Hybrid multimodal elastic image registration and computer-based characterization of blood vessels in radiological images:
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2013
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| adam_text | CONTENTS
1 INTRODUCTION AND OVERVIEW 1
1.1 MOTIVATION 1
1.2 MEDICAL BACKGROUND 7
1.2.1 ANATOMY OF THE BLOOD VESSEL WALL 7
1.2.2 ANATOMY OF THE AORTA 8
1.2.3 AORTIC ANEURYSMS 10
1.2.4 TREATMENT OPTIONS 11
1.3 MAIN CONTRIBUTIONS OF THIS THESIS 14
1.4 THESIS ORGANIZATION 17
1 HYBRID MULTIMODAL ELASTIC IMAGE REGISTRATION 19
2 OVERVIEW OF EXISTING APPROACHES 21
2.1 INTRODUCTION 21
2.2 IMAGE TRANSFORMATION MODELS 22
2.2.1 RIGID TRANSFORMATION 23
2.2.2 AFFINE TRANSFORMATION 24
2.2.3 ELASTIC TRANSFORMATIONS 24
2.3 IMAGE REGISTRATION APPROACHES 26
2.3.1 LANDMARK-BASED REGISTRATION APPROACHES 26
2.3.2 INTENSITY-BASED REGISTRATION APPROACHES 27
2.3.3 HYBRID APPROACHES 32
2.4 SUMMARY AND CONCLUSIONS 36
3 MULTIMODAL HYBRID ELASTIC REGISTRATION 37
3.1 HYBRID ENERGY MINIMIZING FUNCTIONAL 38
3.2 MULTIMODAL REGISTRATION USING ANALYTIC INTENSITY SIMILARITY MEASURES
39
3.3 OPTIMIZATION SCHEME 42
XV
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CONTENTS
4 EXPERIMENTAL EVALUATION 43
4.1 REGISTRATION OF 3D SYNTHETIC IMAGES 44
4.2 REGISTRATION OF 2D PHANTOM IMAGES 46
4.3 REGISTRATION OF 3D PHANTOM IMAGES 47
4.4 REGISTRATION OF CLINICAL 3D MEDICAL IMAGES 47
4.4.1 3D PET AND CT IMAGES 49
4.4.2 3D MRI-T1 AND FMRI IMAGES 50
5 SUMMARY AND FUTURE WORK 51
5.1 SUMMARY 51
5.2 FUTURE WORK 51
II VESSEL SEGMENTATION IN 3D AND 4D IMAGE DATA 53
6 OVERVIEW OF EXISTING APPROACHES 55
6.1 INTRODUCTION 55
6.2 VESSEL SEGMENTATION IN 2D AND 3D IMAGE DATA 55
6.2.1 REGION GROWING 56
6.2.2 DIFFERENTIAL MEASURES 57
6.2.3 MINIMAL PATHS 60
6.2.4 GRAPH-CUTS 62
6.2.5 DEFORMABLE MODELS 64
6.2.6 COMBINED AND JOINT SEGMENTATION APPROACHES 72
6.3 VESSEL SEGMENTATION IN DYNAMIC IMAGE DATA 75
6.4 BRANCH DETECTION AND INITIALIZATION 77
6.4.1 BRANCH DETECTION 77
6.4.2 INITIALIZATION 78
6.5 SUMMARY AND CONCLUSIONS 79
7 VESSEL SEGMENTATION 81
7.1 INTRODUCTION 81
7.2 3D VESSEL SEGMENTATION BASED ON PARAMETRIC INTENSITY MODELS .... 82
7.2.1 PARAMETRIC INTENSITY MODELS 84
7.2.2 MODEL FITTING 93
7.2.3 SPATIAL TRACKING 98
7.3 JOINT 3D MODEL-BASED SEGMENTATION AND ELASTIC IMAGE REGISTRATION .
101
7.3.1 ENERGY-MINIMIZING FUNCTIONAL 103
7.3.2 3D PARAMETRIC INTENSITY MODEL FOR TUBULAR STRUCTURES .... 104
XVI
CONTENTS
7.3.3 ELASTIC IMAGE REGISTRATION 104
7.3.4 OPTIMIZATION OF THE ENERGY-MINIMIZING FUNCTIONAL J* 104
7.3.5 ITERATIVE MODEL PARAMETER UPDATE 106
7.3.6 EXPLOITING 2D AND 3D IMAGE INFORMATION 107
7.3.7 DISCUSSION AND CONCLUSIONS 107
7.4 4D VESSEL SEGMENTATION 108
7.4.1 MODEL-BASED VESSEL SEGMENTATION AND MOTION ANALYSIS . . . .110
7.4.2 3D MODEL-BASED INITIALIZATION 110
7.4.3 TEMPORAL TRACKING AND DETERMINATION OF THE ORTHOGONAL MOTIONLLL
7.4.4 DETERMINATION OF THE LONGITUDINAL VESSEL
MOTION 113
7.4.5 DISCUSSION AND CONCLUSIONS 115
7.5 3D VESSEL SEGMENTATION BASED ON CONVEX IMPLICIT POLYNOMIAL FITTING
116
7.5.1 OBJECTIVE FUNCTION 117
7.5.2 CONSTRAINTS 119
7.5.3 CONVEX APPROXIMATION 120
7.5.4 ALGORITHM 122
7.5.5 DERIVATIVES 122
7.5.6 IMPLEMENTATION DETAILS 122
7.6 BRANCH DETECTION AND INITIALIZATION 127
7.6.1 DETECTION OF SUPRAAORTIC BRANCHES 127
7.6.2 INITIALIZATION OF JOINT SEGMENTATION AND REGISTRATION 129
7.6.3 DISCUSSION AND CONCLUSIONS 130
7.7 SUMMARY AND CONCLUSIONS 130
8 EXPERIMENTAL EVALUATION 133
8.1 INTRODUCTION 133
8.2 EVALUATION METHODOLOGY 133
8.2.1 SYNTHETIC IMAGE GENERATION 134
8.2.2 SEMI-AUTOMATIC DETERMINATION OF GROUND TRUTH 135
8.2.3 QUANTIFICATION OF SEGMENTATION ERROR 135
8.3 JOINT 3D SEGMENTATION AND REGISTRATION 137
8.3.1 3D SYNTHETIC IMAGES 137
8.3.2 3D CTA PHANTOM IMAGE DATA 138
8.3.3 CLINICAL 3D CTA IMAGES 140
8.3.4 COMPARISON WITH OTHER SEGMENTATION APPROACHES 146
8.3.5 CONVERGENCE ANALYSIS 146
8.3.6 SUMMARY 147
8.4 4D VESSEL SEGMENTATION 148
XVII
CONTENTS
8.4.1 QUANTITATIVE EVALUATION OF THE SEGMENTATION ACCURACY .... 148
8.4.2 APPLICATION TO CLINICAL 4D ECG-CTA IMAGES 150
8.5 CONVEX IMPLICIT POLYNOMIAL FITTING 153
8.5.1 CONVERGENCE ANALYSIS 153
8.5.2 QUALITATIVE EVALUATION OF THE ROBUSTNESS 153
8.5.3 QUANTITATIVE EVALUATION BASED ON 3D SYNTHETIC IMAGES . . . .155
8.5.4 SEGMENTATION RESULTS FOR 3D CTA IMAGES 155
8.6 BRANCH DETECTION AND INITIALIZATION 157
8.6.1 EVALUATION OF THE ACCURACY OF BRANCH DETECTION 157
8.6.2 3D CTA IMAGE DATA 158
8.7 SUMMARY AND CONCLUSIONS 158
9 SUMMARY AND FUTURE WORK 161
9.1 SUMMARY 161
9.2 FUTURE WORK 163
A TRANSLATIONAL EFFORTS 165
A.L SOFTWARE PROGRAM FOR CLINICAL RESEARCH 165
A.2 COMPUTATIONAL FLOW SIMULATION 167
BIBLIOGRAPHY 172
XVIII
Zusammenfassung
Die vorliegende Dissertation befasst sich mit zwei zentralen Problemen der medizi¬
nischen Bildanalyse: zum einen mit der Registrierimg multimodaler medizinischer
Bilddaten, zum anderen mit der Segmentierung von Gefäßen in Bilddaten aus der
3D und 4D Computertomographie.
Die Registrierung medizinischer Bilddaten ist eine der zentralen Technologien
der biomedizinischen Bildanalyse und befasst sich mit dem Problem eine geome¬
trische Transformation zwischen zwei oder mehr Bildern desselben Objekts, wel¬
che beispielsweise zu unterschiedlichen Zeitpunkten oder mit Hilfe unterschiedlicher
Modalitäten aufgenommen wurden, zu finden. Im ersten Teil der Dissertation wird
ein hybrides, elastisches Registrierungsverfahren untersucht, welches sowohl Punkt-
Landmarken als auch lokale analytische Ähnlichkeitsmaße basierend auf einer neuen
Formulierung der informationstheoretischen Maße ..Joint
Entropy
und ..Mutual In¬
formation nutzt. Die Evaluation basiert auf 3D synthetischen Bilddaten. 3D Phan¬
tomdaten, sowie verschiedenen Typen klinisch relevanter 3D Bilddaten. Es konnte
gezeigt werden,
dass
die neue Formulierung der informationstheoretischen Ähnlich-
keitsmaße die Registrierungsgenauigkeit im Vergleich zu einer bisherigen Formu¬
lierung erhöht und
dass
der hybride Registrierungsansatz genauer ist als ein rein
intensit
äts-
oder landmarkenbasierter Ansatz.
Die Segmentierung medizinischer Bilddaten befasst sich dagegen mit der Auftei¬
lung eines Bildes in Regionen, welche unterschiedliche Objekte der realen Welt re¬
präsentieren. In der vorliegenden Dissertation werden vier neue Ansätze zur Segmen¬
tierung der menschlichen Aorta in 3D und 4D
СТА
Bilddaten vorgestellt. Zunächst
wird ein neues, kombiniertes Verfahren bestehend aus modellbasierter Segmentie¬
rung und elastischer Bildregistrierung präsentiert. Im Vergleich zu bisherigen, rein
modellbasierten Segmentierungsansätzen, erlaubt das neue Verfahren die Segmentie¬
rung eines sehr viel größeren Spektrums an Gefäßformen. Insbesondere erlaubt der
neue Ansatz die Segmentierung von Gefäßquerschnitten, welche deutlich von dem zur
Segmentierung genutzten Modell abweichen (z.B. Pathologien). Anschließend wird
ein neues Verfahren zur Segmentierung und Bewegungsanalyse der thorakalen Aor-
ta
in 4D
СТА
Bilddaten vorgestellt, welches räumliches und zeitliches
Tracking
mit
dem Anpassen von 3D Intensitätsmodellen kombiniert. Drittens wird in dieser Arbeit
ein neuartiges Intensitätsmodell vorgestellt, welches die Form eines Gefäßes durch
eine
Fourier-
Reihe beschreibt. Der Vorteil dieses Intensitätsmodells liegt darin,
dass
es - im Prinzip - die Beschreibung beliebig komplexer sternförmiger Gefäßformen
erlaubt und
dass
es an die Komplexität der Gefäßform angepasst werden kann. Vier¬
tens wird in dieser Arbeit ein neues Segmentierungsverfahren präsentiert, welches
Gefäße durch Modellanpassung impliziter polynomialer Oberflächen in einem konve¬
xen Optimierungsansatz segmentiert. Neben den Segmentierungsverfahren stellt die
Dissertation auch zwei neue Verfahren zur Initialisierung und Abzweigungserken¬
nung für modellbasierte Segmentierungsverfahren vor. Die verschiedenen Verfahren
wurden basierend auf 3D synthetischen Bilddaten, 3D Phantomaufnahmen, sowie
klinisch relevanten 3D und 4D Bilddaten evaluiert.
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