Μορφομετρική περιγραφή και ανάλυση τρισδιάστατων εγκεφαλικών δομών για την ανάπτυξη μεθόδων αυτόματης κατάτμησής τους από εικόνες μαγνητικής τομογραφίας. Αξιολόγηση σε δεδομένα υγιών ατόμων και ατόμων
Creators: name: Γκόντρα, Πολυξένη Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2013
Subjects: Μαγνητική τομογραφία εγκεφάλου
3Δ αυτόματη κατάτμηση
Ιππόκαμπος
Brain magnetic resonance
3D automatic segmentation
Hippocampus

description: Η μαγνητική τομογραφία (MRI) έχει αναδειχθεί ως ένα πολύτιμο εργαλείο για τη μελέτη των διαταραχών του εγκεφάλου λόγω των πλεονεκτημάτων της σε σχέση με άλλες τεχνολογίες απεικόνισης, καθώς και λόγω των πλούσιων πληροφοριών που παρέχει σχετικά με την ανατομία των ανθρώπινων μαλακών ιστών. Η κατάτμηση εγκεφαλικών δομών, οι οποίες παρουσιάζουν μεταβολές κατά την παθολογία όπως ο ιππόκαμπος, από εικόνες μαγνητικής τομογραφίας εγκεφάλου, είναι μείζονος σημασίας για τη μελέτη των διαφόρων διαταραχών του εγκεφάλου καθώς οι μορφολογικές διαφορές ανάμεσα σε υγιή και ασθενή υποκείμενα θα μπορούσαν να αποδειχθούν πολύτιμοι βιοδείκτες για παθολογικές καταστάσεις. Ωστόσο, ο χρόνος που απαιτεί η χειροκίνητη κατάτμηση λόγω του τεράστιου όγκου δεδομένων που παράγονται από τη μαγνητική τομογραφία, καθώς και το κόστος, αποτελούν σημαντικά εμπόδια για την αποτελεσματική μορφολογική μελέτη των δομών του εγκεφάλου. Για αυτό το λόγο η ανάπτυξη πλήρως αυτοματοποιημένων μεθόδων κατάτμησης είναι υψίστης σημασίας. Εκτός από τη μορφολογική ανάλυση, η αυτόματη ανατομική κατάτμηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε απεικονιστικά-καθοδηγούμενη χειρουργική επέμβαση και θεραπεία, καθώς και στην ανάλυση δεδομένων που προέρχονται από άλλες διαδικασίες απεικόνισης, για παράδειγμα στη μελέτη της περιφερειακής συνδεσιμότητας με τη χρήση δεδομένων από απεικόνιση διάχυσης ή για τον εντοπισμό ανωμαλιών σε συγκεκριμένες περιοχές χρησιμοποιώντας δεδομένα λειτουργικής μαγνητικής τομογραφίας. Η παρούσα διπλωματική εργασία παρουσιάζει μια καινοτόμο μέθοδο για την τρισδιάστατη κατάτμηση των εγκεφαλικών δομών, όπως ο ιππόκαμπος, ο οποίος εμπλέκεται σε διάφορες διαταραχές του εγκεφάλου, από εικόνες μαγνητικής τομογραφίας. Η προτεινόμενη μέθοδος συνδυάζει και επεκτείνει δύο ισχυρές προσεγγίσεις για την αυτόματη κατάτμηση εγκεφαλικών δομών: μια βελτιωμένη multi-atlas προσέγγιση και ένα υβριδικό μοντέλο Ενεργών Περιγραμμάτων (Active Contours Model - ACM), το οποίο λαμβάνει υπόψη τις μεταβλητές ιδιότητες του περιγράμματος της δομής που υπόκειται κατάτμηση. Χωρικές πληροφορίες σχετικά με τον ιστό (φαιά ουσία, λευκή ουσία, εγκεφαλονωτιαίο υγρό) ενσωματώνονται στην παραδοσιακή multi-atlas προσέγγιση για να τη βελτιώσει. Εν συνεχεία, το υβριδικό ACM εφαρμόζεται πάνω στο αποτέλεσμα που προκύπτει από τη βελτιωμένη multi-atlas μέθοδο ως ένα επιπλέον βήμα βελτίωσης. Το προτεινόμενο ACM βασίζεται στη χρήση ενός τοπικού χάρτη βαρών που καθορίζει σε επίπεδο ογκοστοιχείου τη συμβολή του κάθε ενεργειακού όρου (πληροφορία σχετικά με τις ακμές, πληροφορία σχετικά με στατιστικά φωτεινότητας στην περιοχή εντός και εκτός του περιγράμματος, και προγενέστερη γνώση σε σχέση με την ανατομία της δομής η οποία κωδικοποιείται με τη χρήση του αποτελέσματος του multi-atlas βήματος). Επιπροσθέτως, η προτεινόμενη μέθοδος ACM συνδυάζει πληροφορίες ιστού ως όρο απώθησης. Η μέθοδος αξιολογήθηκε στην κατάτμηση του ιππόκαμπου χρησιμοποιώντας δεδομένα από 4 διαφορετικές, δημόσια διαθέσιμες βάσεις εικόνων μαγνητικής τομογραφίας. Υγιείς πληθυσμοί καθώς και πάσχοντες από τη νόσο Alzheimer χρησιμοποιήθηκαν με στόχο να αποδειχθεί η αποτελεσματικότητα και η ικανότητα της μεθόδου να παράγει ακριβείς κατατμήσεις ανεξάρτητα από την κατάσταση της υγείας των απεικονιζόντων υποκειμένων, των δημογραφικών χαρακτηριστικών, των συνθηκών απεικόνισης, καθώς και των χειροκίνητων πρωτοκόλλων κατάτμησης. Τα αποτελέσματα συγκρίθηκαν με τα αποτελέσματα κορυφαίων μεθόδων στο χώρο της κατάτμησης εγκεφαλικών δομών χρησιμοποιώντας τα ίδια δεδομένα, αποδεικνύοντας την ακρίβεια και τη γενικότητα της προτεινόμενης μεθόδου.
description: Magnetic Resonance Imaging (MRI) has emerged as a valuable tool in terms of studying brain disorders due to its advantages compared to other imaging technologies as well as because of the rich information that it provides regarding human soft-tissue anatomy. Segmentation from MR images of brain structures, which present alterations during pathology such as the hippocampus, is of major importance in the study of various brain disorders, since morphological differences among healthy and diseased subjects could prove to be valuable disease biomarkers. However, time-constraints posed by manual segmentation due to the vast amount of data produced by MRI, rater bias and cost, constitute major obstacles in the effective morphological study of brain structures. This is why development of fully automatic segmentation methods is of paramount importance. In addition to morphometric analysis, automatic anatomical segmentation can also be used in image-guided surgery and therapy, as well as in the analysis of data derived from other imaging modalities, for example in the study of regional connectivity using diffusion imaging data or in order to locate abnormalities in specific areas using functional imaging data. This thesis, presents a novel method for the 3D MRI segmentation of brain structures, such as the hippocampus, which is implied in various brain disorders. The proposed method combines and extends two powerful approaches in brain structures’ segmentation; an enhanced multi-atlas approach and a hybrid Active Contours Model (ACM) which takes into consideration the varying boundaries’ properties of the structure undergoing segmentation. Spatial information about tissue (grey matter, white matter, cerebrospinal fluids) is incorporated into the traditional multi-atlas concept in order to improve it. The hybrid ACM works on top of the result obtained by means of the enhanced multi-atlas method, as a refinement step, and it is based on the use of a local weighting map that defines the contribution of each energy term (edge information, region-based information and prior information encoded using the multi-atlas result as a prior) at voxel level. Furthermore, the proposed ACM method combines tissue information as a repulsion term. The method has been evaluated in the task of hippocampus segmentation using 4 different publicly available datasets. Healthy populations as well as those suffering from Alzheimer’s disease were used in an effort to prove the method’s efficacy and robustness regardless of health condition, demographic characteristics, imaging conditions, scanner types, as well as manual segmentation protocols. The results obtained were compared with the results of state-of-the art methods using the same datasets, demonstrating the accuracy and robustness of the proposed method.