Registro de imagens 3D do cerebro humano
Fernanda Oliveira Favretto
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP F279r
[3D image registration of the human brain]
Campinas, SP : [s.n.], 2009.
76f. : il.
Orientador: Alexandre Xavier Falcão
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação
Resumo: O registro de imagens é o processo que alinha duas ou mais imagens em um mesmo sistema de coordenadas espaciais [31]. Na área de Imagens Médicas, o problema de registro de imagens tem muitas aplicações permitindo, por exemplo, a análise da variação de fenômenos e estruturas anatômicas ao...
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Resumo: O registro de imagens é o processo que alinha duas ou mais imagens em um mesmo sistema de coordenadas espaciais [31]. Na área de Imagens Médicas, o problema de registro de imagens tem muitas aplicações permitindo, por exemplo, a análise da variação de fenômenos e estruturas anatômicas ao longo do tempo, pelo registro de imagens de uma mesma modalidade obtidas em diferentes instantes de tempo; ou o estudo das informações anatômicas e fisiológicas combinadas para uma dada estrutura fenômeno, pelo registro de imagens obtidas por modalidades diferentes. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma técnica de registro para imagens tridimensionais do cérebro humano, cuja motivação é o estudo comparativo de imagens de Ressonância Magnética pré- e pós-operatórias do cérebro de pacientes de epilepsia. Um estudo recente [80] tem observado que nos casos em que houve crises recorrentes, após a remoção cirúrgica do foco da crise, os pacientes apresentaram alterações nas substâncias cinza e branca do cérebro. O registro das imagens pré- e pós- operatórias desses pacientes permite a análise dessas alterações. Foi desenvolvida uma técnica de registro rígido que realiza o alinhamento de imagens 3D de forma automática, rápida e precisa. O método baseia-se no casamento das linhas de watershed marcador de cinza extraídas da imagem móvel com uma imagem de borda realçada pelo gradiente morfológico da imagem fixa. A busca dos parâmetros de rotação e translação que compõem a função de mapeamento é feita através de uma técnica proposta neste trabalho, denominada Descendente de Gradiente em Múltiplas Escalas (MSGD) - um variante do tradicional método de Descendente de Gradiente - a qual permite passos de tamanhos escalonados dos vetores de gradiente, evitando mínimos locais indesejáveis e convergindo para o ótimo desejado mais rapidamente. O método foi avaliado em imagens 3D de ressonância magnética do cérebro humano ponderadas em T1 e obteve bons resultados. Os experimentos envolveram 2 bases de dados. A primeira base é a base de dados de controle, composta por 200 pares de imagens, onde o registro foi realizado em aproxidamente 45s e obteve erro médio de rotação de 0, 06?, 0, 08? e 0, 08? com desvio padrão de 0, 06, 0, 25 e 0, 08 nos eixos X, Y e Z, respectivamente, e erro médio de translação de 1, 67mm, 1, 55mm e 2, 27mm com desvio padrão de 1, 83, 1, 45 e 2, 27 nos eixos X, Y e Z, respectivamente. A segunda base foi uma base de dados clínicos, composta por imagens pré- e pós-operatórias de pacientes com epilepsia, que comprovou a eficácia do método em dados clínicos reais. Também foram desenvolvidas duas técnicas de visualização do registro, uma delas baseada no mosaico das imagens registradas e a outra que combina as imagens em um único volume colorido, onde as alterações de tecidos são identificadas pelas cores vermelha e verde. Portanto, as principais contribuições deste trabalho são: uma metodologia para o registro, que envolve combinação eficiente de características, métrica de similaridade e estratégia de busca; a estratégia MSGD que se mostrou promissora para outros problemas de otimização; e uma técnica de visualização das imagens registradas na forma de um volume colorido.
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Abstract: Image Registration is the process that aligns two or more images in a common reference system of spacial coordinates [31]. It is an important problem with several applications in Medical Imaging, enabling, for instance, the analysis of changes in anatomy along time by the registration of...
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Abstract: Image Registration is the process that aligns two or more images in a common reference system of spacial coordinates [31]. It is an important problem with several applications in Medical Imaging, enabling, for instance, the analysis of changes in anatomy along time by the registration of images from the same modality, and the study of combined anatomic and physiologic data by the registration of images from different modalities. The objective of this work is the development of a registration method for 3D images of the human brain, and the motivation is a comparative study of pre and post-surgical images from epilepsy patients. A recent study [80] has observed that some pacients, who did not cease the seizures after surgery, presented variations in their brain tissues. The registration of pre and post-surgical images enables the analysis of these tissue's variations. We developed a rigid registration method that aligns 3D images in a fast, automatic and accurate way. The method is based on the matching between watershed lines extrated from a source image and a morphological gradient image from the target image. The search for the parameters of rotation and translation that compose the mapping function is done by a techinique proposed in this work, named Multi-Scale Gradient Descent - a variant of the tradicional method Gradient Descent - which enables gradient's vectors with scaled magnitudes, avoiding undesirable local minima and fastly converging to the desired optimum. The method was evaluated on 3D T1-weighted Magnetic Ressonance Images of the human brain. The experiments used 2 data bases: a control data base, composed by 200 pairs of images, in which the method took approximately 45s and acceptable results; and a data base of patients, composed by pre- and post-surgical images, demonstrating the effectiveness of the method for real data. We have also developed visualization techiniques for the registred images: the checkerboard image, that alternates the target and registered source in a checkerboard pattern, allowing the user to inspect the correctness, coherence and continuity of the registration; and the colorized image, that combines the target and registered source images in a single colorized volume, such that the alterations of the tissues can be identified by the red and green colors. Therefore, the main contributions of this work are: a 3D registration methodology, that involves an effective combination of feature selection, similarity measure and search strategy; a search strategy, MSGD, that seems to be promissing for other optimization problems; and a visualization techinique that uses a colorized volume to combine the registered images.
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