Advancements in hypothalamus segmentation : methodologies, datasets, and neurological applications
Livia Maria de Aguiar Rodrigues
TESE
Inglês
T/UNICAMP R618a
[Avanços na segmentação do hipotálamo]
Campinas, SP : [s.n.], 2024.
1 recurso online (139 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientador: Letícia Rittner
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Resumo: O hipotálamo é uma estrutura cerebral composta por vários subnúcleos que contêm os corpos celulares de múltiplos subtipos de neurônios. Apesar de suas pequenas dimensões, o hipotálamo desempenha um papel significativo no controle do sono, da temperatura corporal, do apetite e das emoções,...
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Resumo: O hipotálamo é uma estrutura cerebral composta por vários subnúcleos que contêm os corpos celulares de múltiplos subtipos de neurônios. Apesar de suas pequenas dimensões, o hipotálamo desempenha um papel significativo no controle do sono, da temperatura corporal, do apetite e das emoções, entre outras funções. Sua disfunção tem sido implicada em vários distúrbios neurológicos, como demência frontotemporal comportamental, esclerose lateral amiotrófica e doença de Alzheimer. Embora a ressonância magnética (RM) seja amplamente utilizada para estudar o hipotálamo, sua segmentação manual é suscetível a alta variabilidade inter e intra-observador devido ao seu pequeno tamanho e baixo contraste com os tecidos vizinhos. No início deste projeto, não havia nenhum método automatizado para segmentação do hipotálamo disponível na literatura. Mesmo após a proposição de novos métodos, os métodos automatizados existentes eram limitados a sequências e resoluções específicas de RM, restringindo o potencial de pesquisa. Este projeto visa resolver essas limitações fornecendo dois conjuntos de dados públicos: MiLI (MICLab-LNI Initiative), que foca na estrutura completa em imagens T1 ponderadas com 1mm isotrópico, e HELM (Mapas de Rótulos \textit{ex vivo} do Hipotálamo - do inglês "\textit{Hypothalamus ex vivo label maps}), que contém a segmentação manual do hipotálamo e suas sub-regiões. Além disso, desenvolvemos dois métodos automatizados de segmentação: HypAST, focado em imagens T1 ponderadas, e H-SynEx, um método capaz de acomodar diversas sequências e resoluções de RM, facilitando assim uma pesquisa mais ampla sobre o hipotálamo. Por fim, aplicamos o H-SynEx em pacientes com três diferentes tipos de doenças (ataxias, lúpus e esclerose lateral amiotrófica) e encontramos diferenças significativas na maioria dos grupos quando comparados com imagens de controle
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Abstract: The hypothalamus is a brain structure composed of various subnuclei containing the cell bodies of multiple neuron subtypes. Despite its small dimensions, the hypothalamus plays a significant role in controlling sleep, body temperature, appetite, and emotions, among other functions. Its...
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Abstract: The hypothalamus is a brain structure composed of various subnuclei containing the cell bodies of multiple neuron subtypes. Despite its small dimensions, the hypothalamus plays a significant role in controlling sleep, body temperature, appetite, and emotions, among other functions. Its dysfunction has been implicated in various neurological disorders such as behavioral frontotemporal dementia, amyotrophic lateral sclerosis, and Alzheimer’s disease. Although magnetic resonance (MR) imaging is widely used to study the hypothalamus, its manual segmentation is prone to high inter- and intra-rater variability due to its small size and low contrast with neighboring tissues. At the start of this project, no automated method for hypothalamus segmentation was available in the literature. Even after new methods were proposed, existing automated methods were limited to specific MRI sequences and resolutions, restricting research potential. This project aims to address these limitations by providing two public datasets: MiLI (MICLab-LNI Initiative), which focuses on the whole structure in T1-weighted 1mm isotropic images, and HELM (Hypothalamus Ex Vivo Label Maps), which contains manual segmentation of the hypothalamus and its subregions. Additionally, we developed two automated segmentation methods: HypAST, focused on T1-weighted images, and H-SynEx, a method capable of accommodating diverse MRI sequences and resolutions, thereby facilitating broader research on the hypothalamus. Finally, we applied H-SynEx to patients with three different diseases (ataxias, lupus, and amyotrophic lateral sclerosis) and found significant differences in most of the groups when compared to control images
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Aberto
Rittner, Leticia, 1972-
Orientador
Pedrini, Hélio, 1963-
Avaliador
Castellano, Gabriela, 1970-
Avaliador
Hirata, Nina Sumiko Tomita
Avaliador
Ferrari, Ricardo José
Avaliador
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Livia Maria de Aguiar Rodrigues
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