PROTOCOLOS DE ADQUISICIÓN DE ATLAS. MÉTODOS DE REGISTRO NO RÍGIDO José María Sanz Sanz ETSIDI-UPM

Contenidos de la presentación Protocolos. Estado de la técnica Localización de atlas para AD Registro no rígido. Estado de la técnica Patch-labeling Desarrollos futuros

Protocolos de adquisición. ADNI (I) Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative Objetivos: Establecer una base de imágenes del cerebro. Adquisición de imágenes usando protocolos.

Protocolos de adquisición. ADNI (II)

Protocolos de segmentación. HarP Harmonized Hippocampal Protocol Objetivos: Definir un modelo del hipocampo. Establecer un protocolo de segmentación.

Protocolos de segmentación. HarP

Localización de atlas para AD Base de 134 atlas tomados de ADNI y HarP.

Registro no rígido. elastix Basado en ITK. Reduce el registro de imágenes a la optimización de una función de coste. Es modular y muy versátil.

Registro no rígido. ANTs y AHEAD Utiliza herramientas de registro de ITK. Versátil. AHEAD Preparación del directorio de trabajo. Registro rígido usando FSL FLIRT. Registro no rígido con ANTs. Preparación del proceso de votación. Votación con pesos (Weighted Voting WV). Corrección de la segmentación. Guarda los resultados finales.

Registro no rígido. Patches (I) Patch: Conjunto de vóxeles vecinos. Coupé et al. Análisis en intensidad entre la imagen paciente y los atlas (nonlocal means). Fusión de los etiquetados obtenidos.

Registro no rígido. Patches (II) Rousseau et al. Grafo con pesos que relaciona las imágenes. Pairwise: Registra cada imagen. Groupwise: Fusiona los atlas. Pointwise: Una etiqueta por atlas. Multipoint Obtiene etiquetados para todo el patch. Consigue varios etiquetados por vóxel. Fusión por mayoría (MV). Fast-multipoint (más rápido que ANTs)

Patch-labeling. Platero, C. (I) Combinación de registro no rígido y patch-labeling. Registro no rígido Registro de los atlas a la imagen paciente. Fusión de etiquetas basada en corte de grafos. Patch-labeling Registro afín de atlas. Selección de los patches más significativos. Multipoint

Patch-labeling. Platero, C. (II) Optimización del código mediante función MEX. La función MEX engloba el cálculo de la medida de similitud (ss) para hacer multipoint. Resultados en Lyapunov: ROI 1 ROI 2 Media Desviación Estándar MATLAB 11,5183 1,2907 10,4158 0,8235 MEX 11,5246 2,3281 10,0307 1,7975

Desarrollos futuros Procesamiento de los atlas ADNI-HarP. Localización de imágenes rotadas. Mejorar el algoritmo de patch-labeling. Estudiar el algoritmo AHEAD.

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