Análisis de imágenes cerebrales con FDG-PET en relación a una plantilla de estudios normales.
En esta tesis se desarrollaron dos algoritmos de registración de imágenes cerebrales obtenidas mediante Tomografía Computada (CT), PET (Tomografía por Emisión de Positrones) y RMN (Resonancia Magnética Nuclear). El primero de ellos usa registración rígida basada en cuaterniones y el segundo utiliza...
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2012
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En esta tesis se desarrollaron dos algoritmos de registración de imágenes cerebrales obtenidas mediante Tomografía Computada (CT), PET (Tomografía por Emisión de Positrones) y RMN (Resonancia Magnética Nuclear). El primero de ellos usa registración rígida basada en cuaterniones y el segundo utiliza una registración deformable basada en B-Splines, ambos aplicando maximización de la función de información mutua.
Los algoritmos fueron validados utilizando datos adquiridos en marco de la tesis: la registración rígida fue validada con fantomas con un error de 1.24 mm para registraciones de CT-RM (T1) y 1.57 mm para registraciones RM (T1)-PET, mientras que el algoritmo de registración deformable fue validado mediante imágenes de pacientes de PET con un error de 2.7 mm.
Como parte de los objetivos del trabajo se generó y amplió una base de datos regional de estudios cerebrales con PET-FDG-F18 dentro del esquema de plantillas propuesto por el software SPM (Statistical Parametric Mapping). Esta plantilla regional fue exportada a la plataforma de visualización DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine) OsiriX ® para el análisis de casos patológicos.
Se compararon 18 casos normales y 5 casos patológicos respecto de la plantilla generada. Los casos analizados coincidieron con el diagnóstico clínico, pudiendo analizarse patologías como Alzheimer, demencias frontotemporal y demencia de los cuerpos de Lewy.
En el análisis estadístico de las imágenes con la plantillas se obtuvieron resultados concordantes con los hallazgos clínicos. Las diferentes técnicas de normalización de las imágenes permitieron realizar un análisis diferencial de los casos patológicos, aportando mayor información diagnóstica.
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I25-R131-3962013-03-08T17:44:29Z Análisis de imágenes cerebrales con FDG-PET en relación a una plantilla de estudios normales. FDG-PET brain image analysis thought templates of normal patients. Caldart, Carlos S. Diagnóstico por imagen y medicina nuclear Positron computed tomography Tomografia computerizada con positron Nuclear magnetic resonance Resonancia magnética nuclear Algorithms Algoritmos Brain image Imágenes cerebrales Positron emission tomography Tomografía por emisión de positrón Template Plantilla Registration Registración Mutual information Información mutua En esta tesis se desarrollaron dos algoritmos de registración de imágenes cerebrales obtenidas mediante Tomografía Computada (CT), PET (Tomografía por Emisión de Positrones) y RMN (Resonancia Magnética Nuclear). El primero de ellos usa registración rígida basada en cuaterniones y el segundo utiliza una registración deformable basada en B-Splines, ambos aplicando maximización de la función de información mutua. Los algoritmos fueron validados utilizando datos adquiridos en marco de la tesis: la registración rígida fue validada con fantomas con un error de 1.24 mm para registraciones de CT-RM (T1) y 1.57 mm para registraciones RM (T1)-PET, mientras que el algoritmo de registración deformable fue validado mediante imágenes de pacientes de PET con un error de 2.7 mm. Como parte de los objetivos del trabajo se generó y amplió una base de datos regional de estudios cerebrales con PET-FDG-F18 dentro del esquema de plantillas propuesto por el software SPM (Statistical Parametric Mapping). Esta plantilla regional fue exportada a la plataforma de visualización DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine) OsiriX ® para el análisis de casos patológicos. Se compararon 18 casos normales y 5 casos patológicos respecto de la plantilla generada. Los casos analizados coincidieron con el diagnóstico clínico, pudiendo analizarse patologías como Alzheimer, demencias frontotemporal y demencia de los cuerpos de Lewy. En el análisis estadístico de las imágenes con la plantillas se obtuvieron resultados concordantes con los hallazgos clínicos. Las diferentes técnicas de normalización de las imágenes permitieron realizar un análisis diferencial de los casos patológicos, aportando mayor información diagnóstica. Two algorithms for brain image registration were developed, involving data obtained with Computed Tomography (CT), Positron Emission Tomography (PET) and Magnetic Resonance (MR). The first is a rigid registration method based on quaternions and the second applies deformable registration based on B-splines. Mutual Information was chosen as a similarity measure for both methods. Algorithms were validated with data acquired throughout this work; rigid registration performance was assessed with physical phantoms, with an error of 1.24 mm for T1-CT registrations and 1.57 mm for T1-PET registrations. Deformable registration was evaluated with clinical PET images instead, yielding an error of 2.7 mm. As part of this work an existing database was expanded and a regional template of PET-FDG-F18 was built according to the templates of the SPM (Statistical Parametric Mapping) software. Once the template was completed, it was exported to a DICOM viewer (OsiriX ®) so as to facilitate the analysis of pathological cases. A group of 18 subject classified as normal, and a group of 5 patients deemed as pathological were confronted with the regional template. All examined cases were in agreement with their clinical diagnosis, suggesting conditions like Alzheimer Disease, frontotemporal dementia and Lewy body Dementia. Image statistical analysis using templates and normalization strategies allow differential assessment of pathological cases, thereby enhancing diagnostic capabilities in this medical imaging field. 2012-12-19 Tesis NonPeerReviewed application/pdf http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/396/2/1Caldart.pdf es Caldart, Carlos S. (2012) Análisis de imágenes cerebrales con FDG-PET en relación a una plantilla de estudios normales. / FDG-PET brain image analysis thought templates of normal patients. Maestría en Física Médica, Universidad Nacional de Cuyo, Instituto Balseiro. http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/396/ |