Computation of Accurate 3D Anatomical Models from Low-Resolution Medical Images

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Main Author: Ribeiro, António Miguel Rodrigues
Publication Date: 2024
Format: Master thesis
Language: eng
Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Download full: https://hdl.handle.net/10316/117979
Summary: Dissertação de Mestrado em Engenharia Biomédica apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
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spelling Computation of Accurate 3D Anatomical Models from Low-Resolution Medical ImagesComputação de Modelos Anatómicos 3D Precisos a partir de Imagens de Baixa ResoluçãoComputer-Aided SurgeryAccurate 3D ModelsTwo Perpendicular 2D Diffusion ModelsKnee Magnetic Resonance ImagingSuper-ResolutionCirurgia Assistida por ComputadorModelos 3D PrecisosDois Modelos de Difusão 2D PerpendicularesRessonância Magnética do JoelhoSuper-ResoluçãoDissertação de Mestrado em Engenharia Biomédica apresentada à Faculdade de Ciências e TecnologiaA Cirurgia Assistida por Computador (CAS) tem contribuído significativamente para aumentar a precisão e a segurança durante os procedimentos médicos. Esta tese foca-se num sistema de navegação inovador, baseada em imagens, para a reconstrução do Ligamento Cruzado Anterior (LCA), desenvolvido pela Perceive3D (P3D). O sistema depende de imagens de Ressonância Magnética (RM) de alta resolução e de Tomografia Computorizada (TC) para criar modelos Tridimensionais (3D) precisos para o planeamento cirúrgico e navegação intraoperatória. No entanto, enquanto as TC realizadas na prática clínica são de alta resolução, os protocolos de rotina de RM são de baixa resolução. Para obter RMs de alta resolução, a P3D requer protocolos de aquisição especializados, que acabam por perturbar o ritmo de trabalho na prática clínica, aumentando o tempo de aquisição das imagens e os custos associados. Este trabalho explora a viabilidade de usar RMs de baixa resolução adquiridas na prática clínica para gerar modelos 3D de alta resolução, ao avaliar o potencial de uma técnica recente baseada em modelos de difusão, designada por Dois Modelos de Difusão 2D Perpendiculares (DMDP), para super-resolução de imagens 3D complexas.Após a confirmação da aplicabilidade da técnica DMDP, esta foi adaptada para imagens de RM do joelho, e os dois modelos de difusão Bidimensionais (2D) necessários foram retreinados com conjuntos de dados distintos. Os resultados experimentais mostram que ao adaptar e retreinar o DMDP, é possível gerar volumes sintéticos realistas de RM do joelho e fazer super-resolução de imagens de baixa resolução. Além disso, os modelos 3D de osso obtidos a partir destas RMs super-resolvidas apresentam maior precisão do que aqueles obtidos a partir das imagens originais de baixa resolução. No entanto, existem ainda alguns desafios. Em contexto intraoperatório, o seu desempenho não foi diretamente validado devido à complexidade do algoritmo de registo 3D e da aquisição dos dados intraoperatórios. Além disso, devido à limitação dos dados disponíveis, não foi possível estabelecer nenhuma conclusão mais geral relativamente às sequências adquiridas na prática clínica. Embora o DMDP tenha mostrado resultados promissores para melhorar volumes 3D a partir de RMs de joelho de baixa resolução, será crucial abordar futuramente estas limitações para a sua aplicação clínica na navegação cirúrgica.Computer-Aided Surgery (CAS) has significantly enhanced precision and safety in medical procedures. This thesis focuses on an innovative image-based navigation system for Anterior Cruciate Ligament (ACL) reconstruction developed by Perceive3D (P3D). The system relies on high-resolution Magnetic Resonance Imaging (MRI) or Computerized Tomography (CT) scans to create accurate Three-Dimensional (3D) models for surgical planning and intra-operative navigation. However, while standard of care CT scans provides high-resolution images, standard MRI protocols use lower-resolution scans. To obtain the necessary high-resolution MRI data, P3D requires specialized imaging protocols, disrupting clinical workflows, increasing scanning time and costs. This thesis investigates the feasibility of using standard low-resolution MRI scans to generate high-resolution 3D models, evaluating the potential of a recent diffusion model approach, Two Perpendicular 2D Diffusion Models (TPDM), for super-resolving complex 3D imaging data.After confirming the applicability of the TPDM approach, it was adapted for knee MRI imaging, and the two required Two-Dimensional (2D) diffusion models were re-trained on distinct knee MRI datasets. The experimental results show that the adapted and re-trained TPDM successfully generates unconditional realistic knee MRI scans and super-resolves low-resolution images. Moreover, the 3D bone models derived from these super-resolved MRIs exhibit higher accuracy than those from the original low-resolution scans. However, several challenges remain. The improved performance in intra-operative settings was not directly demonstrated due to the dependence on complexity of a 3D registration algorithm and intra-operative data acquisition. Additionally, due to limited data availability, broader conclusions regarding standard of care imagery were constrained. While TPDM shows promising results for enhancing 3D imaging from low-resolution knee MRIs, addressing these issues is crucial for its clinical application in surgical navigation.2024-09-232026-09-23T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://hdl.handle.net/10316/117979https://hdl.handle.net/10316/117979TID:203826361engRibeiro, António Miguel Rodriguesinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2025-04-02T17:35:45Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/117979Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-29T06:11:51.699142Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
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