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Registration of High Angular Resolution Diffusion MRI Images Using 4 th Order Tensors

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RegistrationofHighAngularResolution

DiffusionMRIImagesUsing4thOrderTensors󰀟

AngelosBarmpoutis,BabaC.Vemuri,andJohnR.Forder

UniversityofFlorida,GainesvilleFL32611,USA{abarmpou,vemuri}@cise.ufl.edu,jforder@mbi.ufl.edu

Abstract.RegistrationofDiffusionWeighted(DW)-MRIdatasetshasbeencommonlyachievedtodateinliteraturebyusingeitherscalaror2nd-ordertensorialinformation.However,scalaror2nd-ordertensorsfailtocapturecomplexlocaltissuestructures,suchasfibercrossings,andtherefore,datasetscontainingfiber-crossingscannotberegisteredaccu-ratelybyusingthesetechniques.Inthispaperwepresentanovelmethodfornon-rigidlyregisteringDW-MRIdatasetsthatarerepresentedbyafieldof4th-ordertensors.WeusetheHellingerdistancebetweenthenormalized4th-ordertensorsrepresentedasdistributions,inordertoachievethisregistration.Hellingerdistanceiseasytocompute,isscaleandrotationinvariantandhenceallowsforcomparisonofthetrueshapeofdistributions.Furthermore,weproposeanovel4th-ordertensorre-transformationoperator,whichplaysanessentialroleintheregistrationprocedureandshowssignificantlybetterperformancecomparedtothere-orientationoperatorusedinliteratureforDTIregistration.Weval-idateandcompareourtechniquewithotherexistingscalarimageandDTIregistrationmethodsusingsimulateddiffusionMRdataandrealHARDIdatasets.

1Introduction

Inmedicalimaging,duringthelastdecade,ithasbecomepossibletocollect

magneticresonanceimage(MRI)datathatmeasurestheapparentdiffusivityof

waterintissueinvivo.A2ndordertensorhascommonlybeenusedtoapprox-imatethediffusivityprofileateachimagelatticepointinaDW-MRI[4].The

approximateddiffusivityfunctionisgivenby

d(g)=gTDg(1)

whereg=[g1g2g3]TisthemagneticfieldgradientdirectionandDisthe

estimated2nd-ordertensor.

RegistrationofDW-MRIdatasetsbyusing2nd-ordertensorshasbeenpro-

posedbyAlexanderetal.[2].Inthisworkatensorre-orientationoperationwas

󰀟ThisresearchwasinpartsupportedbyRO1EB007082andNS42075toBCVandthedatacollectionwasinpartsupportedbythegrantsR01NS36992andP41RR16105.WethankDr.StephenBlackbandforsupportingthedatacollectionandDr.Shepherdforcollectingthedata.

N.Ayache,S.Ourselin,A.Maeder(Eds.):MICCAI2007,PartI,LNCS4791,pp.908–915,2007.c󰀁Springer-VerlagBerlinHeidelberg2007RegistrationofHighAngularResolutionDiffusionMRIImages909

proposedasasignificantpartofthediffusiontensorfieldtransformationproce-

dure.Aframeworkfornon-rigidregistrationofmulti-modalmedicalimageswasproposedin[12].Thistechniqueperformsregistrationbasedonextractionof

highlystructuredfeaturesfromthedatasetsanditwasappliedtotensorfields.

RegistrationofDTIusingquantitieswhichareinvarianttorigidtransformations

andcomputedfromthediffusiontensorswasproposedin[7].Byregisteringthe

rigid-tranformationinvariantmaps,oneavoidsthere-orientationstepandthus

canreducethetimecomplexity.Thelocallyaffinemulti-resolutionscalarimage

registrationproposedin[8]wasextendedtoDTIimagesin[17].Inthismethod

theimagedomainoftheimagebeingregisteredissubdivided(usingamulti-

resolutionframework)intosmallerregions,andeachregionisregisteredusing

affinetransformation.Theaffinetransformationisparametrizedusingatrans-

formationvector,arotation,andanSPDmatrix.Byusingthisparametrization

onecanavoidthepolardecompositionstepwhichisrequiredinordertoextract

therotationcomponentforre-orientationpurposes.

AlltheabovemethodsperformregistrationofDW-MRIdatasetsbasedon

scalarimagesor2nd-ordertensorialapproximationsofthelocaldiffusivity.This

approximationfailstorepresentcomplexlocaltissuestructures,suchasfiber

crossings,andthereforeDTIregistrationofdatasetcontainingsuchcrossings

leadstoinaccuratetransformationsofthelocaltissuestructures.

InthispaperwepresentanovelregistrationmethodforDW-MRIdatasets

representedbyafieldof4th-ordertensors.WeproposetousetheHellingerdis-

tancemeasurebetween4th-ordertensorsrepresentedbyangulardistributions

(correspondingtothenormalizedcoefficientsofthesetensors),andemployitin

theregistrationprocedure.Hellingerdistanceisverycommonlyusedincommu-

nicationnetworksandalsoindensityestimationtechniquesasitisquiterobust

andhasattractiveasymptotics[5].Fromourpointofview,thisdistanceiseasy

tocomputeandisscaleandrotationinvariant,thusallowingfortrueshape

comparison[9].Anotherkeycontributionofourworkisthehigher-ordertensor

re-transformationoperation,whichisappliedinourregistrationalgorithm.We

validateourframeworkandcompareitwithexistingtechniquesusingsimulated

MRandrealdatasets.

2Registrationof4th-OrderTensorFields

Thissectionisorganizedasfollows:First,in2.1webrieflyreviewtheformulation

of4th-ordertensorsinDW-MRI.Then,insection2.2wedefinetheHellinger

distancebetween4th-ordertensorsrepresentedbyangulardistributions,which

willbeemployedinsection2.3forregistrationof4th-ordertensorfields.

2.14th-OrderSymmetricPositiveTensorsfromDW-MRI

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磁共振弹性成像一种非侵入式体内组织力学性质可视化方法

磁共振弹性成像一种非侵入式体内组织力学性质可视化方法

磁共振弹性成像一种非侵入式体内组织力学性质可视化方法

磁共振弹性成像（MRE）是一种非侵入式体内组织力学性质可视化的方法，通过结合磁共振成像技术和机械激振器，可以实时、定量地反映组织的弹性特性。它已经被广泛应用于多种医学领域，如心脏疾病、脑部疾病和肝脏疾病等，为临床诊断和治疗提供了重要的辅助手段。

MRE的基本原理是利用机械激振器在体内产生机械波，并利用磁共振成像仪拍摄波传播过程中组织的位移图像。首先，在受检组织区域放置一个柔性激振器，该激振器通过声波或机械波传导力激发组织的振动。随后，利用磁共振成像仪拍摄一系列瞬时位移图像，通过这些图像的相位信息，可以重建出组织弹性参数的变化分布。

MRE可以提供组织的弹性参数信息，包括剪切模量（shear modulus）和泊松比（Poisson's ratio）等。剪切模量反映了组织抗剪切变形的能力，是衡量组织硬度和柔软度的指标。泊松比描述了组织在受到外力作用时的体积压缩程度，可以用于评估组织的弹性与变形特性。

MRE在医学领域的应用非常广泛。例如，在心脏疾病诊断中，MRE可以帮助医生评估心肌组织的硬度，检测心肌纤维化，进一步评估心功能和预测病情发展。在脑部疾病中，如中风和癫痫等，MRE可以提供大脑组织弹性的定量信息，辅助医生做出更准确的诊断和治疗决策。在肝脏疾病中，MRE可以评估肝硬化的程度，帮助医生选择合适的治疗方案。

与传统的组织力学测试方法相比，MRE具有许多优点。首先，MRE是一种非侵入式的检测方法，不需要进行切除或穿刺操作，减少了对患者的伤害和痛苦。其次，MRE可以提供全局和局部组织弹性信息，可以同时评估多个局部区域的变化，为病灶的定位和表征提供了准确、可靠的数据。此外，MRE还可以提供定量的测量结果，减少了主观因素的影响，有助于准确地评估组织的力学特性。

虽然MRE具有许多优点，但也存在一些限制和挑战。首先，MRE成像过程较为复杂，需要专业的设备和技术支持。其次，由于受到波传播的限制，MRE在某些部位的应用受到一定的限制，如骨骼组织和腔道结构等。此外，MRE也存在成本较高和检测时间较长的问题，需要进一步降低成本和提高成像效率。 总之，磁共振弹性成像作为一种非侵入式体内组织力学性质可视化方法，在医学领域具有广泛的应用前景。通过评估组织的弹性特性，MRE可以为临床诊断和治疗提供重要的信息，有助于改善疾病的预测和治疗效果。随着技术的不断发展和改进，相信MRE将在未来发挥更大的作用，并为医学研究和临床实践带来更多的创新和突破。

人工智能在急性缺血性脑卒中成像中的应用进展

人工智能在急性缺血性脑卒中成像中的应用进展

国际医学放射学杂志ＩｎｔＪＭｅｄＲａｄｉｏｌ２０22Jul鸦45穴4雪：444-448人工智能在急性缺血性脑卒中成像中的应用进展陈晓宇王希明*【摘要】人工智能（AI）技术可采用多种算法模拟人类认知和信息处理过程，与CT和MRI相结合可用于急性缺血性脑卒中成像，包括梗死灶的检测、影像分割、头颈大血管闭塞的检测和病人预后预测等。采用AI技术分析或构建模型有助于临床医师对脑卒中病人的尽早诊疗、及时干预和随访评估。概述AI的概念，并就其在急性缺血性脑卒中病人CT平扫、CT血管成像（CTA）、CT灌注成像（CTP）、MRI中的应用进展进行综述。【关键词】人工智能；急性缺血性卒中；卒中；磁共振成像；体层摄影术，X线计算机中图分类号：R743.3；R445.2;R445.3文献标志码：ATheprogressofartificialintelligenceinacuteischemicstrokeimagingCHENXiaoyu,WANGXiming.DepartmentofRadiology,FirstAffiliatedHospitalofSoochowUniversity,Suzhou215031,China.Correspondingauthor:WANGXiming,E-mail:**********************【Abstract】Artificialintelligence(AI)canbeusedtosimulatehumancognitionandinformationprocessingthroughavarietyofalgorithms,andcanbeusedincombinationwithCTandMRIforacuteischemicstrokeimaging,includinginfarctdetection,imagingsegmentation,localizinglargevesselocclusioninheadandneck,andprognosticestimation.AnalysisormodelconstructionusingAItechniquescanhelpcliniciansinearlydiagnosisandtreatment,timelyintervention,andfollow-upassessmentofstrokepatients.ThispaperreviewstheconceptofAI,andAIapplicationsinplainCT,CTangiography(CTA),CTperfusion(CTP),andMRIinacuteischemicstrokepatientsanditsdevelopmentprospects.【Keywords】Artificialintelligence;Acuteischemicstroke;Stroke;Magneticresonanceimaging;Tomography,X-raycomputedＩｎｔＪＭｅｄＲａｄｉｏｌ，２０22，45（4）：444-448

磁共振常用英文缩写.

磁共振常用英文缩写.

磁共振常用英文缩写.

今天咱们一起来了解一下磁共振常用的英文缩写，这就像是打开一个神秘的小盒子，里面藏着好多有趣的知识呢！

MRI.

你知道吗？MRI就是磁共振成像的英文缩写，它的全称是Magnetic Resonance

Imaging。想象一下，就好像我们身体里有一个小小的秘密世界，而MRI就像是一个超级厉害的小侦探，它能通过特殊的方法，把我们身体里面的情况清楚地“拍”下来，让医生叔叔阿姨们看到我们身体里的各个器官是不是都健康。比如说，要是小明不小心摔了一跤，伤到了脑袋，医生就可能会让他去做MRI检查，看看脑袋里面有没有受伤。

MRCP.

接下来，咱们再看看MRCP。它是磁共振胰胆管造影的英文缩写，英文全称是Magnetic Resonance Cholangiopancreatography。这又是什么意思呢？其实呀，它就像是一个专门探索我们身体里胰脏和胆管秘密的小魔法师。比如说，小红最近总觉得肚子不舒服，吃饭也没胃口，医生怀疑她的胰脏或者胆管可能出了问题，这时候就可能会让小红去做MRCP检查，看看是不是这两个“小家伙”在捣乱呢。

MRA.

还有一个很重要的英文缩写是MRA，它代表的是磁共振血管造影，英文全称是Magnetic Resonance Angiography。把它想象成一个小小的探险家，专门去探索我们身体里的血管。就像我们身体里有好多好多像小管道一样的血管，它们负责把营养和氧气送到身体的每个角落。要是小强的腿突然疼了起来，医生怀疑是血管出了问题，那就可能会让小强做MRA检查，看看血管是不是被什么东西堵住了，就像小管道里进了小石子一样。

现在你们是不是对磁共振常用的英文缩写有了一些了解啦？以后要是听到医生说起这些，就不会觉得陌生啦！

GEOMETRIC PROCESSING OF HIGH RESOLUTION AIRBORNE SCANNER IMAGERY USING GPS-INS AND GROUND C

GEOMETRIC PROCESSING OF HIGH RESOLUTION AIRBORNE SCANNER IMAGERY USING GPS-INS AND GROUND C

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Initial AlingmentX Y Z

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Inertial-Navigation-System

ILinear Accel.

Angular Rates

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y"x’y’Scanlinesjj+1

Z−planeProjection centresOriginal image

Rectified imagej−1

jj+1j−1

Ground pointImage point

Flight pathx"

y"Ground pointGrid point