Analýza časového vývoje 3D dat v nukleární medicíně

Diplomová práce

Analýza časového vývoje 3D dat v nukleární medicíně Jan Kratochvíla Prezentováno Seminář lékařských aplikací 12. prosince 2008 Vedoucí: Mgr. Jiří Boldyš, PhD., ÚTIA AV ČR Konzultant: Ing. Josef Blažej, PhD., FJFI ČVUT v Praze

Úvod do tématu Předmětem zájmu jsou 3D medicínská data z MRI, PET a SPECT scannerů. Často je užitečné porovnat dva objemy dat, např. jeden při normálním stavu pacienta a druhý při epileptickém záchvatu. Cílem práce je seznámit se s metodami využívanými v literatuře a vyvinout metodu pro nalezení a vizualizaci rozdílů v těchto datech. Tato metoda musí být svou náročností na obsluhu použitelná pro lékaře bez speciálních technických znalostí.

MRI

SPECT

Analýza časového vývoje 3D dat v nukleární medicíně, Jan Kratochvíla, prosinec 2008

Motivace Lokalizace ložiska epileptických záchvatů • provede se snímek pacienta při epileptickém záchvatu (SPECT) • druhý snímek se provede v klidu – bez záchvatu (SPECT) • oblasti, kde vzniká záchvat, budou mít vyšší intenzitu • pouhým okem je těžké zvýšenou intenzitu pozorovat • je třeba počítačová metoda

Cascino et al.: Ictal SPECT in Nonlesional Extratemporal Epilepsy


Motivace Lokalizace ložiska epileptických záchvatů • výsledný rozdílový obrázek se zregistruje s podrobnými daty z MRI, které ukáží anatomické umístění ložiska

Cascino et al.: Ictal SPECT in Nonlesional Extratemporal Epilepsy


Zobrazovací metody SPECT • Single Photon Emission Computed Tomography • Používá se na zobrazování při epileptickém záchvatu pacienta • Radiofarmakum se aplikuje nitrožilně krátce po začátku záchvatu, během krátkého okamžiku dojde k jeho vstřebání do mozku • Pacient se snímkuje po hodině od aplikace radiofarmaka • Malé rozlišení – 128 x 128 pixelů, velikost pixelu 2,5 mm • Zobrazuje funkci


Zobrazovací metody MRI • Magnetic resonance imaging • Používá se na zobrazování anatomie mozku s vysokým rozlišením a kontrastem • Využívá silné magnetické pole k natočení atomů vodíku ve vodě • Velikost pixelu 0,9 mm


Cíle práce • seznámit se s metodami pro hledání a vizualizaci rozdílů v 3D obrazových datech v medicíně • diskutovat rozdíly mezi používanými metodami z hlediska přesnosti a uživatelského komfortu • na základě kritické analýzy uvedených metod modifikovat některou ze stávajících metod, nebo navrhnout metodu novou • výslednou metodu testovat na úloze nalezení rozdílu v PET / SPECT datech získaných v různých časech • výsledek vizualizovat při použití MR / CT dat (koregistrovaných) Analýza časového vývoje 3D dat v nukleární medicíně, Jan Kratochvíla, prosinec 2008

Postup práce

Krok 1

Registrace dvou snímků pořízených v odlišných časech

Krok 2

Porovnání zregistrovaných snímků, vytvoření rozdílového snímku (odečtení)

Krok 3

Registrace a fúze rozdílového obrázku do MRI nebo CT dat pro anatomickou lokalizaci

Krok 4

Vytvoření uživatelsky přijatelné aplikace pro použití lékaři


Vyhledání rozdílů v obrazech 

Po zregistrovaní dvou časově odlišných snímků je potřeba nějakým způsobem najít jejich rozdíly



V této části by měl ležet přínos diplomové práce



Podle dosavadního průzkumu literatury se v oblasti lokalizace epileptických záchvatů používá buď odečtení, nebo SPM (Statistical Parametric Mapping)

Odečtení 

Používá metoda SISCOM



Před odečtením je třeba odfiltrovat chybový signál v obrázku, který je mimo oblast mozku



Oba obrázky je třeba normalizovat – různá dávka radiofarmaka, rozdílné vstřebání do tkáně, rozdílný čas snímkování po podání radiofarmaka



Po odečtení se berou v úvahu jen rozdíly větší než dvě směrodatné odchylky rozdílových dat

PROBLÉM: pokud není přesná registrace, vznikají velké chybové signály na okrajích oblastí Analýza časového vývoje 3D dat v nukleární medicíně, Jan Kratochvíla, prosinec 2008

Používané nástroje ITK – Insight Segmentation and Registration Toolkit 

Používáme pro algoritmy na registraci obrazu



Je to volně šiřitelný open-source balík kódu v C++, jehož knihovny se dají připojit k vlastnímu programu



Vyvíjen pod hlavičkou American National Library ve spolupráci s univerzitami i komerčními firmami speciálně pro medicínské využití

C++, Matlab


Provedená práce ITK – Insight Segmentation and Registration Toolkit • přeloženo, nainstalováno, seznámil jsem se s principy fungování balíku • vytvořeny funkční programy pro 3D registraci objemů dat – pomocí metody vzájemné informace (Mutual Information) a nejmenších čtverců (Mean Squares)

Rešerše o metodách na porovnávání obrazů pro epilepsii • provedena analýza používaných metod pro lokalizaci epileptických záchvatů

DICOM formát • seznámil jsem se s prací s formátem DICOM, který se používá pro ukládání a zpracování medicínských dat (ze scannerů)

PET, SPECT, MRI zobrazovací metody • seznámil jsem se s principy fungování a přednostmi i nevýhodami jednotlivých zobrazovacích metod Analýza časového vývoje 3D dat v nukleární medicíně, Jan Kratochvíla, prosinec 2008

Registrace Mutual Information p je hustota pravděpodobnosti intenzit i

Entropie H obrázku A:

Vzájemná informace: Originál Výstup: 14,98 pix Registrace MI

Posun 15 pixelu v osach x a y

Ztransformovany posunuty obrazek


Děkuji

Děkuji vám za pozornost Kontakt: [email protected]


Analýza časového vývoje 3D dat v nukleární medicíně

Recommend Documents