Dissertação
{pt_PT=Enhanced CT/MRI non-rigid brain registration with a custom phantom} {} EVALUATED
{pt=A distorção presente nas imagens obtidas por ressonância magnética provoca uma baixa precisão na localização de tumores e/ou lesões no cérebro, como tal, estas imagens precisam de correção. Esta correção pode ser obtida assumindo uma imagem TAC como base e através do registo médico entre as duas modalidades de imagem. Neste trabalho, várias transformações de coordenadas foram aplicadas às imagens da ressonância, podendo estas ser divididas em linear e não-linear, consoante os graus de liberdade das mesmas. Registos médicos lineares foram primeiramente escolhidos para centrar as imagens e os registos não-lineares foram depois realizados para corrigir a distorção. Para atingir o objetivo desta tese, dois softwares foram necessários: o 3D Slicer, para visualização e análise de imagens médicas e o Matlab, uma plataforma de programação. Um fantoma de calibração, em forma de caixa com uma rede interior de pontos, foi também usado de forma a aceder com precisão às posições dos pontos de controlo da TAC e os pontos deformados da ressonância. Deste modo obtiveram-se transformações capazes de guiar os pontos distorcidos para a posição desejada. A melhor transformação obtida levou a um erro final com um valor máximo de 1.55 mm e médio de 0.64 mm, o que está abaixo do valor mínimo necessário para proceder à realização de uma cirurgia no cérebro. Essa transformação foi depois aplicada a imagens obtidas por ressonância de um paciente real para confirmar se a correção obtida funcionaria para qualquer objeto digitalizado pela mesma máquina de ressonância magnética., en=Distortion in magnetic resonance imaging leads to inaccurate location of brain tumours and/or lesions and therefore, MR images need correction in order to overcome that artifact. This correction can be achieved by having as ground truth CT (computed tomography) images and by performing a registration between these two modalities. In this work, many transformations were applied to the raw MR images, and these can be divided into linear and non-linear, depending on the degrees of freedom. Linear registrations were used to firstly align the CT and MR images and the non-linear registrations were then performed to correct the so-called distortion. To achieve the goal of this thesis, two softwares were used: 3D Slicer, to visualization and analysis of medical images and Matlab, a programming platform. A calibration phantom was also necessary, the one chosen consists of a box-shaped grid with equally spaced spheres. This way one could accurately access the positions of the target CT control points and the MRI deformed points to obtain a transformation capable of bringing these last ones to the desired positions. The best transformation obtained led to a final error with maximum value of 1.55 mm and an average value of 0.64 mm which is below the upper limit necessary to allow for a brain surgery to occur. That transformation was then applied to a real patient MR images to confirm if the correction would work for every object scanned by that specific MRI machine.}
janeiro 27, 2021, 14:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)
Professor Associado
ORIENTADOR
Manuel Herculano Melo de Carvalho
Centro Hospitalar de Lisboa Norte, EPE
Assistente Graduado de Neurocirurgia