Simultaneous Registration and Activation Detection for fMRI

Présentation au sujet: "Simultaneous Registration and Activation Detection for fMRI"— Transcription de la présentation:

1 Simultaneous Registration and Activation Detection for fMRI
Jeff Orchard,Chen Greif,Gene H. Golub,Bruce Bjornson,M. Stella Atkins Présenté par Firas ALHALABI DEA D.I.S.I.C 12 Janvier 2004

2 Objectif L’objectif de cet article est de proposer une nouvelle algorithme pour traiter les problèmes du recalage et de l’activation des image MR simultanément,comme un seul problème en tenant compte que tout les deux s’incorporent au problème de moindre carrés.

3 Le plan Introduction Études du recalage Études de l’activation
L’algorithme de SRA Méthodes et quelques applications Conclusion et discussion

4 Introduction Image en densité de proton L’approach de fMRI
False-positive et false-negative Image en densité de proton

5 Recalage(1) Problème: trouver les paramètres x : T(f,x)=g
f:floating volume g:reference volume Solution Moindre carré :

6 Recalage(2) Autre solution: Le développement de Taylor : Où

7 Recalage(3) g Exemple: g/z g/y g/x

8 Recalage(4) fm1~ gm1 +Amp * xp1 Solution : X=At (f-g)
Où At =(ATA)-1AT Le pseudo inverse de A

9 Recalage(5) La technique de FPI:
f(k) =T(f(0),  x(k-1)) =T(f,  x(k-1)) Exemple:

10 Recalage(6)

11  Recalage(7) Fmn=Gmn + Amp * Xpn Solution: F(k)=T(F(0),  X(k-1))
X(k)=At (F(k)-G)

12 Activation :

13 = + * Noise Data v1n=u1n+y1s* Bsn Model Activation(1)
Modèle de GLM : Model = + * Amplitudes Data N Time Points Noise N Time Points v1n=u1n+y1s* Bsn

14 Activation(2) Moindre carré: y=(v-u) BT(BBT)-1=(v-u)Bt Modèle F=G+YB
Solution Y=(F-G)Bt

15

16 La solution générale Problème : (X+ X,Y+ Y) Solution ?
A(X+ X)+(Y+ Y)B-C AX+BY-C+(A X+ YB)=0 si A X+ YB=0 X=®B ; Y=-A ® (X+ ® B,Y-A ®);  ®)

17 Solution particulière
? Solution numérique : Solution de décomposition: Qnn matrice orthogonale RSS matrice triangulaire supérieur ॥MQ॥ =॥M॥

18 Solution particulière
Résultats :

19 Quelques applications
donnée I contient 180 volumes pendant 2 seconds et le champ magnétique est 3T chaque volume contient 80 tranches (4mm épissure (chacun) a 64 64 voxels (3.75 3.75 mm) donnée II qui contient 60 volumes pendant 3 seconds et avec 3T pour le champ magnétique,Chaque volume contient 24 tranches (4mm) chaque tranches a dimension de 128 128 (1.719  mm)

20

21 Résultats

22 Conclusion et discussion
une nouvelle algorithme pour traiter les problèmes du recalage et de l’activation des image MR simultanément a été proposée Beaucoup d'autres types de données de l'images médicaux produisent une série du temps de volumes qui ont besoin d'être traiter. Par exemple, positron dynamique point de vue : Bonne idée le partie recalage FPI Q [Q1 Q2]

23 Bibliographies [1] S. Alliney and S. Ruzisky. An algorithm for the minimization of mixed `1 and `2 norms with applications to Bayesian estimation. IEEE Trans Signal Proc, 42(3): , 1994. [2] David Atkinson and Derek L. G. Hill. Automatic correction of motion artifacts inmagnetic resonance images using an entropy focus criterion. IEEE Trans Med Imaging, 16(6): , 1997. [3] A. Bjorck, Numerical Methods for Least Squares Problems. Philadelphia:SIAM, 1996 [4] G. H. Golub and C. F. Van Loan, Matrix Computations. Baltimore,MD: Third Edition, Johns Hopkins University Press, 1996.

24 Vos Questions ………..