Análise Computacional de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Relatório de Trabalhos Práticos

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Mestrado em Engenharia Biomédica

Análise Computacional de Imagens de

Ressonância Magnética Funcional

Relatório de Trabalhos Práticos

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Análise Computacional de Imagens de Ressonância

Magnética Funcional

Relatório realizado no contexto da disciplina de Trabalhos Práticos do Mestrado em Engenharia Biomédica da Faculdade de Engenharia da Universidade do

Porto

Gabriela Coelho de Pinho Queirós

Licenciada em Bioengenharia pela Escola Superior de Biotecnologia da Universidade Católica Portuguesa

Orientador:

João Manuel R. S. Tavares

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Análise Computacional de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Índices

Índice

Capítulo 1 – Introdução ... 6

Capítulo 2 – A Ressonância Magnética Funcional ... 7

Capítulo 3 – Análise de Imagens de fMRI ... 11

3.1 – Correcção temporal dos cortes ... 11

3.2 – Correcção do movimento ... 12

3.3 – Suavização espacial ... 12

3.4 – Análise estatística ... 13

Capítulo 4 – Ferramentas para Análise Computacional... 14

Capítulo 5 – Conclusão ... 18

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Índice de Figuras

Figura 1 – Alinhamento dos protões e sua distribuição pelos níveis de energia sob a acção do campo

magnético (Mazzola, 2009) ... 7

Figura 2 – Scanner de Ressonância Magnética ... 8

Figura 3 – a) Variação da relaxação longitudinal ao longo do tempo, onde se pode ver que T1 representa o tempo necessário para a magnetização longitudinal (ML) recuperar 63% do seu valor inicial (M0); b) Variação da magnetização no plano transversal ao longo do tempo, onde T2 representa o tempo necessário para a magnetização transversal (Mxy) atingir 32% do seu valor inicial (Mazzola, 2009). ... 8

Figura 4 – Esquema representativo do processamento envolvido na análise de um estudo de fMRI (Formisano, Salle, & Goebel, 2005). ... 10

Figura 5 – Aplicação de um kernel de suavização Gaussiano 3-D (Formisano, Salle, & Goebel, 2005). ... 12

Figura 6 – Interface do programa MevisLab ... 14

Figura 7 – Interface do programa MevisLab ... 14

Figura 8 – Interface da aplicação MRIcro ... 15

Figura 9 – Rosto da aplicação Mango ... 15

Figura 10 – Representação do ambiente de trabalho obtido pela toolbox AFNI ... 16

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Índice de Tabelas

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Análise Computacional de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Introdução

Capítulo 1 – Introdução

Este relatório, inserido no âmbito da disciplina de Trabalhos Práticos, tem por objetivo ser uma primeira abordagem a alguns métodos e técnicas de análise de i magens médicas de R essonância Magnética Funcional (fMRI), passiveis de s erem utilizados no decorrer do des envolvimento do tema da dissertação de mestrado. Trata-se de um tema bastante pertinente devido aos grandes desenvolvimentos das tecnologias médicas que têm vindo a oc orrer nos últimos anos, tornando-se cada vez mais necessário recorrer a t écnicas não invasivas de diagnóstico e para isso é essencial desenvolver sistemas e softwares para a obtenção de imagens o mais precisas e c laras quanto possível.

O desenvolvimento da imagiologia médica tornou-se muito importante por permitir a obt enção de imagens dos órgãos e t ecidos para criação de modelos tridimensionais que auxiliam ao diagnóstico de muitas patologias que de outro modo seria praticamente impossível. Na caracterização destas imagens são considerados diversos sistemas e sinais, principalmente de origem biológica, que na prática são transformados nestas imagens através de diversas modalidades de imagiologia médica tais como radiografia, tomografia computacional (CT), ultrassonografia, medicina nuclear e ressonância magnética nuclear (NMR).

Além da informação anatómica que estes sistemas permitem obter, é também possível recolher informação funcional importante, nomeadamente a nível do c érebro através de técnicas como a fMRI que permite a análise da actividade cerebral resultante de estímulos induzidos ao p aciente com o objectivo de explorar funções cerebrais como a memória, a l inguagem, a função muscular, etc, permitindo também mapear funcionalmente as diferentes áreas corticais.

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Análise Computacional de Imagens de Ressonância Magnética Funcional A Ressonância Magnética Funcional

Capítulo 2 – A Ressonância Magnética Funcional

A tecnologia da N MR resulta da interacção de um campo magnético forte com as propriedades electromagnéticas dos átomos, nomeadamente dos núcleos dos átomos de hidrogénio presentes nos tecidos e órgãos do corpo humano, que quando magnetizados tendem a alinhar-se com o campo magnético, o que conduz à geração de uma rede magnetizada do corpo (Prince & Links, 2005).

Quando um paciente realiza um exame de NMR é sujeito a u m íman supercondutor capaz de g erar um campo magnético que vai provocar uma orientação dos protões de hidrogénio com a direcção deste campo, podendo estes apresentar um alinhamento paralelo ou antiparalelo, que correspondem respectivamente a um nível de baixa energia e a u m nível de m aior energia, como se pode ver na Figura 1 (Mazzola, 2009).

Figura 1 – Alinhamento dos protões e sua distribuição pelos níveis de energia sob a acção do campo magnético (Mazzola, 2009)

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vez vai ser detectada por um scanner de MRI (Savoy, 2002), como o representado na Figura 2.

Para a caracterização deste processo utilizam-se duas constantes de tempo associadas a processos de decaimento T1 e T2 relacionadas, respectivamente, com o t empo relaxação longitudinal e c om a r edução da magnetização do plano transversal. Mas como o campo magnético pode ainda sofrer variações locais que alteram o

sinal acelerando o s eu decaimento, há a necessidade de se utilizar uma terceira constante, T2*, sendo as alterações, no tempo, desta constante que são analisadas pela fMRI.

Estas constantes, além de v ariarem ao l ongo do t empo, fenómeno representado na Figura 3, variam também consoante o tipo de tecido, estando alguns destes valores representados na Tabela 1 (Mazzola, 2009). O processo físico por trás destes fenómenos será explicado em maior detalhe na monografia.

Figura 2 – Scanner de Ressonância Magnética

a)

b)

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Tabela 1 – Valores aproximados de T1 e T2 para diferentes tecidos (Mazzola, 2009)

Tecido T1 (ms) T2 (ms)

Substância branca 790 90

Substância cinzenta 920 100

Líquido céfalo-raquidiano 4000 2000

Sangue 1200 50

Miocárdio 870 60

Músculo 870 50

A Ressonância Magnética Funcional é u ma técnica de aquisição de imagens para o es tudo e m apeamento funcional do c érebro que detecta alterações localizadas do fluxo sanguíneo e dos níveis de ox igenação do sangue que ocorrem neste em resposta à ac tividade neural, fenómeno denominado de efeito BOLD (Blood Oxygenation Level Dependent) (Ogawa, Lee, Kay, & Tank, 1990). Este efeito BOLD baseia-se no estado magnético da hemoglobina, ou s eja, a he moglobina tem a c apacidade de apresentar diferentes estados magnéticos consoante o seu estado de oxigenação. Assim, segundo Pauling & Coryell a desoxi-hemoglobina é paramagnética (atractiva), isto é, magnetiza-se no mesmo sentido do campo magnético a que é exposta e a oxi-hemoglobina é diamagnética (repulsiva) e estas propriedades magnéticas têm um efeito directo na i ntensidade do s inal detectado nas regiões neurais activas. É possível verificar que um aumento da concentração de oxi-hemoglobina no fluxo de sangue vai provocar um aumento na intensidade do sinal captado e q ue numa situação contrária, ou s eja, na pr esença de u ma maior concentração de desoxi-hemoglobina vai ocorrer uma diminuição da intensidade local devido ao realinhamento de T2 e T2*. Isto verifica-se porque os eventos que iniciam com o aumento da actividade eléctrica e modulam a resposta neurovascular alteram o sinal de ressonância magnética no tempo e produzem a função de resposta hemodinâmica (Faro & Mohamed, 2010). Isto, de um modo esquemático, processa-se do seguinte modo:

1. Há um aumento da actividade neural,

2. Que leva a um aumento do fluxo sanguíneo,

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4. Por sua vez leva a um aumento de T2,

5. Que provoca um aumento do sinal local na MRI.

Para o estudo de f MRI são necessárias a aquisição de uma ou várias séries temporais de dados funcionais (sequências rápidas de MR), captados durante a r ealização de es tímulos sensoriais ou m otores ou dur ante a realização de p aradigmas, que são conjuntos de tarefas cognitivas, e a aquisição de dados anatómicos (sequências lentas de MR) que abranjam as áreas de interesse que servem de referência estrutural para a visualização das áreas funcionais activas. Após esta aquisição é f eita a l ocalização e caracterização das regiões cerebrais activadas pelos estímulos. Para tal são necessárias várias etapas de processamento das imagens uma vez que todo este processo está sujeito à influência de diversos tipos de artefactos que podem adulterar as imagens obtidas (Formisano, Salle, & Goebel, 2005). A Figura 4 mostra um esquema das etapas de processamento.

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Análise Computacional de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Análise de Imagens de fMRI

Capítulo 3 – Análise de Imagens de fMRI

Segundo (Jenkinson & Smith, 2001) não existe apenas um protocolo para a análise de i magens de fMRI, no entanto há uma sequência base de passos para o processamento de imagens de fMRI:

1. “ Adquirir e reconstruir as imagens individuais

2. Corrigir a fase das séries temporais para variações de timing dos

cortes obtidos

3. Aplicar uma correcção de movimento para corrigir movimentos da cabeça

4. Suavização espacial dos dados para aumentar SNR

5. Filtrar cada série temporal de v oxel’s para remover variações temporais e ruído de elevada frequência

6. Realizar a anál ise estatística (através da g eração de um mapa estatístico paramétrico – um SPM)

7. Thresholding do S PM para encontrar as regiões activas significantes.”

Seguidamente vão ser abordados alguns destes passos de um modo mais simplista, sendo que na monografia se encontrará uma explicação mais detalhada dos mesmos.

3.1 – Correcção temporal dos cortes

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3.2 – Correcção do movimento

Durante a aquisição das imagens, qualquer movimento realizado pelo paciente, desde pequenos movimentos da cabeça ao pulsar dos vasos sanguíneos, vai gerar artefactos de movimento. Estes são responsáveis por distorções na análise de s éries de dados e nem sempre é p ossível a s ua correcção através de técnicas de pós-processamento. Assim, aplicam-se algoritmos de r ealinhamento das imagens captadas que permitam obter a função de t ransformação geométrica mais adequada à minimização de diferenças entre as imagens (Buxton, 2009).

3.3 – Suavização espacial

Este passo tem como principal objectivo a apl icação de filtros de suavização para reduzir os efeitos de distorção possivelmente causados pela instrumentação ou mesmo pela actividade fisiológica do cérebro que possam levar à presença de ruído. Assim para este fim recorre-se normalmente a filtros passa-baixo, como é o caso do filtro Gaussiano 3-D, cujos efeitos podem ser observados na Figura 5, para fazer uma suavização espacial das séries temporais das fMRI (Formisano, Salle, & Goebel, 2005).

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3.4 – Análise estatística

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Análise Computacional de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Ferramentas para Análise Computacional

Capítulo 4 – Ferramentas para Análise Computacional

Seguidamente serão apresentadas algumas ferramentas para análise de imagens de MRI e fMRI de âmbito comercial e ac adémico com as mais variadas funcionalidades necessárias para o seu processamento.

A nível comercial podemos encontrar:

o MevisLab – software livre desenvolvido pela MeVis Medical Solutions AG e Fraunhofer MEVIS que permite o desenvolvimento de algoritmos de pr ocessamento e de métodos de interacção e visualização de imagens médicas. Nas Figuras 6 e 7 é pos sível visualizar as interfaces deste programa.

O MevisLab permite ainda a u tilização de al goritmos avançados para imagens médicas que possibilitam vários processos como a segmentação, registo e anál ises quantitativas morfológicas e f uncionais (MeVis Medical Solutions AG).

o MRIcro – é também um software livre produzido por Chris Rorden cujo objectivo é a a nálise de i magens de MRI, fMRI e PET e a identificação das regiões de interesse. A Figura 8 mostra a interface deste programa (ABI Center for Advanced Brain Imaging).

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Figura 8 – Interface da aplicação MRIcro

o Mango (Multi—image Analysis GUI) – é um software para visualização de imagens médicas que contém ferramentas para análise e navegação dos conjuntos de dados. Trata-se também de uma aplicação livre, cujo rosto está representado na Figura 9, desenhado e des envolvido por Jack L. Lancaster e M ichael J. Martinez (University of Texas Health Science Center).

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Para uma utilização mais académica existem várias ferramentas que podem ser utilizadas em conjunto com softwares como MatLab tais como:

o FMRISTAT – toolbox desenvolvida por Keith J. Worsley (Worsley).

o AFNI – toolbox também desenvolvida por Keith J. Worsley, cujo ambiente está representado na Figura 10 (Worsley).

Figura 10 – Representação do ambiente de trabalho obtido pela toolbox AFNI

o FMRLAB – toolbox especialmente desenvolvida para a análise de

dados de fMRI através do Independent Component Analysis

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Análise Computacional de Imagens de Ressonância Magnética Funcional Bibliografia

Capítulo 5 – Conclusão

Neste trabalho foi elaborada uma breve revisão do tema a ser trabalhado na Dissertação cuja revisão bibliográfica mais completa será apresentada na Monografia ainda a apresentar.

Com base neste breve estudo foram apresentados alguns conceitos referentes aos vários processos de tratamento das imagens e de alguns algoritmos e aplicações existentes que serão de i mportante utilidade para o desenvolvimento da Dissertação.

Verificou-se a existência de vários softwares e ferramentas dirigidas para o tratamento de imagens médicas algumas das quais aqui foram apresentadas sumariamente.

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Bibliografia

ABI Center for Advanced Brain Imaging. (s.d.). MRIcro. Obtido em 9 de Maio de 2011, de www.cabiatl.com/mricro/mricro/mricro.html

Buxton, R. B. (2009). Introduction to Functional Magnetic Resonance Imaging - Principles and Techniques. Cambridge University Press.

Faro, S. H., & Mohamed, F. B. (2010). BOLD fMRI - A Guide to Functional Imaging. New York: Springer Science.

Formisano, E., Salle, F., & Goebel, R. (2005). Fundamentals of Data Analysis Methods in Functional MRI. In L. Landini, V. Positano, & M. F. Santarelli, Advanced Image Processing in Magnetic Resonance Imaging (pp. 481-500). Taylor & Francis Group, LLC.

Jenkinson, M., & Smith, S. (2001). The Role of Registration in Functional Magnetic. In J. V. Hajnal, D. L. Hill, & D. J. Hawkes, Medical Image Registration (pp. 183-198). CRC Press LLC. Liptrot, A., & Liptrot, M. (s.d.). LYNGBY - A Toolbox for functional neuroimaging. Obtido em 20 de Maio de 2011, de http://neuro.imm.dtu.dk/software/lyngby

Mazzola, A. A. (2009). Ressonância Magnética: princípios de formação da imagem e aplicações em imagem funcional. Revista Brasileira de Física Médica , 117-129.

MeVis Medical Solutions AG. (s.d.). MeVisLab - medical image processing and visualization. Obtido em 9 de Maio de 2011, de www.mevislab.de

Ogawa, S., Lee, T. M., Kay, A. R., & Tank, D. W. (1990). Brain magnetic resonance imaging with contrast dependent on blood oxygenation. Proceedings of the National Academy of Sciences Vol. 87 , 9868-9872.

Pauling, L., & Coryell, C. D. (1936). The magnetic properties and struture of hemoglobine, oxyhemoglobine and carbonmonoxyhemoglobine. Proceedings of the National Academy of Sciences Vol. 22 , 210-216.

Prince, J., & Links, J. (2005). Medical Imaging Signals and Systems. Pearson Prentice Hall.

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Swartz Center for Computer Neuroscience. (s.d.). Home Page of FMRLAB. Obtido em 20 de Maio de 2011, de http://sccn.ucsd.edu/fmrlab

University of Texas Health Science Center. (s.d.). Research Imaging Institute. Obtido em 9 de Maio de 2011, de http://ric.uthscsa.edu/mango/index.html