Atlas Construction for Measuring the Variability of Complex Anatomical Structures

236 Pages·2012·10.96 MB·English

by  Herve Lombaert

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UNIVERSITE DE MONTREAL
ATLAS CONSTRUCTION FOR MEASURING
THE VARIABILITY OF COMPLEX ANATOMICAL STRUCTURES
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HERVE LOMBAERT
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DEPARTEMENT DE GENIE INFORMATIQUE ET GENIE LOGICIEL
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ECOLE POLYTECHNIQUE DE MONTREAL
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THESE PRESENTEE EN VUE DE L’OBTENTION
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DU DIPLOME DE PHILOSOPHIÆ DOCTOR (Ph.D.)
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(GENIE INFORMATIQUE)
JUIN 2012
c Herv´e Lombaert, 2012
￿
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UNIVERSITE DE MONTREAL
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ECOLE POLYTECHNIQUE DE MONTREAL
Cette th´ese intitul´ee:
ATLAS CONSTRUCTION FOR MEASURING THE VARIABILITY OF COMPLEX
ANATOMICAL STRUCTURES
pr´esent´ee par: LOMBAERT Herv´e
en vue de l’obtention du diplˆome de: Philosophiæ Doctor
a ´et´e duˆment accept´ee par le jury d’examen constitu´e de:
M. PAL Christopher J., Ph.D., pr´esident
Mme CHERIET Farida, Ph.D., membre et directrice de recherche
M. GRADY Leo, Ph.D., membre et codirecteur de recherche
M. DAHDAH Nagib, M.D., membre
M. SIDDIQI Kaleem, Ph.D., membre
iii
“Learning never exhausts the mind”
— Leonardo da Vinci (1452–1519)
iv
DEDICATION
Aos meus queridos pais
(To My Loving Parents)
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ACKNOWLEDGMENTS
This thesis represents a personal achievement that has been made possible through the help
and support from many encounters. Notably, I am deeply thankful to all members of my
Ph.D. committee who took patience to read and evaluate this manuscript. I am, of course,
extremelygratefultomydirector, Farida Cheriet, whogavemealltheFreedomtopursuemy
dreams, fulfill my curiosities, experiment and develop all thoughts that eventually led to the
young researcher I am today. My scientific development is also greatly due to my codirectors,
Leo Grady, and previously Yiyong Sun, who knew how to precisely stimulate my curiosity
and intellect. They both introduced me, since my beginnings at Siemens Corporate Research
in Princeton, to this captivating world of research where imagination is the limit. I also owe
a lot to Chenyang Xu who has always been a great mentor and a personal role model all
along these years, Frank Sauer and Gareth Funka-Lea for opening doors to new possibilities,
and Jonathan Polimeni, from the Martinos Center at the Harvard Medical School, whose
amazing knowledge greatly inspired me.
During my thesis, I also had the privilege to collaborate with INRIA Sophia Antipolis, in
a stunning team led by Nicholas Ayache who always trusted me, gave me an insightful eye
on research, and introduced me to great researchers. Among them are Jean-Marc Peyrat,
also a great friend, who was extremely helpful all along this collaboration, Herv´e Delingette,
with whom I had great brainstorming sessions, Xavier Pennec, who is a great source of
inspiration and certainly deeply peaked my curiosity on mathematics, Maxime Sermesant,
withwhomIhadgreatdiscussionsoncardiacanatomyandfunctions, andincrediblestudents
such as Marco Lorenzi and Christoph Seiler, who inspired me with their rigorous thoughts on
Demons. My stay in France also brought me to collaborate with the CREATIS team led by
Isabelle Magnin, and in particular, with Pierre Croisille who introduced me to a whole new
fascinating world of cardiac microstructures and diffusion tensor imaging, and who always
had time to meet me, be it in Lyon, Monaco, or Montreal, as well as with Patrick Clarysse
and Stanislas Rapacchi, who were always very helpful in our collaboration.
The world of research is an intriguing environment where work and friendship are very
closelyintermingled. Throughoutmythesis, Ihadtheprivilegetomeetgreatresearchersand
friends, in Montreal, David, Cedric, Chantal, Fantin, Fouzi, Jeremie, Jonathan 2, Lama,
×
Luc, Madeleine, Mathias, Najat, Pascal, Pascal, Philippe, Rafik for dragging me into the
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IEEE student branch, Rola, Samuel, S´ebastien, S´everine, Thomas, Yasmin, in Princeton,
Alban, Ali, Brad, Christoph, Christophe, Daniel for being a great roommate and for intro-
ducing me to the Levelsets, David, Guillaume 2, Julien 2, Kalpit, Kanwal, Klaus, Marie-
× ×
Pierre, Nicolas 2, Oliver, Rui, Tony, Wolfgang, and on the French Riviera, Andrew, Bar-
×
bara, Benoit, Erik, Erin, Fran¸cois and Vincent for their pride, Gr´egoire, Hugo, Isabelle for
her incredible help, Jan, Jatin, John, Jerome, Ken, Kristin for liquorice, Liliane, Marine,
Michael, Mikael, Nicolas, Olivier for our 200km bike tour in Corsica with Jean-Marc, Rocio,
Stefan, Stephan, St´ephanie, Tommaso for his crash course on Demons, Vikash, Wassim.
On a personal note, I must thank my close and deep friends who gave me the courage to
pursue the Ph.D. when times were darker, Ali, Antoine, Arnaud for his amazing kindness,
Bruno, G´erald and Marthe for their unstinting support, Laurent for his insightful thoughts
and help, Mazen, Sophie for her patience, as well as Catherine pour sa touche de folie
qui m’est ch`ere, and above all, my parents and family, meus pais e familia que sempre me
apoiaram em meus esfor¸cos.
The research undergone during this thesis has been funded through the sponsorship
of Siemens Corporate Research, as well as the NSERC Alexander Graham Bell Canada
Graduate Scholarship (CGS) and several travel grants (INRIA, EGIDE, NSERC, IAPR,
IPMI).
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RESUME
La recherche sur l’anatomie humaine, en particulier sur le cœur et le cerveau, est d’un int´erˆet
particuliercarleursanomaliesentraˆınentdespathologiesquisontparmilesprincipalescauses
de d´ec`es dans le monde et engendrent des couˆts substantiels. Heureusement, les progr`es en
imagerie m´edicale permettent des diagnostics et des traitements autrefois impossibles. En
contrepartie, la quantit´e ph´enom´enale de donn´ees produites par ces technologies n´ecessite
le d´eveloppement d’outils efficaces pour leur traitement. L’objectif de cette th`ese est de
proposer un ensemble d’outils permettant de normaliser des mesures pr´elev´ees sur diff´erents
individus, essentiels `a l’´etude des caract´eristiques de structures anatomiques complexes.
La normalisation de mesures consiste `a rassembler une collection d’images dans une
r´ef´erence commune, aussi appel´ee construction d’atlas num´eriques, afin de combiner des
mesures provenant de diff´erents patients. Le processus de construction inclut deux ´etapes
principales ; la segmentation d’images pour trouver des r´egions d’int´erˆets et le recalage
d’images afin de d´eterminer les correspondances entres r´egions d’int´erˆets. Les m´ethodes
actuelles de constructions d’atlas peuvent n´ecessiter des interventions manuelles, souvent
fastidieuses, variables, et sont en outre limit´ees par leurs m´ecanismes internes. Principale-
ment, le recalage d’images d´epend d’une d´eformation incr´ementales d’images sujettes a` des
minimums locaux. Le recalage n’est ainsi pas optimal lors de grandes d´eformations et ces
limitations requi`erent la n´ecessit´e de proposer de nouvelles approches pour la construction
d’atlas.
Les questions de recherche de cette th`ese se concentrent donc sur l’automatisation des
m´ethodes actuelles ainsi que sur la capture de d´eformations complexes de structures ana-
tomiques, en particulier sur le cœur et le cerveau. La m´ethodologie adopt´ee a conduit a`
trois objectifs de recherche sp´ecifiques. Le premier pr´evoit un nouveau cadre de construction
automatis´ed’atlasafindecr´eerlepremieratlashumaindel’architecturedefibrescardiaques.
Le deuxi`eme vise a` explorer une nouvelle approche bas´ee sur la correspondance spectrale,
nomm´ee FOCUSR, afin de capturer une grande variabilit´e de formes sur des maillages. Le
troisi`eme aboutit finalement a` d´evelopper une approche fondamentalement diff´erente pour
le recalage d’images a` fortes d´eformations, nomm´ee les d´emons spectraux.
Le premier objectif vise plus particuli`erement `a construire un atlas statistique de l’archi-
tecture des fibres cardiaques a` partir de 10 cœurs ex vivo humains. Le syst`eme d´evelopp´e a
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men´e `a deux contributions techniques et une m´edicale, soit l’am´elioration de la segmentation
de structures cardiaques et l’automatisation du calcul de forme moyenne, ainsi que notam-
ment la premi`ere ´etude chez l’homme de la variabilit´e de l’architecture des fibres cardiaques.
Pour r´esumer les principales conclusions, les fibres du cœur humain moyen varient de 12 ,
◦
±
l’angle d’h´elix s’´etend entre 41 ( 26 ) sur l’´epicarde `a +66 ( 15 ) sur l’endocarde, tan-
◦ ◦ ◦ ◦
− ± ±
dis que l’angle transverse varie entre +9 ( 12 ) et +34 ( 29 ) `a travers le myocarde. Ces
◦ ◦ ◦ ◦
± ±
r´esultats sont importants car ces fibres jouent un roˆle clef dans diverses fonctions m´ecaniques
et ´electro-physiologiques du cœur.
Le deuxi`eme objectif cherche a` capturer une grande variabilit´e de formes entre structures
anatomiques complexes, plus particuli`erement entre cortex c´er´ebraux a` cause de l’extrˆeme
variabilit´e de ces surfaces et de leur int´erˆet pour l’´etude de fonctions cognitives. La nou-
velle m´ethode de correspondance surfacique, nomm´ee FOCUSR, exploite des repr´esentations
spectrales car l’appariement devient plus facile et rapide dans le domaine spectral plutoˆt
que dans l’espace Euclidien classique. Dans sa forme la plus simple, FOCUSR am´eliore
les m´ethodes spectrales actuelles par un recalage non rigide des repr´esentations spectrales,
toutefois, son plein potentiel est atteint en exploitant des donn´ees suppl´ementaires lors de la
mise en correspondance. Par exemple, les r´esultats ont montr´e que la profondeur des sillons
et de la courbure du cortex c´er´ebral am´eliore significativement la correspondance de surfaces
de cerveaux.
Enfin, le troisi`eme objectif vise `a am´eliorer le recalage d’images d’organes ayant des
fortes variabilit´es entre individus ou subis de fortes d´eformations, telles que celles cr´e´ees par
le mouvement cardiaque. La m´ethodologie amen´ee par la correspondance spectrale permet
d’am´eliorer les approches conventionnelles de recalage d’images. En effet, les repr´esentations
spectrales, capturant des similitudes g´eom´etriques globales entre diff´erentes formes, permet-
tent de surmonter les limitations actuelles des m´ethodes de recalage qui restent guid´ees par
des forces locales. Le nouvel algorithme, nomm´e d´emons spectraux, peut ainsi supporter de
tr`es grandes d´eformations locales et complexes entre images, et peut ˆetre tout autant adapt´e
a` d’autres approches, telle que dans un cadre de recalage conjoint d’images. Il en r´esulte
un cadre complet de construction d’atlas, nomm´e d´emons spectraux multijoints, ou` la forme
moyenne est calcul´ee directement lors du processus de recalage plutˆot qu’avec une approche
s´equentielle de recalage et de moyennage.
La r´ealisation de ces trois objectifs sp´ecifiques a permis des avanc´ees dans l’´etat de l’art
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au niveau des m´ethodes de correspondance spectrales et de construction d’atlas, en per-
mettant l’utilisation d’organes pr´esentant une forte variabilit´e de formes. Dans l’ensemble,
les diff´erentes strat´egies fournissent de nouvelles contributions sur la fa¸con de trouver et
d’exploiter des descripteurs globaux d’images et de surfaces. D’un point de vue global, le
d´eveloppement des objectifs sp´ecifiques ´etablit un lien entre : a) la premi`ere s´erie d’outils,
mettant en ´evidence les d´efis `a recaler des images `a fortes d´eformations, b) la deuxi`eme
s´erie d’outils, servant `a capturer de fortes d´eformations entre surfaces mais qui ne reste pas
directement applicable `a des images, et c) la troisi`eme s´erie d’outils, faisant un retour sur
le traitement d’images en permettant la construction d’atlas `a partir d’images ayant subies
de fortes d´eformations. Il y a cependant plusieurs limitations g´en´erales qui m´eritent d’ˆetre
investigu´ees, par exemple, les donn´ees partielles (tronqu´ees ou occluses) ne sont pas actuelle-
ment prises en charge les nouveaux outils, ou encore, les strat´egies algorithmiques utilis´ees
laissent toujours place `a l’am´elioration.
Cette th`ese donne de nouvelles perspectives dans les domaines de l’imagerie cardiaque
et de la neuroimagerie, toutefois, les nouveaux outils d´evelopp´es sont assez g´en´eriques pour
ˆetre appliqu´es a` tout recalage d’images ou de surfaces. Les recommandations portent sur des
recherches suppl´ementaires qui ´etablissent des liens avec la segmentation a` base de graphes,
pouvant conduire `a un cadre complet de construction d’atlas ou` la segmentation, le recalage,
et le moyennage de formes seraient tous interd´ependants. Il est ´egalement recommand´e
de poursuivre la recherche sur la construction de meilleurs mod`eles ´el´ectro-m´ecaniques car-
diaques a` partir des r´esultats de cette th`ese. En somme, les nouveaux outils offrent de
nouvelles bases de recherche et d´eveloppement pour la normalisation de formes, ce qui peut
potentiellement avoir un impact sur le diagnostic, ainsi que la planification et la pratique
d’interventions m´edicales.
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ABSTRACT
Research on human anatomy, in particular on the heart and the brain, is a primary con-
cern for society since their related diseases are among top killers across the globe and have
exploding associated costs. Fortunately, recent advances in medical imaging offer new possi-
bilities for diagnostics and treatments. On the other hand, the growth in data produced by
these relatively new technologies necessitates the development of efficient tools for processing
data. The focus of this thesis is to provide a set of tools for normalizing measurements across
individuals in order to study complex anatomical characteristics.
The normalization of measurements consists of bringing a collection of images into a
common reference, also known as atlas construction, in order to combine measurements
made on different individuals. The process of constructing an atlas involves the topics of
segmentation, which finds regions of interest in the data (e.g., an organ, a structure), and
registration, which finds correspondences between regions of interest. Current frameworks
may require tedious and hardly reproducible user interactions, and are additionally limited
by their computational schemes, which rely on slow iterative deformations of images, prone
to local minima. Image registration is, therefore, not optimal with large deformations. Such
limitations indicate the need to research new approaches for atlas construction.
The research questions are consequently addressing the problems of automating current
frameworks and capturing global and complex deformations between anatomical structures,
in particular between human hearts and brains. More precisely, the methodology adopted in
the thesis led to three specific research objectives. Briefly, the first step aims at developing
a new automated framework for atlas construction in order to build the first human atlas
of the cardiac fiber architecture. The second step intends to explore a new approach based
on spectral correspondence, named FOCUSR, in order to precisely capture large shape vari-
ability. The third step leads, finally, to a fundamentally new approach for image registration
with large deformations, named the Spectral Demons algorithm.
The first objective aims more specifically at constructing a statistical atlas of the cardiac
fiber architecture from a unique human dataset of 10 ex vivo hearts. The developed frame-
work made two technical, and one medical, contributions, that are the improvement of the
segmentation of cardiac structures, the automation of the shape averaging process, and more
importantly, the first human study on the variability of the cardiac fiber architecture. To