Біомеханічні та патофізіологічні моделі для аналізу зображень мозку

Біомеханічні та фізіо-патологічні моделі для аналізу зображень мозку. Дисертація Олів'є Клац, підготовлена під керівництвом Ніколаса Айяча та Ерве Делінгетте. Дисертація, представлена з метою отримання звання лікаря з Школи Парижських шахт. Спеціальність чисельна механіка. 10 лютого 2006 р. 1

Алгоритмічні моделі Алгоритмічні моделі людського тіла використовуються для моделювання поведінки органів або патологій. 3 рівні [Сатава]: Геометричні (анатомія, статистика) Фізичні, хімічні (біомеханічні, термічні) Фізіологічні (функції та патології) [Сатава] Річард Сатава. Поточний стан майбутнього. В Proc. 4-го конф. Медицина відповідає віртуальній реальності (MMVR'96), Інтерактивні технології та нова парадигма охорони здоров’я, сторінки 100106. IOS Press, січень 1996 р. [Айяче] Н. Айяче, редактор. Обчислювальні моделі для людського тіла. Довідник з чисельного аналізу (редактор серії Циарле). Elsevier, 2004. 670 сторінок. 2

Зображення взаємодії - моделі Краще розуміння та інтерпретація медичних даних Алгоритмічні моделі Анатомічна фізична взаємодія Фізіологічна/патологічна Геометрія Моделювання Оцінка Дані Медична візуалізація Експерименти in vitro Клінічні вимірювання 3

Вступ Інтерес до алгоритмічних моделей під час хірургічного втручання: Зображення [Sinha] Лазерний сканер Операційне поле Реконструйована поверхня [Sinha] TK Sinha, BM Dawant, V. Duay, DM Cash, RJ Weil та MI Miga, Метод відстеження деформацій поверхні кори з використанням лазерний сканер діапазону, IEEE Transaction on Medical Imaging, vol. 24, ні. 6, стор. 767-781, 2005. [Шкрінджар] Оскар Шкрінджар. Деформовані моделі в нейрохірургії, керованої зображеннями. Кандидатська дисертація, Єльський університет, травень 2002 р. [Audette] Мішель Одетт. Анатомічна ідентифікація поверхні, зондування та реєстрація для характеристики внутрішньохірургічних деформацій мозку. Кандидатська дисертація, Університет Макгілла, 2003. 4

Вступ для інтерпретації даних МЕГ/ЕЕГ: Зображення [Жуков] [Жуков] Л. Є. Жуков, Д. М. Вайнштейн та К. Р. Джонсон Незалежний аналіз компонентів для локалізації джерел ЕЕГ в реалістичних моделях голови IEEE Engineering in Medicine and Biology, том 19, с., 2000. [Kybic] J. Kybic, M. Clerc, T. Abboud, O. Faugeras, R. Keriven, T. Papadopoulo. Цілісні формулювання для проблеми ЕЕГ. Звіт про дослідження INRIA 4735 [Дарвас] Ф. Дарвас, М. Раутіайнен, Д. Пантазіс, Х. Беналі, С. Байє, Дж. С. Мошер, Л. Гарнеро, Р. М. Ліхі. Дослідження точності локалізації диполя в MEG за допомогою завантажувального ремінця. У Neuroimage vol.25, pp. 383-394, квітень 2005 р. [Im] C.-H. Ім, Х.-К. Юнг, Н. Фудзімакі, Анатомічно обмежена дипольна настройка (ANACONDA) для точної локалізації фокальних джерел MEG/EEG, Phys. Мед. Biol., 50: 4931-4953, жовтень 2005. 5

Вступ А також зображення [Ліс] Зображення [Chabanas] Зображення [Paccini] Хірургія печінки Щелепно-лицьова хірургія Хірургія матки [Ліс] Clément Forest. Моделювання лапароскопічної хірургії: внесок у вивчення об’ємного скорочення, зворотний зв’язок із зусиллями та моделювання судин. Кандидатська дисертація, École Polytechnique, березень 2003 р. [Chabanas] М. Chabanas, V. Luboz, Y. Payan. Модель скінченних елементів пацієнта для м’яких тканин обличчя для комп’ютерної щелепно-лицевої хірургії, Аналіз медичних зображень, вип. 7, випуск 2, 2003, с. 131-151. [Паччіні] Паччіні Одрі, Розробка 3D-моделі кінцевих елементів, застосованої до моделювання хірургічних операцій на м’яких тканинах, докторська дисертація з чисельної механіки, ENSMP, Софія-Антиполіс, 30 листопада 2005 р. 6

Конспект презентації 1. Від медичного зображення до механічної моделі 1. Сегментація тканин на медичних зображеннях 2. Побудова механічної моделі мозку 2. Механічна модель інтраопераційних деформацій 3. Механічна модель для реєстрації «медичних зображень 4. Моделювання гідроцефалії 5. Моделювання росту гліобластоми 6. Висновок Співпраця з: S. Oudot, L. Rineau, Geometrica, S. Lanteri, Caiman, INRIA Sophia Antipolis 8

Математична морфологія (ерозія, розширення) Алгоритм сегментації Класифікація розподілу ЕМ Реєстрація з атласом T T 9

Сітка сегментації Послідовна сітка в трикутниках, потім у тетраедрах [Oudot] [Scarella]: Позначення елементів [Sermesant]: [Oudot] S. Oudot, L. Rineau та M. Yvinec. Об'єм сітки, обмежений гладкими поверхнями. Звіт про дослідження 5626, INRIA, 2005. [Sermesant] M. Sermesant, C. Forest, X. Pennec, H. Delingette та N. Ayache. Деформуються біомеханічні моделі: Застосування для 4D аналізу серцевих зображень. Медичний аналіз зображень, 7 (4): 475-488, грудень 2003 р. [Скарела] Г. Скарелла, О. Клатц, С. Лантері, Г. Боме, С. Удо, Дж. П. П. Понс, С. Піперно, П. Джолі, Дж. Віарт. Реалістичне чисельне моделювання впливу на тканини голови людини електромагнітних хвиль від стільникових телефонів. Праць Академії наук, фізика. (Прийнято - 2006) 10

Механічні властивості мозку Лінійна ізотропна еластичність: Лінеаризований тензор деформації = 2 1 ε (TU + U) Лінійне конститутивне рівняння: σ = λi tr (ε) 2µε λ = 3 + Eυ (1+ υ) (1 2υ) E µ = 2 1+ Співвідношення рівноваги: div (σ) + f = 0 (υ) ε U σ λ, µ f Тензор деформацій Тензор переміщення Тензор напружень Коефіцієнти Ламе Зовнішні сили 11

Механічні властивості мозку Лінеаризація закону Міллера [Міллер]: Стрес (Па) 60 40 20 Лінеаризація Закон Міллера Модуль Юнга Е = 694 Па Коефіцієнт Пуассона: υ = 0,35 0 5 10 Деформація (%) [Міллер] К Міллер. Біомеханіка мозку для комп’ютерно-інтегрованої хірургії. Видавництво Варшавського технологічного університету, 2002. 12

План презентації 1. Від медичного зображення до механічної моделі 2. Механічна модель інтраопераційних деформацій 1. Анатомія внутрішньочерепного простору 2. Операція електростимуляції 3. Приклад моделювання 3. Механічна модель для реєстрації медичних зображень 4. Моделювання гідроцефалії 5. Моделювання росту гліобластоми 6. Висновок Співпраця E. Bardinet, D. Dormont, CHU Pitié Salpétrière, Париж 13

Анатомія внутрішньочерепного простору A) Тверда мати B) Коса головного мозку C) Намет мозочка D) Півкулі головного мозку E) Півкулі мозочка Кістка Мозковий стовбур 14

Операція електростимуляції Image Medtronic Імплантація мікроелектродів у субталамічні ядра в стереотаксичних умовах Значні артефакти в післяопераційному МРТ 15

Біомеханічна модель Лівий рівень рідини Правий рівень рідини Гравітація Фіксовані вузли Помилковий мозок 16

Приклад передопераційного моделювання МРТ Післяопераційне моделювання МРТ 17

План презентації 1. Від медичного зображення до механічної моделі 2. Механічна модель інтраопераційних деформацій 3. Механічна модель реєстрації медичних зображень 1. Мотивація 2. Спосіб і формулювання 3. Результати 4. Моделювання гідроцефалії 5. Моделювання зростання гліобластоми 6. Висновок Співпраця С. Уорфілд, SPL, Гарвардська медична школа, Бостон, США 18

Мотивація Кілька МРТ, доступних перед операцією (T1, T2, dMRI, fMRI) fMRI dMRI T1 MRI Збір зображень під час операції Система МРТ із відкритим магнітом 0,5 Т (Signa SP, GE Medical Systems) від МБТ Брігама та Жіночої лікарні Інтраопераційна МРТ 19

Мотивація Слабке магнітне поле нижча роздільна здатність: T1 МРТ 256x256x60 дюймів

4 хв. Ви не можете отримати повний набір даних під час операції. Оцініть інтраопераційні деформації для спотворення передопераційних зображень ШВИДКО НЕЖЕСТЕ РЕЄСТРАЦІЯ 20

Нежорстка інтраопераційна реєстрація Обмеження: Швидка: реєстрація не викликає градієнта тиску в мозку 34

Ідентифікація параметрів та оцінка даних Зчитування тиску як функція часу Зображення комп’ютерної томографії, отримані до та після закриття відведення Ідентифікація параметрів: оптимізація Мінімізація квадрата похибки зміщення на поверхні шлуночків Мінімізація квадрата похибки між імітований та виміряний тиск 35

Результати (1) Середня похибка = 40% Розподіл помилок Перед закриттям шунта Після закриття шунта Моделювання 36

Результати (2) Тиск (Па) Імітований тиск Вимірюваний час тиску (хв) Середня похибка = 10% 37

План презентації 1. Від медичного зображення до механічної моделі 2. Механічна модель інтраопераційних деформацій 3. Механічна модель для реєстрації медичних зображень 4. Моделювання гідроцефалії 5. Моделювання росту гліобластоми 1 Презентація явища інвазії пухлини 2. Запропонована модель 3. Результати 6. Висновок Співпраця П.-Й. Бондіау, Центр Антуана Лакассаня, Ніцца 38

Презентація проблеми Створити модель, здатну моделювати процес інвазії пухлинних клітин та її механічний вплив. Застосування: Характеристика патології (визначення параметрів моделі). Прогнозування розвитку патології. Кількісне визначення щільності клітин пухлини. IRM T2, 02 березня IRM T2, 02 вересня 39

Інвазія пухлини Масовий ефект Центральна частина: швидко розростаються клітини + некроз Периферична частина (набряк): проліферація + інфільтрація тканин переважно у напрямку волокон Наявність клітин поза сигналом набряку T2 МРТ березень T2 МРТ 40 вересня

Сучасні зображення [Суонсон] Суонсон: рівняння ізотропної дифузійної реакції c t =. (d c) + ρc [Суонсон] К.Р.Свонсон, Е.С.Алворд-молодший та Дж.Д.Мюррей. Віртуальні пухлини головного мозку (гліоми) покращують реальність медичної візуалізації та підкреслюють недостатність поточної терапії. Британський журнал раку, 86 (1): 1418, січень 2002 р. [Jbabdi] S. Jbabdi, E. Mandonnet, H. Duau, L. Capelle, K. Swanson, M. Pelegrini-Issac, R. Guillevin і H Бен Алі. Моделювання анізотропного росту низькоякісних гліом за допомогою дифузійного тензорного зображення. Magn Reson Med, 54 (3): 616624, вересень 2005. [Діас] J.I. Діас та Ж.І. Телло. Обчислювальні моделі для людського тіла, стор. 189-230. Довідник з чисельного аналізу (редактор серії Циарле). Elsevier, Північна Голландія, Амстердам, 2004. 41

Геометрична модель (1) 1 Череп. 2 Сіра речовина 3 Біла речовина. 4 шлуночки. 5 Коса мозку. 42

Геометрична модель (2) dMRI (атлас) Початкове положення пухлини 43

Модель інвазії пухлини Рівняння реакції анізотропної дифузії: c t =. (D c) + ρc Кількість клітин YXYX Час Механічне відношення зчеплення: div (σ αc I3) + Fe = 0 α = коефіцієнт зчеплення Fe = Зовнішні сили Щільність пухлинних клітин впливає на внутрішній тиск [Мюррей] Дж. Д. Мюррей. Математична біологія. Спрінгер-Верлаг, Нью-Йорк, 2002. 44

Моделювання зростання, огляд 45

Модель кінцевих елементів: аспект реакції-дифузії Сіра речовина Центральна зона: ємність пухлинних клітин max C max Помилка нульової дифузії мозку Біла речовина Потік = 0 Ізотропна дифузія Анізотропна дифузія на основі dMRI 46

Модель кінцевих елементів: механічний аспект Лінійна еластичність + зчеплення в паренхімі Шлуночки без стресу Зростання обсягу, контрольований покаранням тиску Помилковий мозок більш жорсткий Інтерфейс мозку черепа Фіксовані вузли 47

Імітований ріст гліобластоми 48

Результати (1) Середня механічна похибка переміщення = 1,2 мм (середнє переміщення = 2,7 мм) 49

Результати (2) щільність пухлинних клітин березень 2002 березень 2002 + початкові контури вересень 2002 вересень 2002 + імітаційні контури 50

Внески Проста модель інтраопераційних деформацій О. Клац, Х. Делінгетта, Е. Бардіне, Д. Дормонт та Н. Айяче. Створення специфічної біомеханічної моделі мозку за допомогою аналізу зображень та її застосування до стереотаксичної нейрохірургії. Mecanique et Industrie, спеціальний випуск CFM 2003, 4 (4): 429-433, 2003. Е. Бардіне, Д. Дормонт, О. Клац, К. Менуель, Д. Галано, П. Катьє, Н. Айяш та Дж. Хірас. Кореляція деформації мозку з анатомічними особливостями: дослідження МР деформації мозку під час функціональних стереотаксичних процедур. В Американському товаристві нейрорадіології (ASNR), 2003. О. Клатц, Х. Делінгетта, Е. Бардіне, Д. Дормонт і Н. Айяче. Визначення біомеханічної моделі мозку за допомогою аналізу зображень: застосування до хвороби Паркінсона, У Congrès Français de Mécanique (CFM), 2003. О. Клац, Х. Делінгетта, Е. Бардіне, Д. Дормонт та Н. Айяче. Специфічна для пацієнта біомеханічна модель мозку: застосування до процедури хвороби Паркінсона . IS4TM'03, LNCS том 2673, Жуан-ле-Пен, Франція, сторінки 321-331, 2003. INRIA Sophia Antipolis. 52

Внески Модель церебральних деформацій при передачі гідроцефалії Об'ємна модель зчеплення з EDO Нове рівняння поведінки церебральної паренхіми О. Клатц, С. Літріко, Х. Делінгетта, Н. Айяче. Динамічна модель зв'язку гідроцефалії після субарахноїдального крововиливу: тематичне дослідження. Транзакції IEEE з біомедичної інженерії. (переглядається). 54

Внески Модель росту пухлини Анізотропне рівняння дифузії Зв'язок ефекту маси з щільністю пухлинних клітин О. Клац, М. Сермесант, П.-Й. Бондіау, Х. Делінгетта, С. Уорфілд, Г. Маландейн, Н. Айяче. Реалістичне моделювання тривимірного зростання пухлин головного мозку на МР-зображеннях, включаючи дифузію та масовий ефект. Транзакції IEEE щодо медичної візуалізації. 24 (10): 1334-1346, жовтень 2005. P.-Y. Бондіау, О. Клац, М. Сермесант, С. Уорфілд, Х. Делінгетта, Г. Маландайн, М. Френе, Н. Айяче. Моделювання внутрішньокремневого росту гліобластом. Медична фізика. (Надано) О. Клац, П.Й. Бондіау, Х. Делінгетта, Г. Маландайн, М. Сермесант, С. К. Уорфілд та Н. Айяче. In Silico Tumor Growth: Application to Glioblastomas . У C. Barillot, D.R. Haynor та P. Hellier, редактори, Proc. 7-го Міжнар. Конф. Про обчислення медичних зображень та втручання за допомогою комп’ютера - MICCAI 2004 (2), том 3217 LNCS, Сен-Мало, Франція, сторінки 337-345, вересень 2004 р. Springer Verlag. О. Клац, П.-Й. Бондіау, Х. Делінгетта та Н. Айяче. Макроскопічне моделювання росту пухлин головного мозку. У Congrès Français de Mécanique (CFM), Труа, серпень 2005. 55

Вклади Пов'язані публікації: Г. Скарелла, О. Клатц, С. Лантері, Г. Боме, С. Удо, Дж. П. П. Понс, С. Піперно, П. Джолі, Дж. Віарт. Реалістичне чисельне моделювання впливу на тканини голови людини електромагнітних хвиль від стільникових телефонів. Праць Академії фізичних наук. (Прийнято - 2006) Ч. Вагнер, О. Клац, Р. Феллер, Д. Перрін, Х. Делінгетта, Н. Айяче та Р. Хау. Інтеграція тактильного та силового зворотного зв’язку з моделями кінцевих елементів. На Міжнародній конференції з робототехніки та автоматизації (ICRA'05), Барселона, квітень 2005 р. Г. Скарелла, О. Клатц, С. Лантері, Г. Боме, С. Удо, Дж. П. П. Понс, С. Піперно, П. Джолі та Дж. Віарт. Реалістичне чисельне моделювання впливу на тканини голови людини електромагнітних хвиль від мобільних телефонів. На Сьомій міжнародній конференції з математичних та числових аспектів поширення хвиль, Університет Брауна, Род-Айленд, 20-24 червня 2005 р. 56

Обговорення Неуніверсальність інструментів: Роздільна здатність сітки сегментації зображень/модель Обмеження лінійної моделі? Обертання? Роги шлуночків? Варіативність параметрів: Часова просторова перевірка між пацієнтами? доказ підтвердження техніко-економічного обґрунтування Дані 57

Перспективи Механічна модель: Кілька механічних властивостей для різних тканин Перспективи при реєстрації зображення з низькою роздільною здатністю Реєстрація зображення: Розширення на інші органи Багатомасштабний метод Моделювання хірургії Включення нових компонентів (васкуляризація, маніт, саморегуляція) Багатосіткові методи Ріст пухлини модель: Екстраполяція щільності пухлинних клітин за межі зони надінтенсивності при МРТ (в процесі) Характеристика пухлини (ρ, d) з кількох зображень Прогнозування розвитку пухлини (пухлини низького ступеня) Ідентифікація вихідної тканини пухлина (генетична кореляція?) 58

Співпраця: подяка Центру П'єра Іва Бондіа Антуана Лакассаня Ніцца Стефан Літріко CHU Пастер Ніцца Іван Бріко TIMC Гренобль Саймон Уорфілд, Рон Кікініс, Іон-Флорін Талос, Алекс Голбі, Ференц Йолеш Гарвардська медична школа Бостон Крістофер Вагнер, Росс Ферін, Дуглас Персен Хау Гарвардська лабораторія біороботики Бостон Стефан Лантері, Серж Піперно Кайман Inria Sophia Antipolis Стів Удо Geometrica Inria Sophia Antipolis Jean-Philippe Pons Odyssee Inria Sophia Antipolis Éric Bardinet, Didier Dormont CHU Pitié Salpétrière Paris 59