Proceedings IEEE International Symposium on Biomedical Imaging

We develop noninvasive MRI techniques that quantify the permeability of the Blood-Brain Barrier (BBB). Using such gadolinium compounds as Gd-DTPA and gadomer-17, changes in R1 (R1=1/T1) can be measured and used as estimates of tissue concentration versus time, thus permitting estimates of BBB permeability parameters. Estimating BBB permeability parameters requires deconvolution in a linear system, a task that has been accomplished heretofore by nonlinear least-squares procedures, although these techniques tend to instability in the presence of noise. We introduce a method using Z-transform and Autoregressive Moving Average (ARMA) modeling to perform this deconvolution. This method has the advantage that it linearizes the optimization procedure by which parametric estimates are formed, and it stabilizes the deconvolution. in the presence of noise.

Chúng tôi trình bày một mô hình số 3D của các tâm thất tim, mô hình này liên kết các hoạt động điện và cơ sinh học. Chúng tôi đã áp dụng một công thức đơn giản hơn so với các mô hình đã được công bố trước đó nhằm đạt được sự cân bằng giữa tính chính xác sinh học và hiệu suất tính toán. Để thực hiện các phép tính, các phương trình FitzHugh-Nagumo được giải quyết cùng với một định luật cấu trúc dựa trên định luật lưu chất Hill-Maxwell. Cuối cùng, các tham số của mô hình tổng quát này sẽ được điều chỉnh từ điện tâm đồ (ECG) thực tế của bệnh nhân và từ chuyển động tim được đo trong hình ảnh tim 4D. Bằng cách bao gồm các kiến thức sinh học và vật lý tiên nghiệm, chúng tôi mong muốn trích xuất các tham số chức năng tâm thất định lượng từ các chuỗi thời gian của hình ảnh tim mạch.

Bài báo này mô tả một chiến lược toàn cầu trong xử lý hình ảnh để tự động trích xuất thông tin tưới máu, khi thông tin này không phải là thông tin chính trong chuỗi hình ảnh. Nó được áp dụng cho các nghiên cứu tưới máu MR của cơ xương, được thực hiện với các chuỗi nhãn sinh mạch. Đầu tiên, các hình ảnh động được đăng ký, sau đó các phương pháp dựa trên phân tích yếu tố được áp dụng để phân biệt giữa các vùng có tưới máu cao và các vùng có tưới máu thấp. Cuối cùng, một phân đoạn chức năng được thực hiện trên các hình ảnh tham số, được tính toán bởi phân tích yếu tố. Một ví dụ về toàn bộ quá trình được đưa ra, cho thấy sự phân biệt chức năng khả thi giữa các vùng khác nhau bên trong một cơ. Ảnh hưởng của việc không đăng ký chính xác lên phân đoạn cuối cùng được nghiên cứu. Phương pháp này được chứng minh là hiệu quả với điều kiện rằng dữ liệu hình ảnh có thể được đăng ký tốt hoặc bị loại bỏ.

Việc hoãn lại quá trình phân rã có thể đôi khi thay đổi cách nhìn của chúng ta về các vấn đề hình ảnh. Để minh họa, chúng tôi cung cấp một cách tiếp cận lại đối với chụp ảnh tomografi có điều kiện (CT) trong đó hệ phương trình lớn liên thông cho hình ảnh mượt mà chưa biết được tách thành nhiều phương trình nhỏ hơn và đơn giản hơn, mỗi phương trình cho một phép chiếu riêng biệt. Do đó, CT có điều kiện trở thành một quá trình hai giai đoạn của việc làm mượt (không đồng nhất) các phép chiếu, tiếp theo là phép chiếu ngược đã được lọc. Như một sản phẩm phụ, các phép chiếu tiến và ngược thường thấy trong tái cấu trúc hình ảnh lặp lại sẽ được loại bỏ. Mặc dù việc đơn giản hóa tính toán, chúng tôi chỉ ra rằng phương pháp này có thể được sử dụng để giảm thiểu các hiện tượng nhiễu kim loại trong hình ảnh CT X-quang. Việc tách rời các phương trình là kết quả của việc hoãn lại quá trình phân rã các đạo hàm hình ảnh thực hiện ràng buộc mượt mà, cho phép ràng buộc này được "chuyển" một cách phân tích từ miền hình ảnh sang miền phép chiếu, hay miền Radon. Phân tích của chúng tôi do đó làm sáng tỏ vai trò của độ mượt mà của hình ảnh: đó là một ràng buộc hoàn toàn nội tại trong phép chiếu.

Xác định mối quan hệ giữa cấu trúc (tức là hình thái học) và chức năng là một vấn đề cơ bản trong nghiên cứu não bộ. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một khuôn khổ mới dựa trên các phương pháp phân cụm Bayesian cho phân tích hình thái học-chức năng theo voxel của các hình ảnh MR đã được đăng ký. Chúng tôi xây dựng một mạng Bayesian để tự động xác định những mối liên hệ quan trọng giữa các biến hình thái học theo voxel và các biến chức năng, chẳng hạn như hiệu suất nhận thức. Một phương pháp suy diễn biến tiềm ẩn Bayesian được áp dụng để xác định các vùng liên kết đồng nhất trên các bản đồ đã được đăng ký của các biến hình thái học. Kết quả thí nghiệm trên các hình ảnh có teo não mô phỏng xác nhận rằng phương pháp mới vượt trội hơn so với phương pháp thống kê thông thường, dựa trên thống kê tuyến tính.

Optical Coherence Tomography (OCT) is a novel biomedical imaging technique which uses low-coherence optical interferometry to obtain micron-scale resolution tomographic images of sub-surface tissue structure noninvasively. We report on recent technical advances in OCT which have enhanced its potential for biological research and for minimally invasive medical diagnostics. We have developed OCT scanners compatible with minimally invasive delivery technologies (i.e., biomicroscopy, endoscopy) capable of imaging up to video rate. Clinical studies of OCT imaging in the eye, skin, and gastrointestinal tissues are under way which demonstrate the capability for quantitative morphometry on the micron scale, reproducible image contrast between tissue layers, and differentiation between normal and pathological tissue states. We have also developed novel functional imaging extensions to OCT including spectroscopic, Doppler flow, and polarization-sensitive enhancements which take advantage of the altered spectral or directional content of backscattered light to provide enhanced image contrast. Color Doppler Optical Coherence Tomography (CDOCT) is an extension to OCT which performs micron-scale resolution imaging flow velocimetry in biological tissues and other scattering media. We report on autocorrelation-based signal processing approaches for real-time rendering of Color Doppler OCT imagery in the physiological range of velocities from less than 1 min/sec to greater than 1 cm/sec. Demonstrated applications include the use of CDOCT for imaging of flow and flow dynamics in human retinal vessels, as well as intracardiac flow and turbulence in a developmental biology model.

A new method for MR imaging of an extended field-of-view (FOV) has been developed and validated. The method employs concurrent MR data acquisition and continuous table motion. Interference of motion to image formation is removed by sweeping the center frequency of the receiver at a rate matching the table's speed. Multiple regional images are collected and combined to reconstruct the full FOV. The imaging parameters and table speed are chosen to ensure that each regional image of the subject is collected while the corresponding anatomy is in the usable imaging volume of the scanner. The method is robust and can be easily incorporated into most multi-slice 2D and volumetric 3D imaging pulse sequences. A variety of uses are anticipated that include, for example, whole-body screening, angiographic runoffs, and short magnet imaging applications.

Bài báo trình bày một mô hình hình dạng thống kê cho việc cạo xương sọ tự động từ hình ảnh cộng hưởng từ (MR) của não. Một mô hình bề mặt biên giới của não được biểu diễn theo cách phân cấp bởi một tập hợp các mảnh bề mặt chồng lấn lên nhau, mỗi mảnh có tính chất đàn hồi và phạm vi biến dạng được học từ tập huấn luyện. Đặc điểm biến dạng của mô hình được thiết lập phân cấp, điều này tăng cường độ tin cậy trước các cực tiểu cục bộ. Hơn nữa, biến dạng của mô hình được kìm hãm và hướng dẫn bởi các thống kê hình dạng toàn cầu. Mô hình được biến dạng đến biên giới não thông qua một quy trình khớp các cấu trúc hình ảnh cục bộ và đánh giá sự tương đồng trong toàn bộ mảnh chứ không chỉ trên một đỉnh đơn lẻ. Kết quả thực nghiệm cho thấy sự đồng thuận cao giữa kết quả cạo xương sọ tự động và có giám sát.

Magnetic resonance elastography (MRE) is a phase contrast based MRI imaging technique that can directly visualize and quantitatively measure propagating acoustic shear waves in tissue-like materials subjected to harmonic mechanical excitation. Full 3D complex displacement information can be acquired at MR pixel resolution throughout a 3D volume. This data allows the calculation of local quantitative values of shear modulus and the generation of images that depict tissue elasticity or stiffness. Various inversion algorithms to perform such calculations have been proposed. We discuss the assumptions underlying three such algorithms, and compare their noise sensitivity and resolution on synthetic, phantom and in vivo data sets.

Many imaging applications require the acquisition of a time series of images. Conventional full-scan methods acquire each of these images independently, resulting in a tradeoff between spatial resolution and temporal resolution. To address this problem, a generalized series-based reduced-encoding method has been proposed, which collects one or a few high-resolution references and a sequence of reduced data sets. This paper extends this imaging scheme to allow deformable references to be used to compensate for possible geometric variations between the references and the reduced data sets. The deformable references are constructed using a thin-plate spline model and a mutual information-based registration algorithm. Simulation results demonstrate that the proposed method can handle large geometric changes such as those encountered in cardiac imaging.