIC is then compared to the respected performance of CERN's standard Ionization Chamber (IC). CST Particle Studio is used for the simulation of the Electric Field inside LIC, for the study of the propagation of electrons and ions in the aforementioned field and in order to probe the extent in which the response of LIC changes, when the detector is put into an external Magnetic field. The simulated results acquired by the two simulation studies are compared to the experimental data of a calibration experiment that has been conducted by the BLM team of CERN at the dump line of the Proton Synchrotron Booster (PSB).Χρήστος Άρης Ι. Χατζηχρήστο