The work that is described in this thesis has been performed in collaboration with the Research Unit in Brain Imaging and Neuropsychology (RUBIN) of the Inter University Centre for Behavioural Neurosciences of Udine and Verona (ICBN). The research group studies morphological and functional alterations of the Brain in patients affected by psychiatric diseases as schizophrenia. Several studies have been realized to investigate morphologic and functional alterations in the Brain of patients affected by schizophrenia. Those studies are usually performed on scans of the head acquired using structural Magnetic Resonance Imaging (MRI) or functional MRI. The morphological and functional differences described in scientific literature between patients affected by schizophrenia and healthy controls are usually very small and characterized by high variability. This fact depends on the high inter-subject variability of the human brain, on the use of drugs by the patients (that can affect the parameters), and on the diagnosis criteria of schizophrenia, that include many different symptoms. The implementation of procedures able to identify and analyze with high accuracy and sensitivity the small differences that exist between patients affected by schizophrenia and the healthy controls is a challenging problem at the state of the art. The first aim of the work described in this thesis is the ideation, the implementation and the characterization of a fully automatic, robust, accurate and ductile algorithm for the segmentation of the Brain, Cerebro Spinal Fluid, Grey Matter and White Matter in T1 MRI of the head. In medical imaging, segmentation can be defined as the identification of the boundaries of different anatomical structures in the images. Segmentation algorithms are a key component in medical imaging since they play a vital role in numerous biomedical imaging applications. Depending on the state of the art that the processes have reached, various methods have been realized to segment specific anatomical structures. The procedures to segment the Brain, Cerebro Spinal Fluid, Grey Matter and White Matter in order to analyze the morphological alterations that are related to psychiatric disease need to be very sensitive and accurate. Moreover, the procedures need to be easy modified according to specific needs of the research. The Research Unit in Brain Imaging and Neuropsychology decided to undertake the way of realizing a segmentation algorithm, rather than using one of the available software, because those are considered unsatisfactory for the research field. Moreover, the RUBIN desired to have an instrument of its own, well known and easy to be modified according to specific needs. Ductility is therefore a fundamental characteristic for the algorithm. The realized algorithm is named Orao, it is fully automatic and is based on iterative analyses of global and local intensity distributions, the application of morphologic operators and the analysis of connectivity properties. It shows excellent results in quantitative validation and comparison with the procedures that are most used at the state of the art. The second aim of the work is to test the ductility of the segmentation algorithm through its application to various anatomical structures and medical imaging acquisition techniques. The studied anatomical structures include the Skull, Heart, Kidneys, Urinary Bladder, Urinary Tracts, Bone and a tumour of the Brain. The studied medical imaging acquisition techniques include T1 and T2 weighted MRI of the head and Computed Tomography Angiography of the chest. Those applications are automatic or semiautomatic, depending on the specific case, but it shall be noticed that the semi-automatic applications are ideated in order to be easily automated. The third aim of this work is the ideation, the implementation and the characterization of a procedure to perform voxel by voxel analysis of Dynamic Susceptibility Contrast MRI (DSC MRI). DSC MRI is a technique to perform perfusion magnetic resonance using an exogenous tracer, such as gadolinium, and is one of the most interesting techniques for the quantitative study of the brain hemodynamics. The DSC MRI allows to quantify important hemodynamic parameters that play an important role in the study of several pathologies, such as cerebral tumours, ischemia or infarction, epilepsy, but preliminary works suggest that this technique may provide important clinical information on neuropsychiatric disorders, especially dementia and schizophrenia. Procedures that can compare voxel by voxel the brains of patients with the ones of the healthy controls are still needed in Dynamic Susceptibility Contrast MRI. A technique to perform DSC MRI analysis voxel by voxel could lead to the identification of the anatomic regions majorly involved in various pathologies as schizophrenia. The fourth aim of the work is the analysis of local and global, morphological and functional, alterations of the Brain, Grey Matter, White Matter and Cerebro Spinal Fluid (CSF) in patients affected by schizophrenia using the procedures realized. First morphological alterations are studied through the analysis of the volumes of the segmented Brain, Grey Matter, White Matter and CSF. Then, functional alterations are studied using statistical parametric DSC MRI mapping.

Il lavoro descritto in questa tesi è stato svolto in collaborazione con l'Unità di Ricerca in Brain Imaging e Neuropsicologia (Rubin) del Centro Inter Universitario di Neuroscienze Comportamentali di Udine e Verona (ICBN). Il gruppo di ricerca studia le alterazioni morfologiche e funzionali del cervello in pazienti affetti da patologie psichiatriche come, ad esempio, la schizofrenia. In letteratura sono presenti numerosi articoli sull'argomento, eseguiti per la maggior parte su immagini ottenute tramite risonanza magnetica strutturale (MRI) o funzionale (fMRI). Le differenze morfologiche e funzionali tra pazienti affetti da schizofrenia e controlli sani descritte dalla letteratura sono di solito molto piccole e caratterizzate da un'elevata variabilità. Questo dipende dalla variabilità del cervello umano, dall'eventuale uso di farmaci da parte dei pazienti (che può influenzare le dimensioni e il comportamento dei tessuti) e dai criteri con cui vengono diagnosticata la schizofrenia (che includono sintomi profondamente diversi). La realizzazione di procedure in grado di identificare e analizzare con alta accuratezza e sensibilità le piccole differenze morfo-funzionali che esistono tra pazienti affetti da schizofrenia e controlli sani è un problema di elevato interesse allo stato dell'arte. Il primo obiettivo del lavoro descritto in questa tesi consiste nell'ideazione, la realizzazione e la caratterizzazione di un algoritmo totalmente automatico, robusto, accurato e duttile per la segmentazione del cervello, del fluido cerebro spinale, della materia grigia e della materia bianca in scansioni MRI T1 pesate della testa. Nel campo delle analisi mediche, la segmentazione può essere definita come l'identificazione dei confini delle diverse strutture anatomiche all'interno delle immagini. Gli algoritmi di segmentazione sono una componente fondamentale nella diagnostica per immagini in quanto svolgono un ruolo fondamentale in numerose applicazioni mediche. Diversi metodi sono stati realizzati per la segmentazione di specifiche strutture anatomiche. Per analizzare le piccole alterazioni morfologiche del cervello che sono correlate alla malattie psichiatriche, sono necessarie procedure di segmentazione particolarmente sensibili e precise. Tali procedure devono essere inoltre facilmente modificabili in relazione alle specifiche esigenze di ricerca. L'Unità di Ricerca in Brain Imaging e Neuropsicologia dell'ICBN ha deciso di impegnarsi in questo ambito, anziché utilizzare uno dei software disponibili, perché questi non sono considerati attualmente soddisfacenti per l'ambito di ricerca e perché desiderava avere uno strumento proprio, ben conosciuto e facilmente adattabile per specifiche esigenze. La duttilità è pertanto, una caratteristica fondamentale per l'algoritmo. Il secondo obiettivo del lavoro è quello di testare la duttilità dell'algoritmo di segmentazione attraverso la sua applicazione a diverse strutture anatomiche e tecniche di acquisizione di immagini mediche. Le strutture anatomiche studiate comprendono il cranio, il cuore, i reni, la vescica, le vie urinarie, lo scheletro e un tumore del cervello. Le tecniche di acquisizione utilizzate comprendono scansioni MRI T1 e T2 pesate della testa e una scansione di tomografia computerizzata angiografica (CTa) del torace. Tali applicazioni possono essere automatiche o semiautomatiche, a seconda del caso specifico, ma si deve tenere presente che le procedure semi-automatiche sono ideate in modo da essere facilmente automatizzate. Il terzo obiettivo di questo lavoro consiste nell'ideazione, l'implementazione e la caratterizzazione di una procedura per eseguire voxel per voxel l'analisi Dynamic Susceptibility Contrast MRI (DSC MRI). La DSC-MRI è una tecnica di risonanza magnetica di perfusione che ricorre all’uso di un agente di contrasto esogeno, come il gadolinio, ed è attualmente una delle tecniche più interessanti per lo studio quantitativo dell’emodinamica cerebrale. La DSC MRI permette di ricavare importanti parametri emodinamici che ricoprono un ruolo chiave nello studio di svariate patologie, quali i tumori cerebrali, l’ischemia, l’infarto, ma studi preliminari suggeriscono che questa tecnica possa fornire importanti informazioni cliniche anche sui disturbi neuropsichiatrici (in particolare sulla demenza e la schizofrenia). Allo stato dell'arte non esistono a nostra conoscenza procedure che permettano di confrontare voxel per voxel i parametri ottenuti tramite DSC MRI dei pazienti con quelli dei controlli sani. Questa tecnica potrebbe portare all'individuazione delle regioni anatomiche maggiormente coinvolte in diverse patologie. Il quarto obiettivo del lavoro consiste nell'analisi delle alterazioni morfologiche e funzionali del cervello, del fluido cerebrospinale, della materia grigia e della materia bianca in pazienti affetti da schizofrenia tramite l'applicazione delle procedure realizzate. Le alterazioni morfologiche sono quindi studiate attraverso l'analisi delle volumetrie delle strutture anatomiche (segmentate tramite l'algoritmo da me realizzato), mentre le alterazioni funzionali sono studiate utilizzando l'analisi statistica parametrica voxel per voxel dei dati di DSC MRI.

A DETERMINISTIC AND DUCTILE SEGMENTATION ALGORITHM FOR MORPHOLOGIC MRI AND CTA IMAGES AND QUANTITATIVE ANALYSIS OF DYNAMIC SUSCEPTIBILITY-CONTRAST MAGNETIC RESONANCE IMAGING DATA / Atzori, Manfredo. - (2010 Jan 29).

A DETERMINISTIC AND DUCTILE SEGMENTATION ALGORITHM FOR MORPHOLOGIC MRI AND CTA IMAGES AND QUANTITATIVE ANALYSIS OF DYNAMIC SUSCEPTIBILITY-CONTRAST MAGNETIC RESONANCE IMAGING DATA

Atzori, Manfredo
2010-01-29

Abstract

The work that is described in this thesis has been performed in collaboration with the Research Unit in Brain Imaging and Neuropsychology (RUBIN) of the Inter University Centre for Behavioural Neurosciences of Udine and Verona (ICBN). The research group studies morphological and functional alterations of the Brain in patients affected by psychiatric diseases as schizophrenia. Several studies have been realized to investigate morphologic and functional alterations in the Brain of patients affected by schizophrenia. Those studies are usually performed on scans of the head acquired using structural Magnetic Resonance Imaging (MRI) or functional MRI. The morphological and functional differences described in scientific literature between patients affected by schizophrenia and healthy controls are usually very small and characterized by high variability. This fact depends on the high inter-subject variability of the human brain, on the use of drugs by the patients (that can affect the parameters), and on the diagnosis criteria of schizophrenia, that include many different symptoms. The implementation of procedures able to identify and analyze with high accuracy and sensitivity the small differences that exist between patients affected by schizophrenia and the healthy controls is a challenging problem at the state of the art. The first aim of the work described in this thesis is the ideation, the implementation and the characterization of a fully automatic, robust, accurate and ductile algorithm for the segmentation of the Brain, Cerebro Spinal Fluid, Grey Matter and White Matter in T1 MRI of the head. In medical imaging, segmentation can be defined as the identification of the boundaries of different anatomical structures in the images. Segmentation algorithms are a key component in medical imaging since they play a vital role in numerous biomedical imaging applications. Depending on the state of the art that the processes have reached, various methods have been realized to segment specific anatomical structures. The procedures to segment the Brain, Cerebro Spinal Fluid, Grey Matter and White Matter in order to analyze the morphological alterations that are related to psychiatric disease need to be very sensitive and accurate. Moreover, the procedures need to be easy modified according to specific needs of the research. The Research Unit in Brain Imaging and Neuropsychology decided to undertake the way of realizing a segmentation algorithm, rather than using one of the available software, because those are considered unsatisfactory for the research field. Moreover, the RUBIN desired to have an instrument of its own, well known and easy to be modified according to specific needs. Ductility is therefore a fundamental characteristic for the algorithm. The realized algorithm is named Orao, it is fully automatic and is based on iterative analyses of global and local intensity distributions, the application of morphologic operators and the analysis of connectivity properties. It shows excellent results in quantitative validation and comparison with the procedures that are most used at the state of the art. The second aim of the work is to test the ductility of the segmentation algorithm through its application to various anatomical structures and medical imaging acquisition techniques. The studied anatomical structures include the Skull, Heart, Kidneys, Urinary Bladder, Urinary Tracts, Bone and a tumour of the Brain. The studied medical imaging acquisition techniques include T1 and T2 weighted MRI of the head and Computed Tomography Angiography of the chest. Those applications are automatic or semiautomatic, depending on the specific case, but it shall be noticed that the semi-automatic applications are ideated in order to be easily automated. The third aim of this work is the ideation, the implementation and the characterization of a procedure to perform voxel by voxel analysis of Dynamic Susceptibility Contrast MRI (DSC MRI). DSC MRI is a technique to perform perfusion magnetic resonance using an exogenous tracer, such as gadolinium, and is one of the most interesting techniques for the quantitative study of the brain hemodynamics. The DSC MRI allows to quantify important hemodynamic parameters that play an important role in the study of several pathologies, such as cerebral tumours, ischemia or infarction, epilepsy, but preliminary works suggest that this technique may provide important clinical information on neuropsychiatric disorders, especially dementia and schizophrenia. Procedures that can compare voxel by voxel the brains of patients with the ones of the healthy controls are still needed in Dynamic Susceptibility Contrast MRI. A technique to perform DSC MRI analysis voxel by voxel could lead to the identification of the anatomic regions majorly involved in various pathologies as schizophrenia. The fourth aim of the work is the analysis of local and global, morphological and functional, alterations of the Brain, Grey Matter, White Matter and Cerebro Spinal Fluid (CSF) in patients affected by schizophrenia using the procedures realized. First morphological alterations are studied through the analysis of the volumes of the segmented Brain, Grey Matter, White Matter and CSF. Then, functional alterations are studied using statistical parametric DSC MRI mapping.
Il lavoro descritto in questa tesi è stato svolto in collaborazione con l'Unità di Ricerca in Brain Imaging e Neuropsicologia (Rubin) del Centro Inter Universitario di Neuroscienze Comportamentali di Udine e Verona (ICBN). Il gruppo di ricerca studia le alterazioni morfologiche e funzionali del cervello in pazienti affetti da patologie psichiatriche come, ad esempio, la schizofrenia. In letteratura sono presenti numerosi articoli sull'argomento, eseguiti per la maggior parte su immagini ottenute tramite risonanza magnetica strutturale (MRI) o funzionale (fMRI). Le differenze morfologiche e funzionali tra pazienti affetti da schizofrenia e controlli sani descritte dalla letteratura sono di solito molto piccole e caratterizzate da un'elevata variabilità. Questo dipende dalla variabilità del cervello umano, dall'eventuale uso di farmaci da parte dei pazienti (che può influenzare le dimensioni e il comportamento dei tessuti) e dai criteri con cui vengono diagnosticata la schizofrenia (che includono sintomi profondamente diversi). La realizzazione di procedure in grado di identificare e analizzare con alta accuratezza e sensibilità le piccole differenze morfo-funzionali che esistono tra pazienti affetti da schizofrenia e controlli sani è un problema di elevato interesse allo stato dell'arte. Il primo obiettivo del lavoro descritto in questa tesi consiste nell'ideazione, la realizzazione e la caratterizzazione di un algoritmo totalmente automatico, robusto, accurato e duttile per la segmentazione del cervello, del fluido cerebro spinale, della materia grigia e della materia bianca in scansioni MRI T1 pesate della testa. Nel campo delle analisi mediche, la segmentazione può essere definita come l'identificazione dei confini delle diverse strutture anatomiche all'interno delle immagini. Gli algoritmi di segmentazione sono una componente fondamentale nella diagnostica per immagini in quanto svolgono un ruolo fondamentale in numerose applicazioni mediche. Diversi metodi sono stati realizzati per la segmentazione di specifiche strutture anatomiche. Per analizzare le piccole alterazioni morfologiche del cervello che sono correlate alla malattie psichiatriche, sono necessarie procedure di segmentazione particolarmente sensibili e precise. Tali procedure devono essere inoltre facilmente modificabili in relazione alle specifiche esigenze di ricerca. L'Unità di Ricerca in Brain Imaging e Neuropsicologia dell'ICBN ha deciso di impegnarsi in questo ambito, anziché utilizzare uno dei software disponibili, perché questi non sono considerati attualmente soddisfacenti per l'ambito di ricerca e perché desiderava avere uno strumento proprio, ben conosciuto e facilmente adattabile per specifiche esigenze. La duttilità è pertanto, una caratteristica fondamentale per l'algoritmo. Il secondo obiettivo del lavoro è quello di testare la duttilità dell'algoritmo di segmentazione attraverso la sua applicazione a diverse strutture anatomiche e tecniche di acquisizione di immagini mediche. Le strutture anatomiche studiate comprendono il cranio, il cuore, i reni, la vescica, le vie urinarie, lo scheletro e un tumore del cervello. Le tecniche di acquisizione utilizzate comprendono scansioni MRI T1 e T2 pesate della testa e una scansione di tomografia computerizzata angiografica (CTa) del torace. Tali applicazioni possono essere automatiche o semiautomatiche, a seconda del caso specifico, ma si deve tenere presente che le procedure semi-automatiche sono ideate in modo da essere facilmente automatizzate. Il terzo obiettivo di questo lavoro consiste nell'ideazione, l'implementazione e la caratterizzazione di una procedura per eseguire voxel per voxel l'analisi Dynamic Susceptibility Contrast MRI (DSC MRI). La DSC-MRI è una tecnica di risonanza magnetica di perfusione che ricorre all’uso di un agente di contrasto esogeno, come il gadolinio, ed è attualmente una delle tecniche più interessanti per lo studio quantitativo dell’emodinamica cerebrale. La DSC MRI permette di ricavare importanti parametri emodinamici che ricoprono un ruolo chiave nello studio di svariate patologie, quali i tumori cerebrali, l’ischemia, l’infarto, ma studi preliminari suggeriscono che questa tecnica possa fornire importanti informazioni cliniche anche sui disturbi neuropsichiatrici (in particolare sulla demenza e la schizofrenia). Allo stato dell'arte non esistono a nostra conoscenza procedure che permettano di confrontare voxel per voxel i parametri ottenuti tramite DSC MRI dei pazienti con quelli dei controlli sani. Questa tecnica potrebbe portare all'individuazione delle regioni anatomiche maggiormente coinvolte in diverse patologie. Il quarto obiettivo del lavoro consiste nell'analisi delle alterazioni morfologiche e funzionali del cervello, del fluido cerebrospinale, della materia grigia e della materia bianca in pazienti affetti da schizofrenia tramite l'applicazione delle procedure realizzate. Le alterazioni morfologiche sono quindi studiate attraverso l'analisi delle volumetrie delle strutture anatomiche (segmentate tramite l'algoritmo da me realizzato), mentre le alterazioni funzionali sono studiate utilizzando l'analisi statistica parametrica voxel per voxel dei dati di DSC MRI.
Segmentation
A DETERMINISTIC AND DUCTILE SEGMENTATION ALGORITHM FOR MORPHOLOGIC MRI AND CTA IMAGES AND QUANTITATIVE ANALYSIS OF DYNAMIC SUSCEPTIBILITY-CONTRAST MAGNETIC RESONANCE IMAGING DATA / Atzori, Manfredo. - (2010 Jan 29).
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