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Atzori, Manfredo (2010) A DETERMINISTIC AND DUCTILE SEGMENTATION ALGORITHM
FOR MORPHOLOGIC MRI AND CTA IMAGES AND QUANTITATIVE ANALYSIS
OF DYNAMIC SUSCEPTIBILITY-CONTRAST MAGNETIC RESONANCE IMAGING DATA.
[Tesi di dottorato]

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Abstract (inglese)

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.

Abstract (italiano)

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.

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Tipo di EPrint:Tesi di dottorato
Relatore:Bertoldo, Alessandra
Dottorato (corsi e scuole):Ciclo 22 > Scuole per il 22simo ciclo > INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE > BIOINGEGNERIA
Data di deposito della tesi:NON SPECIFICATO
Anno di Pubblicazione:29 Gennaio 2010
Parole chiave (italiano / inglese):Segmentation
Settori scientifico-disciplinari MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/06 Bioingegneria elettronica e informatica
Struttura di riferimento:Dipartimenti > Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Codice ID:2854
Depositato il:21 Set 2010 12:28
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