3D registration of MR and X-ray spine images using an articulated model.

Présentation: Cet article a été publié dans le journal : Computerised medical imaging and graphics (CMIG). Le but de cet article est de recaler les vertèbres extraites à partir d’images RM avec des vertèbres extraites à partir d’images RX pour des patients scoliotiques, en tenant compte des déformations non-rigides due au changement de posture entre ces deux modalités. À ces fins, une méthode de recalage à l’aide d’un modèle articulé est proposée. Cette méthode a été comparée avec un recalage rigide en calculant l’erreur sur des points de repère, ainsi qu’en calculant la différence entre l’angle de Cobb avant et après recalage. Une validation additionelle de la méthode de recalage présentée ici se trouve dans l’annexe A. Ce travail servira de première étape dans la fusion des images RM, RX et TP du tronc complet. Donc, cet article vérifie l’hypothèse 1 décrite dans la section 3.2.1.

Articulated Model Registration of MRI/X-Ray Spine Data

This paper presents a method based on articulated models for the registration of spine data extracted from multimodal medical images of patients with scoliosis. With the ultimate aim being the development of a complete geometrical model of the torso of a scoliotic patient, this work presents a method for the registration of vertebral column data using 3D magnetic resonance images (MRI) acquired in prone position and X-ray data acquired in standing position for five patients with scoliosis. The 3D shape of the vertebrae is estimated from both image modalities for each patient, and an articulated model is used in order to calculate intervertebral transformations required in order to align the vertebrae between both postures. Euclidean distances between anatomical landmarks are calculated in order to assess multimodal registration error. Results show a decrease in the Euclidean distance using the proposed method compared to rigid registration and more physically realistic vertebrae deformations compared to thin-plate-spline (TPS) registration thus improving alignment.

Multimodal image registration of the scoliotic torso for surgical planning

Background This paper presents a method that registers MRIs acquired in prone position, with surface topography (TP) and X-ray reconstructions acquired in standing position, in order to obtain a 3D representation of a human torso incorporating the external surface, bone structures, and soft tissues. Methods TP and X-ray data are registered using landmarks. Bone structures are used to register each MRI slice using an articulated model, and the soft tissue is confined to the volume delimited by the trunk and bone surfaces using a constrained thin-plate spline. Results The method is tested on 3 pre-surgical patients with scoliosis and shows a significant improvement, qualitatively and using the Dice similarity coefficient, in fitting the MRI into the standing patient model when compared to rigid and articulated model registration. The determinant of the Jacobian of the registration deformation shows higher variations in the deformation in areas closer to the surface of the torso. Conclusions The novel, resulting 3D full torso model can provide a more complete representation of patient geometry to be incorporated in surgical simulators under development that aim at predicting the effect of scoliosis surgery on the external appearance of the patient’s torso.

Monetary Policy When Wages Are Downwardly Rigid: Friedman Meets Tobin

In a monetary economy with downwardly rigid wages, the central banker should target a low, but strictly positive, inflation rate.

L'influence des mesures contenues dans le National Voter Registration Act sur le taux d'enregistrement et le taux de participation aux élections américains de 1980 à 2004

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Méthodes de génération et de validation de champs de déformation pour la recombinaison de distribution de dose à l’aide d’images 4DCT dans le cadre d’une planification de traitement de cancers pulmonaires

Des efforts de recherche considérables ont été déployés afin d'améliorer les résultats de traitement de cancers pulmonaires. L'étude de la déformation de l'anatomie du patient causée par la ventilation pulmonaire est au coeur du processus de planification de traitement radio-oncologique. À l'aide d'images de tomodensitométrie quadridimensionnelles (4DCT), une simulation dosimétrique peut être calculée sur les 10 ensembles d'images du 4DCT. Une méthode doit être employée afin de recombiner la dose de radiation calculée sur les 10 anatomies représentant une phase du cycle respiratoire. L'utilisation de recalage déformable d'images (DIR), une méthode de traitement d'images numériques, génère neuf champs vectoriels de déformation permettant de rapporter neuf ensembles d'images sur un ensemble de référence correspondant habituellement à la phase d'expiration profonde du cycle respiratoire. L'objectif de ce projet est d'établir une méthode de génération de champs de déformation à l'aide de la DIR conjointement à une méthode de validation de leur précision. Pour y parvenir, une méthode de segmentation automatique basée sur la déformation surfacique de surface à été créée. Cet algorithme permet d'obtenir un champ de déformation surfacique qui décrit le mouvement de l'enveloppe pulmonaire. Une interpolation volumétrique est ensuite appliquée dans le volume pulmonaire afin d'approximer la déformation interne des poumons. Finalement, une représentation en graphe de la vascularisation interne du poumon a été développée afin de permettre la validation du champ de déformation. Chez 15 patients, une erreur de recouvrement volumique de 7.6 ± 2.5[%] / 6.8 ± 2.1[%] et une différence relative des volumes de 6.8 ± 2.4 [%] / 5.9 ± 1.9 [%] ont été calculées pour le poumon gauche et droit respectivement. Une distance symétrique moyenne 0.8 ± 0.2 [mm] / 0.8 ± 0.2 [mm], une distance symétrique moyenne quadratique de 1.2 ± 0.2 [mm] / 1.3 ± 0.3 [mm] et une distance symétrique maximale 7.7 ± 2.4 [mm] / 10.2 ± 5.2 [mm] ont aussi été calculées pour le poumon gauche et droit respectivement. Finalement, 320 ± 51 bifurcations ont été détectées dans le poumons droit d'un patient, soit 92 ± 10 et 228 ± 45 bifurcations dans la portion supérieure et inférieure respectivement. Nous avons été en mesure d'obtenir des champs de déformation nécessaires pour la recombinaison de dose lors de la planification de traitement radio-oncologique à l'aide de la méthode de déformation hiérarchique des surfaces. Nous avons été en mesure de détecter les bifurcations de la vascularisation pour la validation de ces champs de déformation.

Patient-specific model of a scoliotic torso for surgical planning

A method for the construction of a patient-specific model of a scoliotic torso for surgical planning via inter- patient registration is presented. Magnetic Resonance Images (MRI) of a generic model are registered to surface topography (TP) and X-ray data of a test patient. A partial model is first obtained via thin-plate spline registration between TP and X-ray data of the test patient. The MRIs from the generic model are then fit into the test patient using articulated model registration between the vertebrae of the generic model’s MRIs in prone position and the test patient’s X-rays in standing position. A non-rigid deformation of the soft tissues is performed using a modified thin-plate spline constrained to maintain bone rigidity and to fit in the space between the vertebrae and the surface of the torso. Results show average Dice values of 0.975 ± 0.012 between the MRIs following inter-patient registration and the surface topography of the test patient, which is comparable to the average value of 0.976 ± 0.009 previously obtained following intra-patient registration. The results also show a significant improvement compared to rigid inter-patient registration. Future work includes validating the method on a larger cohort of patients and incorporating soft tissue stiffness constraints. The method developed can be used to obtain a geometric model of a patient including bone structures, soft tissues and the surface of the torso which can be incorporated in a surgical simulator in order to better predict the outcome of scoliosis surgery, even if MRI data cannot be acquired for the patient.