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Institut für Neurowissenschaften und Medizin
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Signal- und Bildverarbeitung

Um die Nervenfaserarchitektur aus den Bildern zu rekonstruieren, die bei einer 3D-PLI Messung entstehen, kommen verschiedene Methoden der Signal- und Bildverarbeitung zum Einsatz. Zur Validierung dieser Methoden werden analytische und numerische Simulationen verwendet.

Workflow of signal and image processing in 3D Polarized Light Imaging (3D-PLI)

High Performance Computing (HPC)

Um die großen Datenmengen effizient analysieren zu können, die bei den 3D-PLI Messungen entstehen, wird die HPC-Infrastruktur des Jülich Supercomputing Centre (JSC) verwendet. Der Prozessierungs-Workflow wird mit der Middleware-Technologie UNICORE. modelliert und gesteuert. Die Software, die in diesem Workflow verwendet wird, wurde mit dem „Message Passing Interface“ parallelisiert, um die vom JSC angebotenen HPC-Plattformen effizient nutzen zu können. Für zeitintensive Rechnungen werden GPGPUs verwendet.

Die erste Version der Prozessierungs-Software wurde für das Juelich Dedicated GPU Environment (JuDGE) entwickelt. Im Rahmen der Abschaltung von JuDGE wurde die Software auf die aktuelleren HPC-Systeme portiert, wie z.B. die Juelich Research on Exascale Cluster Architectures (JuRECA).

Methoden der Signal- und Bildverarbeitung

Die Parameter-Karten aus der obigen Abbildung (Transmittanz, Direktion, Retardierung, Inklination) werden mit Hilfe folgender Methoden aus den gemessenen Rohdaten extrahiert:

  • Segmentierung: Trennung des Hirngewebes vom Bildhintergrund
  • „Independent Component Analysis“ (ICA): Verringerung des Rauschanteils in den Rohbildern
  • Stitching: Zusammensetzung der einzelnen Mikroskop-Kacheln zu einem hochaufgelösten Bild
  • Diskrete harmonische Fourieranalyse: Extraktion der Faserrichtung und -inklination aus der Phase und Amplitude des gemessenen Intensitätssignals
  • Bildregistrierung: Ausrichtung der Parameter-Karten auf die Aufnahmen des kompletten Gehirnblocks

Die Parameter-Karten werden zu einer „Fiber Orientation Map“ (FOM) kombiniert, die für jeden gemessenen Voxel die vorherrschende Faserorientierung angibt.

3D-Visualisierung

Die „Fiber Orientation Maps“ aufeinander folgender Gehirnschnitte werden aufeinander registriert, um ein dreidimensionales Volumen zu rekonstruieren. Zur Darstellung der Daten werden verschiedene Visualisierungstechniken eingesetzt, z.B. Techniken zur Visualisierung von Volumen-Daten und speziell entwickelte Algorithmen zur Darstellung der Faserbahnorientierungen.

Ausgewählte Publikationen

  • Hänel, C., Demiralp, A.C., Axer, M., Gräßel, D., Hentschel, B., Kuhlen, T.W,; Interactive Level-of-Detail Visualization of 3D-Polarized Light Imaging Data Using Spherical Harmonics. In: EuroVis 2017 - Short Papers (2017)
  • Ali, S., Rohr, K., Axer, M., Gräßel, D., Schlömer, P., Amunts, K., Eils, R., Wörz, S.; Elastic registration of high-resolution 3D PLI data of the human brain, in: Proc. 14th IEEE Internat. Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), Australia (2017), doi:10.1109/ISBI.2017.7950720
  • Ali, S., Rohr, K., Axer, M., Amunts, K., Eils, R., Wörz, S.; Registration of ultra-high resolution 3D PLI data of human brain sections to their corresponding high-resolution counterpart, in: Proc. 14th IEEE Internat. Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), Australia (2017), doi:10.1109/ISBI.2017.7950550
  • Ali, S., Rohr, K., Gräßel, D., Schlömer, P., Amunts, K., Eils, R., Axer, M., Wörz, S.; Spline-based multimodal image registration of 3D PLI data of the human brain, in: Proc. Workshop Bildverarbeitung für die Medizin 46 (BVM), Germany, Informatik Aktuell, Springer Berlin Heidelberg (2017), doi:10.1007/978-3-662-54345-0_61
  • Schober M.; Axer M.; Huysegoms M.; Schubert N.; Amunts K.; Dickscheid T. Morphing Image Masks for Stacked Histological Sections Using Laplace's Equation. In: Proc. of Bildverarbeitung für die Medizin (BVM), Berlin, Germany (2016), 146-151
  • Schubert N, Axer M, Schober M, et al. 3D Reconstructed Cyto-, Muscarinic M2 Receptor, and Fiber Architecture of the Rat Brain Registered to the Waxholm Space Atlas. In: Frontiers in Neuroanatomy. 2016;10:51. https://doi.org/10.3389/fnana.2016.00051
  • Schubert N, Gräßel D, Pietrzyk, et al. Visualization of Vector Fields Derived from 3D Polarized Light Imaging. In: Proc. of Bildverarbeitung für die Medizin (BVM), Berlin, Germany (2016), 176 – 181
  • Huynh, A.-M.; Kirlangic, M.E.; Schubert, N.; Schober, M.; Amunts, K.; Zilles, K.; Axer, M. Reconstructing a Series of Auto-Radiographic Images in Rat Brains. In: Proc. of Bildverarbeitung für die Medizin (BVM), Lübeck, Germany (2015), 167 – 172
  • Schober, M.; Schlömer, P.; Cremer, M.; Mohlberg, H.; Huynh, A.-M.; Schubert, N.; Kirlangic, M.E.; Amunts, K.; Axer, M. Reference Volume Generation for Subsequent 3D Reconstruction of Histological Sections. In: Proc. of Bildverarbeitung für die Medizin (BVM), Lübeck, Germany (2015), 143 – 148
  • Schubert, N.; Kirlangic, M.E.; Schober, M.; Huynh, A.-M.; Amunts, K.; Zilles, K.; Axer, M. 3D Reconstruction of Histological Rat Brain Images. In: Proc. of Bildverarbeitung für die Medizin (BVM), Lübeck, Germany (2015), 149 – 154
  • Dammers, J.; Breuer, L.; Tabbì, G.; Axer, M. Optimized Signal Separation for 3D-Polarized Light Imaging, In: Signorelli, F. (ed.) Functional Brain Mapping and the Endeavor to Understand the Working Brain, InTech (2013). https://doi.org/10.5772/55246
  • Dammers, J.; Axer, M.; Gräßel, D.; Palm, C.; Zilles, K.; Amunts, K.; Pietrzyk, U.
 Signal enhancement in polarized light imaging by means of independent component analysis.
 NeuroImage, 49 (2010), 1241 – 1248

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Dr. rer. nat. Markus Axer

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52425 Jülich

Telefon: +49 2461 61-6314
Fax: +49 2461 61-2820
E-Mail: m.axer@fz-juelich.de

Management

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s.hennen@fz-juelich.de

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