[ca] Aquest treball presenta una anàlisi i optimització, tant en termes de paràmetres òptims com de velocitat, de l'aplicatiu per a l'anàlisi de camps actius geodèsics aplicats al registre d'imatges en la superfície de l'esfera, presentat per Dominique Zosso en la seva tesi doctoral a la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) el 2011. La importància del registre de superfícies en imatges mèdiques és deguda a la gran quantitat d'informació anatòmica localitzada en els punts de la superfície del cervell, que proporcionen informació sobre el patró de plecs de la superfície cortical. Per detectar amb detall aquests punts, es requereix de la creació d'una eina fiable, capaç de capturar la informació dels solcs i girificacions de la superfície cerebral. Fins ara, les solucions existents han tingut un èxit més o menys considerable en la captura d'aquesta informació, tot i així, no existeix encara cap algorisme òptim, i el registre d'imatges que registri amb detalls una superfície cortical és encara un problema obert. El nostre objectiu principal al llarg d'aquest treball ha estat millorar el rendiment d'un algorisme de registre existent a tots els nivells. Per aquest motiu, hem dividit la nostra tasca en tres fites principals. La primera fita consisteix a millorar el rendiment (temporal) de l'algorisme intern del framework de registre d'imatges, que s'encarrega a realitzar un registre multi-escala de deformació lliure sobre la superfície cortical, mitjançant camps actius geodèsics. Els resultats de la proposta realitzada en C++ han demostrat superar notablement el rendiment de l'antic entorn en MATLAB R2009b, dividint en com a mínim 4 vegades el temps total de procés (en les mateixes condicions). La segona etapa consisteix en optimitzar els paràmetres i variables interns existents, tractant de trobar l'opció més adequada per al registre d'imatges corticals. En aquesta etapa, la puntuació anterior s'ha millorat lleugerament (0,1% de mitjana, 1,4% mediana, pel que fa a classificació, i millora en la parcel·lació de la superfície del cervell en 3 de les 35 regions gyrals predefinides). D'altra banda, les diverses simulacions i la recerca dicotòmica realitzada pels paràmetres òptims ha servit per demostrar la robustesa de l'algorisme. Finalment, hem introduït un classificador Support Vector Machine (SVM) a l'aplicatiu, però els resultats no han superat el classificador bayesià de mallat suavitzat previ.

[en] This work presents an analysis and optimization, both in terms of optimal parameters and speed, of the novel geodesic active fields framework for surface image registration on the sphere, presented by Zosso, Dominique in his PhD thesis at the École Polytechnique Fédérale de Lausanne. The relevance of surface registration to medical imaging is that there is a lot of anatomical information in the form of collected surface points, giving information about the cortical folding pattern. Hence, a reliable tool, capable of capturing the information of sulci and gyri is needed. Until now, several approaches have had major or minor success, however, there exists no suitable optimal algorithm yet, and surface image registration is still an open problem. Here, we aim at improving the performance of an existing registration algorithm. We divide our work in three main stages. The first consists in improving the performance of the registration framework, based on a multi-scale image registration free-deformation algorithm. The results of the proposed C++ implementation have clearly surpassed the performance of the current MATLAB R2009b Fast Geodesic Active Fields framework by computing the same process 4 times faster (under the same conditions). The second stage consists in improving the optimal existing parameters, trying to find the most suitable option for surface image registration of cortical pattern. At this stage, the previous score has been slightly improved (0,1% mean, 1,4% median, improvement in the parcellation of the brain surface on 3 of the 35 gyral regions), however, by computing several simulations with different parameters we have tested the robustness of the algorithm. Finally, the implementation of an SVM Classifier has been presented, but results have not outperformed the actual Bayesian classifier of smoothed meshes.