Grid Analysis of Radiological Data

IGI-Global Medical Information Science Discoveries Research Award 2009International audienceGrid technologies and infrastructures can contribute to harnessing the full power of computer-aided image analysis into clinical research and practice. Given the volume of data, the sensitivity of medical information, and the joint complexity of medical datasets and computations expected in clinical practice, the challenge is to fill the gap between the grid middleware and the requirements of clinical applications. This chapter reports on the goals, achievements and lessons learned from the AGIR (Grid Analysis of Radiological Data) project. AGIR addresses this challenge through a combined approach. On one hand, leveraging the grid middleware through core grid medical services (data management, responsiveness, compression, and workflows) targets the requirements of medical data processing applications. On the other hand, grid-enabling a panel of applications ranging from algorithmic research to clinical use cases both exploits and drives the development of the services

Estimation spatio-temporelle de mouvement et suivi de structures déformables. Application à l\u27imagerie dynamique du coeur et du thorax

Cette étude a pour cadre l\u27extraction de paramètres caractérisant la dynamique d\u27organes en mouvement à partir de séquences d\u27images tridimensionnelles acquises en imagerie cardiaque et thoracique. Notre approche s\u27appuie sur une technique de recalage non-linéaire 3D paramétrique dans une représentation multirésolution et multiéchelle. Nous constatons les limites de l\u27approche 3D pour le suivi de mouvement dans une séquence d\u27images et la nécessité d\u27introduire des contraintes temporelles. Nous avons d\u27abord contribué à la construction d\u27un modèle dynamique probabiliste des 4 cavités cardiaques. Le modèle géométrique des structures est constitué d\u27un ensemble de marqueurs qui décrit l\u27évolution des surfaces cardiaques. Un échantillonnage des trajectoires de ces marqueurs adapté à la séquence d\u27images à traiter permet d\u27obtenir, pour chacun des instants, un modèle statistique composé d\u27une forme moyenne et de variations estimées par une méthode de fenêtrage de Parzen. Un modèle d\u27état paramétrique et continu des transformations spatio-temporelles est ensuite introduit.Un algorithme basé sur le filtrage de Kalman estime les paramètres de ce modèle sous la contrainte de périodicité du mouvement. L\u27avantage principal de cette méthode est de prendre en compte de manière globale l\u27ensemble des images de la séquence. Le cadre théorique proposé permet également l\u27adaptation locale de la complexité du modèle au mouvement à estimer. Afin de diminuer les temps de calcul, une version parallèle et diverses stratégies ont été mises en uvre. Enfin, une évaluation de l\u27influence des paramètres est proposée sur des cas synthétiques et réels

Estimation spatio-temporelle de mouvement et suivi de structures déformables (application à l'imagerie dynamique du coeur et du thorax)

Cette étude a pour cadre l extraction de paramètres caractérisant la dynamique d organes en mouvement à partir de séquences d images tridimensionnelles acquises en imagerie cardiaque et thoracique. Notre approche s appuie sur une technique de recalage non-linéaire 3D paramétrique dans une représentation multirésolution et multiéchelle. Nous constatons les limites de l'approche 3D pour le suivi de mouvement dans une séquence d images et la nécessité d introduire des contraintes temporelles. Nous avons d'abord contribué à la construction d un modèle dynamique probabiliste des 4 cavités cardiaques. Le modèle géométrique des structures est constitué d un ensemble de marqueurs qui décrit l évolution des surfaces cardiaques. Un échantillonnage des trajectoires de ces marqueurs adapté à la séquence d images à traiter permet d obtenir, pour chacun des instants, un modèle statistique composé d une forme moyenne et de variations estimées par une méthode de fenêtrage de Parzen. Un modèle d état paramétrique et continu des transformations spatio-temporelles est ensuite introduit.Un algorithme basé sur le filtrage de Kalman estime les paramètres de ce modèle sous la contrainte de périodicité du mouvement. L avantage principal de cette méthode est de prendre en compte de manière globale l ensemble des images de la séquence. Le cadre théorique proposé permet également l adaptation locale de la complexité du modèle au mouvement à estimer. Afin de diminuer les temps de calcul, une version parallèle et diverses stratégies ont été mises en œuvre. Enfin, une évaluation de l influence des paramètres est proposée sur des cas synthétiques et réels.The motivation of this study is the extraction of quantitative parameters characterizing the dynamics of moving organs from three-dimensional cardiac and thoracic image sequences. Our approach is based on non-linear parametric registration technique. The deformation model, known as free form deformation transformation, is based on a hierachical multi-scale parametric representation using B-Spline basis functions. We quickly noticed the limits of this 3D approach for motion estimation and tracking in sequences and the need for introducing temporal constraints. First of all, we contributed to the construction of a probabilistic dynamic model of the 4 cardiac chambers. The geometrical model of the structures consists of a set of pseudo-markers which describe the evolution of cardiac surfaces. A sampling of the trajectories of these pseudo-markers is adapted to the image sequence of images. This results in a statistical model made up of an average shape and variations estimated by Parzen windowing at each time points. A parametric and continuous state model of the spatio-temporal transformations is introduced. An algorithm based on the Kalman filter estimates the parameters of this model under the constraint of motion periodicity. The principal advantage of this method is to take into account all the images in the sequence. This proposed framework allows the contextual adaptation of the complexity of the motion model. In order to decrease computing times, a parallel version and various strategies were implemented, in particular on a multiprocessors architecture. Lastly, an evaluation of the parameters influence is proposed on synthetic and real cases.VILLEURBANNE-DOC'INSA LYON (692662301) / SudocSudocFranceF

A Comparison Framework for Breathing Motion Estimation Methods From 4-D Imaging

International audienceMotion estimation is an important issue in radia- tion therapy of moving organs. In particular, motion estimates from 4-D imaging can be used to compute the distribution of an absorbed dose during the therapeutic irradiation. We propose a strategy and criteria incorporating spatiotemporal information to evaluate the accuracy of model-based methods capturing breathing motion from 4-D CT images. This evaluation relies on the identification and tracking of landmarks on the 4-D CT images by medical experts. Three different experts selected more than 500 landmarks within 4-D CT images of lungs for three patients. Landmark tracking was performed at four instants of the expi- ration phase. Two metrics are proposed to evaluate the tracking performance of motion-estimation models. The first metric cumu- lates over the four instants the errors on landmark location. The second metric integrates the error over a time interval according to an a priori breathing model for the landmark spatiotemporal trajectory. This latter metric better takes into account the dy- namics of the motion. A second aim of this paper is to estimate the impact of considering several phases of the respiratory cycle as compared to using only the extreme phases (end-inspiration and end-expiration). The accuracy of three motion estimation models (two image registration-based methods and a biomechanical method) is compared through the proposed metrics and statistical tools. This paper points out the interest of taking into account more frames for reliably tracking the respiratory motion

Towards Production-level Cardiac Image Analysis with Grids

International audienceProduction exploitation of cardiac image analysis tools is hampered by the lack of proper IT infrastructure in health institutions, the non trivial integration of heterogeneous codes in coherent analysis procedures, and the need to achieve complete automation of these methods. HealthGrids are promising technologies to address these difficulties. This paper details how they can be complemented by high level problem solving environments such as workflow managers to improve the performance of applications both in terms of execution time and robustness of re- sults. Two of the most important important cardiac image analysis tasks are consid- ered, namely myocardium segmentation and motion estimation in a 4D sequence. Results are shown on the corresponding pipelines, using two different execution environments on the EGEE grid production infrastructure

Optimal extended optical flow subject to a statistical constraint

International audienceIn this paper, the authors propose a method to build intermediate images between two cardiac Magnetic Resonance Images for generating an apparent continuous motion, using the optimal extended optical flow. In this case, the authors determine the optimal velocity of the optical flow equation by minimizing the kinetic energy to transport the starting image towards the ending image. Using a reference medical image dataset, they are able to add a statistical constraint in order to control the transport process. Due to the complexity of the optimal velocity computation for greater dimensions than 1, the authors present a 1-D example