Projekt

Zurück zur Übersicht

Multi-modal matching of two-dimensional images with three-dimensional data in the field of biomedical engineering

Titel Englisch Multi-modal matching of two-dimensional images with three-dimensional data in the field of biomedical engineering
Gesuchsteller/in Müller Bert
Nummer 150164
Förderungsinstrument Projekte
Forschungseinrichtung Zentrum für Lehre und Forschung Kantonsspital Basel Onkologie
Hochschule Universität Basel - BS
Hauptdisziplin Informatik
Beginn/Ende 01.11.2013 - 31.10.2016
Bewilligter Betrag 159'175.00
Alle Daten anzeigen

Alle Disziplinen (6)

Disziplin
Informatik
Pathophysiologie
Biomedical Engineering
Physik der kondensierten Materie
Materialwissenschaften
Strukturforschung

Keywords (5)

biomedical imaging, histology, validation, micro computed tomography, registration

Lay Summary (Deutsch)

Lead
Bildregistrierungsverfahren werden eingesetzt, um verschiedene Datensätze vom demselben Objekt zu kombinieren. Effektive Algorithmen wurden zwar für zwei- und dreidimensionale Datensätze bereits entwickelt, aber die nichtrigide Registrierung von zwei- mit dreidimensionalen Daten ist ungelöst. Der Grund dafür liegt in der deutlich grösseren Anzahl von Freiheitsgraden. Dieses Projekt konzentriert daher auf die Entwicklung von einer effizienten Software für klinisch relevante Anwendungen.
Lay summary

Ziel des Forschungsprojekts

Das Ziel des Projekts ist, Algorithmen für die automatische nichtrigide multimodale 2D-3D Registrierung zu entwickeln. Wir werden uns dabei auf histologische Schnitte und microCT-Daten konzentrieren. Als erster Schritt wird ein dünn-ausgerichteter Bildregistrierungsansatz erarbeitet, der robust und effizient im Bezug auf die Rechenzeit sein sollte. Daraufhin wird das Ergebnis der dünnen Registrierung als Ankerpunkte für eine dichte multimodale Zuordnung benützt. Schliesslich werden der Rechenaufwand und die Benutzerfreundlichkeit verbessert, um die Verarbeitung grosser Datenmengen zu erlauben.

Wissenschaftlicher und gesellschaftlicher Kontext des Forschungsprojekts

Da bisher verfügbare nichtrigide 2D-3D Registierungsansätze auf die manuelle Benutzereingabe angewiesen sind, werden die entwickelten Algorithmen aus diesem Projekts die Bildverarbeitungsprozesses insbesondere für klinisch relevante Informationen von verschiedenen bildgebenenden Verfahren erleichtern.

Direktlink auf Lay Summary Letzte Aktualisierung: 17.10.2013

Verantw. Gesuchsteller/in und weitere Gesuchstellende

Mitarbeitende

Publikationen

Publikation
Extending two-dimensional histology into the third dimension through conventional micro computed tomography
Khimchenko Anna, Deyhle Hans, Schulz Georg, Schweighauser Gabriel, Hench Jurgen, Chicherova Natalia, Bikis Christos, Hieber Simone E., Muller Bert (2016), Extending two-dimensional histology into the third dimension through conventional micro computed tomography, in NEUROIMAGE, 139, 26-36.
Tomographic brain imaging with nucleolar detail and automatic cell counting
Hieber Simone E., Bikis Christos, Khimchenko Anna, Schweighauser Gabriel, Hench Jurgen, Chicherova Natalia, Schulz Georg, Mueller Bert (2016), Tomographic brain imaging with nucleolar detail and automatic cell counting, in SCIENTIFIC REPORTS, 6, 32156.
Computational cell quantification in the human brain tissues based on hard X-ray phase-contrast tomograms
Hieber Simone E., Bikis Christos, Khimchenko Anna, Schulz Georg, Deyhle Hans, Thalmann Peter, Chicherova Natalia, Rack Alexander, Zdora Marie-Christine, Zanette Irene, Schweighauser Gabriel, Hench Jurgen, Mueller Bert (2016), Computational cell quantification in the human brain tissues based on hard X-ray phase-contrast tomograms, in Proc. of SPIE, SPIE, USA.
Automatic histology registrationin application to X-ray modalities
Chicherova Natalia, Hieber Simone E., Schulz Georg, Khimchenko Anna, Bikis Christos, Catttin Philippe C., Mueller Bert (2016), Automatic histology registrationin application to X-ray modalities, in Proc. of SPIE, SPIE, USA.
High-resolution synchrotron radiation-based phase tomography of the healthy and epileptic brain
Bikis Christos, Janz Philipp, Schulz Georg, Schweighauser Gabriel, Hench Juergen, Thalmann Peter, Deyhle Hans, Chicherova Natalia, Rack Alexander, Khimchenko Anna, Hieber Simone E., Mariani Luigi, Haas Carola A., Mueller Bert (2016), High-resolution synchrotron radiation-based phase tomography of the healthy and epileptic brain, in Proc. of SPIE, SPIE, USA.
Combined use of micro computed tomography and histology to evaluate the regenerative capacity of bone grafting materials
Stalder Anja K., Ilgenstein Bernd, Chicherova Natalia, Deyhle Hans, Beckmann Felix, Mueller Bert, Hieber Simone E. (2014), Combined use of micro computed tomography and histology to evaluate the regenerative capacity of bone grafting materials, in INTERNATIONAL JOURNAL OF MATERIALS RESEARCH, 105(7), 679-691.
Grating interferometry-based phase microtomography of atherosclerotic human arteries
Buscema Marzia, Holme Margaret N., Deyhle Hans, Schulz Georg, Schmitz Ruediger, Thalmann Peter, Hieber Simone E., Chicherova Natalia, Cattin Philippe C., Beckmann Felix, Herzen Julia, Weitkamp Timm, Saxer Till, Mueller Bert (2014), Grating interferometry-based phase microtomography of atherosclerotic human arteries, in Proc. of SPIE, SPIE, USA.
Histology to mu CT Data Matching Using Landmarks and a Density Biased RANSAC
Chicherova Natalia, Fundana Ketut, Mueller Bert, Cattin Philippe C. (2014), Histology to mu CT Data Matching Using Landmarks and a Density Biased RANSAC, in MEDICAL IMAGE COMPUTING AND COMPUTER-ASSISTED INTERVENTION - MICCAI 2014, PT I, 8673, 243-243.
Automatic matching of grating-based phase tomography dataset with histology
Chicherova Natalia, Cattin Philippe C., Schuz Georg, Fundana K., Müller B., Hieber Simone E. (2015), Automatic matching of grating-based phase tomography dataset with histology, in Eur. Cells Mater., AO Davos, Switzerland.
Combination of micro computed tomography and histology for the investigation of bone grafting
Thalmann P., Stalder A.K., Ilgenstein B., Chicherova N., Deyhle H., Beckmann F., Müller B., Hieber S.E. (2015), Combination of micro computed tomography and histology for the investigation of bone grafting, in Eur. Cells Mater., AO Davos, Switzerland.
Assessment of bone grafting materials in oral surgery
Hieber S.E., Stalder A.K., Ilgenstein B., Chicherova N., Deyhle H., Beckmann F., Stübinger S., von Rechenberg B., Müller B. (2014), Assessment of bone grafting materials in oral surgery, in Eur. Cells Mater., AO Davos, Switzerland.

Zusammenarbeit

Gruppe / Person Land
Felder der Zusammenarbeit
DESY (Felix Beckmann) Deutschland (Europa)
- vertiefter/weiterführender Austausch von Ansätzen, Methoden oder Resultaten
- Publikation
- Forschungsinfrastrukturen

Verbundene Projekte

Nummer Titel Start Förderungsinstrument
126090 NO-Stress, a specific coronary vasodilator – nano-container for tailored NO release 01.02.2010 NFP 62 Intelligente Materialien
147172 Micro- and nanoanatomy of human brain tissues 01.09.2013 Interdisziplinäre Projekte
144535 Tomography of microvascular structures in murine brain tumors 01.01.2013 Projekte

Abstract

Multi-modal matching is understood as the automatic (elastic) alignment of data, termed regis-tration, from different imaging techniques using the characteristic anatomical features. While satisfying approaches for two-dimensional (2D) to 2D and three-dimensional (3D) to 3D data sets have been developed during the last two decades, the non-rigid 2D-3D registration belongs to the unsolved problems because of the larger degrees of freedom especially for high-resolution ‘big data’. The need for 2D-3D registration, however, becomes more and more obvious, as besides the well-established histology, which highlights the functionality in tissue slices according to the selected stain, magnetic resonance (MR) and computed tomography (CT) 3D data with better and better spatial resolution and contrast have been acquired. The combination of the functional information from 2D images with the local physical quantities in 3D recorded, for example, by means of micro CT (µCT) and MR microscopy has been vital to (i) correct preparation artifacts in the histological slices applying the less detailed 3D data, to (ii) identify the issue types in 3D data using the functional information from histology in quantitative manner and to (iii) determine the optimized location and direction of histological slicing. The aim of the project is the development of algorithms for the automatic non-rigid multi-modal 2D-3D registration. Here, we will concentrate on registering histological sections with µCT-data. In a first stage, we will focus on the development of a sparse image registration approach that has the advantage of being robust and computationally efficient. The second stage uses the sparse registration as anchor points while delivering a dense multimodal registration of the two imaging modalities. Finally, the computational effort and the general usability will be optimized to allow the processing of large data sets that are characteristic for high-resolution 3D imaging in biomedical engineering.