Tilbake til søkeresultatene

FRINATEK-Fri prosj.st. mat.,naturv.,tek

Flow Based Interpretation of Dynamic Contrast Imaging Data

Alternativ tittel: "Forbedret fortolkning av kontrastforsterkede bilder ved strømingsmodellering

Tildelt: kr 9,8 mill.

Målet med dette prosjektet er å undersøke en ny tilnærming for analyse av medisinske bilder som er tatt med avanserte bildeteknikker som MR. Vevsparametre knyttet til blodgjennomstrømning er viktige kliniske parametre som brukes i diagnostisering, oppfølging og behandling av pasienter. Ved å analysere tidsserier av MR eller CT etter injeksjon av kontrastmiddel kan man hente ut slike kliniske parametre og si noe om hvordan et organ fungerer. Den informasjonen man får ut kan brukes til å karakterise slag eller ulike krefttyper, og kan også brukes i planlegging og evaluering av kreftbehandling. Dagens metoder for å undersøke slike data er kun gyldige for et større område om gangen. Ved å se på problemet som et flyt-problem der væske flyter i blodårer i vevet ønsker vi å fremskaffe forbedret informasjon om sykdomstilstanden i et organ. Disse parametrene vil være mer riktige enn tidligere og kan i større grad være til nytte når legen skal stille en diagnose eller planlegge behandling. I tillegg har denne forskningen som mål å produsere kunnskap og teknologi som bidrar til IKT-løsninger og øke produktivitet og effektivitet innenfor helsesektoren. For å konstruere geometrien til modellen, vi har jobbet med teknikker for å detektere blodårer fra MR opptak. Her har vi vært i kontakt med en forskningsgruppe i Jena som har utvilket en egen MR-teknikken som er bedre egnet til segmentering av blodårene. Vi har utviklet en matematisk metode for å lenke samme diskonnektet deler eller forlenge blodårene under resolusjonen til MR opptakene. På perfusjonssiden, vi har jobbet med flere uliker modeller og utført en del simulering, både på seksjoner av hjerne (3D) og på en frosketunge (2D). Et hovedpunkt er hvordan å håndtere transport av flyt fra endpunktene i blodårene til vokslene i nærheten på en måte slik at massen til fluiden er bevart og numerikken er stabilt. Vi har nå minst to modeller, en forenklet én (som er mindre nøyaktig men mye raskere på datamaskinen) og flere mer komplekse modeller (som er mer nøyaktig men krever lengre regnetid). Vi har etablert en metodologi for parameterestimering og har gjennomført tester på frosketungen (2D) og deler av hjerne (3D). Testing og validering fremgår. Arbeidet med validering av modellene viser realistiske resultater. For den forenklet modellen i 2D, vi er i stand til å produsere blodtrykksdata som samsvarer med eksperimentelle resultater i litteratur (innenfor målingsusikkerhet) for frosketungen, for en rekke karradier. Våre simuleringer er mindre nøyaktige når pikselstørrelsen er i samme størrelsesorden som diameterne til blodkarene, i grenseovergangen mot kapillarvevet. Det peker på at modellen vår må gjøres enda mer nøyaktig i denne regionen. Dette ser vi på i de to modellene (både den forenklet og den som er mer nøyaktig), der man favorisere flyt i en slags snarvei mellom arterier og vener. Foreløpig resultater gir bedre samsvar med eksperimentelle resultater fra MR med kontrast, og brukes nå som en referanse for å sammenligne og validere metoder for perfusjon (som "maximum slope") som brukes klinisk hos samarbeidspartneren i Sheffield (U.K.), der PhD studenten har vært i utenlandsopphold i 3 måneder. Siden mars 2020, har arbeidet blitt forsinket, bl. a. på grunn av stenging av samfunnet i Norge, Europa og verden som følge av covid-19 pandemien. Det har medført at en konferanser har blitt kansellert, blant annet konferanser der bidrag var akseptert. Andre konferanser har blitt flyttet frem i tiden, mens noe har vært virtuelt. Det har medført en forsinkelse av vår forsknings- og publiseringsaktivitet, samt med noe forsinkelse i doktorgradløpet. I den siste prosjektperioden har vi jobbet med å videreutvikle våre beregningsmodeller for perfusjon, spesielt med hensyn til hvordan blodet overføres til det kontinuerlige vevet fra de synlige endepunktene til blodårene i bildedata. Vi har også jobbet med simulering av okklusjoner i kar (infarktsimuleringer). Disse simuleringene er veldig lovende fordi de viser både vev/organer som kan bli skadet og hvordan systemet kan auto-regulere blodomløp. Simuleringene kan også bli et viktig planleggingsverktøy for kliniske inngrep, for eksempel hvordan man bedre planlegger bypass i blodkar ved slag eller infarkt.

- Økt tverrfaglig og internasjonalt samarbeid (med miljø i Jena og Sheffield) - Økt samarbeid med bedrifter (NordicNeuroLab) - Utviklet metoder som har klinisk potensial i behandling av infarkt. Vi er i kontakt med medisinske miljø ved Haukeland Universitetssykehus for å se på muligheter for et fremtidig fellesprosjekt.

The measurement of perfusion and filtration are important clinical parameters used in diagnosis, follow-up, and therapy. By utilising complementary and well documented research skills, the aim is to investigate a novel approach towards interpretation of dynamic medical imaging with emphasis on blood distribution and flow. Typical applications include characterisation of strokes and planning and evaluation of cancer treatment. Medical image acquisition techniques like computerised tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), or positron emission tomography (PET), can all be applied in a dynamic setting where the evolving distribution of an injected contrast agent is gathered together as a temporal sequence of images. Quantitative tissue characterisation (e.g. blood perfusion) from such data is currently performed locally by applying tracer-kinetic methodology to a single region of interest (ROI) or a voxel at a time. This project will formulate and investigate an alternative interpretation strategy where the tracer concentration for an individual voxel will be considered in the context of a global flow problem that connects all voxels in the image domain. By modelling the flow between voxels from first principles and calibrate the models to observations via systematic assimilation techniques that include rigorous error estimates, our goal is to advance understanding and clinical utility of dynamic imaging interpretation. Towards this end, we have assembled a team that includes established expertise in flow modelling, medical imaging, and data assimilation. In addition, this research aims to produce knowledge and technology that contributes to ICT solutions for enhancing productivity and efficiency within the health sector.

Publikasjoner hentet fra Cristin

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Budsjettformål:

FRINATEK-Fri prosj.st. mat.,naturv.,tek