Extraction and quantification of perivascular spaces based on vesselness filtering: A potential biomarker for Fabry disease

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Tiago Emanuel Nogueira da
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/45535
Resumo: Tese de mestrado integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Engenharia Clínica e Instrumentação Médica), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020
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spelling Extraction and quantification of perivascular spaces based on vesselness filtering: A potential biomarker for Fabry diseaseEspaços perivascularesDoença dos pequenos vasosImagem por ressonância magnéticaFilro de FrangiSegmentação e quantificaçãoTeses de mestrado - 2020Departamento de FísicaTese de mestrado integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Engenharia Clínica e Instrumentação Médica), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020Perivascular Spaces (PVS) allow interstitial solutes to be cleared from the brain contributing to the brain‘s homeostasis. Dysfunction of these pathways can occur if there is deposition of substances causing stagnation of fluid (CSF). Quantitative analysis of PVS on Magnetic Resonance Images (MRI) is important for understanding their relationship with dementia, stroke and vascular diseases. Manual delineation of PVS is very time consuming, and clinicians have to check multiple views in order to obtain a very accurate segmentation. Therefore, finding a method that would provide a reliable visual and quantitative information of a patient with PVS would enable a continuous monitoring giving clinical support throughout the development of each disease. Moreover, it would allow to understand and characterize PVS, provide useful insights into their role in normal brain physiology and small vessel disease (SVD). This work focused on the segmentation and further quantification of PVS in the brain using a vesselness filter (Frangi filter) . The Frangi filter, typically used to detect vessel-like or tube-like structures and fibers in volumetric image data, was capable to delineate, map and extract elongated and dot like features of PVS that were not easily seen when comparing with the non filtered images. However, this method requires a careful parameter optimization and further validation, since it presented different output behaviour in each MRI acquisition (T1-Weighted, T2-Weighted and T2-FLAIR). Also, quantitative analysis regarding the Frangi segmentation indicate that PVS visual rating scores may have a positive association with PVS volume. Statistical significance was found by clustering patients diagnosed with Multiple System atrophy (MSA), Progressive Supranuclear Palsy (PSP) and Fabry disease (FD) when compared with control patients.Nunes, Rita Gouveia, 1976-Matela, Nuno Miguel de Pinto Lobo e, 1978-Repositório da Universidade de LisboaSilva, Tiago Emanuel Nogueira da2020-12-22T15:04:56Z202020202020-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/45535TID:202607143enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:47:25Zoai:repositorio.ul.pt:10451/45535Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:57:56.491333Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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