MRI-Based High-Accuracy Morphometry in Consideration of Acquisition-Related Morphological Variability

Abstract

Over the past decades the image processing and –analysis community has spent significant effort to develop innovative algorithms and to improve existing methods in terms of accuracy, reproducibility and computational efficiency. In contrast, relatively little research has been done to find out to what extent the validity of results obtained with these methods is limited by inherent imperfections of imaging. This observation is especially true for magnetic resonance imaging (MRI)-based morphometry, which aims at the accurate and reproducible measurement of geometrical properties of anatomical structures despite the fact that MRI images are geometrically distorted. In this thesis, for the first time the impact of the MRI data acquisition process on the validity of morphometric measurements is investigated profoundly enough to answer the - from a clinical point of view - crucial question to what extent the data acquisition process quantitatively affects the detection limit of state-of-the-art MRI-based morphometry. The investigation includes both theoretical considerations regarding the nature of acquisition-related morphological variability in image space as well as an experimental quantification of the resulting limits of image-based detection of subtle morphological changes in intra-subject MRI data series. In practice, the study reveals that acquisition-related morphological variability in MRI data series is too large to be considered irrelevant for high-accuracy applications like early detection of Alzheimer’s disease. As a consequence of this finding, possible strategies for correcting MRI data for this acquisition-related morphological variability are examined. Based upon this analysis, a novel concept for eliminating acquisition-related morphological variability from intra-subject data series is proposed, which - in contrast to existing approaches - does not require any additional phantom-imaging, but rather spatially normalizes these image data series by nonlinear alignment of markers intrinsically contained in clinical patient data. Tailored to the thesis’s medical context, namely early detection of Alzheimer’s disease, this novel concept can be described as white matter-based spatial normalization. Its prototypical implementation shows promising results in controlled validation experiments as well as in tests with clinical patient data. Therefore, it might serve as the methodological basis for future developments aiming at fully exploiting the clinical potential of MRI-based morphometry.

In den vergangenen Jahrzehnten haben intensive Forschungsaktivitäten im Bereich der computergestützten Bildverarbeitung und –analyse nicht nur eine Vielzahl innovativer Methoden hervorgebracht, sondern auch zu erheblichen Verbesserungen bekannter Verfahren im Hinblick auf deren Genauigkeit, Reproduzierbarkeit und Recheneffizienz geführt. Allerdings konzentrierte man sich dabei – abgesehen von der unvermeidlichen Berücksichtigung der konkreten Bildkontrastverhältnisse – im Wesentlichen auf die Analyse der Bilddaten losgelöst von ihrer Entstehung, und es wurde nur mit vergleichsweise geringem Aufwand der Frage nachgegangen, inwieweit die Validität von mittels Bildverarbeitung erzeugten Ergebnissen begrenzt ist durch solche Imperfektionen der Bildeingangsdaten, die inhärent der speziellen Charakteristik des Datenakquisitionsprozesses geschuldet sind. In dieser Arbeit wird zum ersten Mal grundlegend der Einfluss des MRT-Datenakquisitionprozesses auf die Validität von auf der Basis von MRT-Bildern gewonnenen morphometrischen Werten untersucht. Diese Untersuchung beinhaltet sowohl physikalisch motivierte Betrachtungen zum Wesen der akquisitionsbedingten morphologischen Variabilität, als auch eine experimentelle Quantifikation der sich aus ihr ergebenden Grenzen für die MRT-basierte Detektion von morphologischen Veränderungen in intra-individuellen MRT Datenserien. Basierend auf einer Analyse möglicher Strategien zum retrospektiven Ausgleich der akquisitionsbedingten morphologischen Variabilität wird weiterhin ein neues Konzept zur Reduktion dieses Störeinflusses vorgestellt, welches im Gegensatz zu bekannten Verfahren keine zusätzlichen Kalibrierungsaufnahmen von speziellen Struktur-Phantomen erfordert, sondern die Datenserien unter Verwendung intrinsischer Marker räumlich normalisiert. Die prototypische Implementierung dieses Konzepts zeigt vielversprechende Ergebnisse sowohl in kontrollierten Validierungsexperimenten als auch in Tests mit klinischen Patientendaten und kann somit als „Proof-of-Concept“ angesehen werden. Sie kann mithin die Grundlage für zukünftige Entwicklungen bilden, das Potential MRT-basierter Morphometrie trotz des untersuchten Phänomens der akquisitionsbedingten morphologischen Variabilität voll ausschöpfen zu können.