Neurovascular models have played an important role in understanding neuronal function or medical conditions. In the past few decades, only small volumes of neurovascular data have been available. However, huge data sets are becoming available with high throughput instruments like the Knife-Edge Scanning Microscope (KESM). Therefore, fast and robust tracing methods become necessary for tracing such large data sets. However, most tracing methods are not effective in handling complex structures such as branches. Some methods can solve this issue, but they are not computationally efficient (i.e., slow). Motivated by the issue of speed and robustness, I introduce an effective and efficient fiber tracing algorithm for 2D and 3D data. In 2D tracing, I have implemented a Moving Window (MW) method which leads to a mathematical simplification and noise robustness in determining the trace direction. Moreover, it provides enhanced handling of branch points. During tracing, a Cubic Tangential Trace Spline (CTTS) is used as an accurate and fast nonlinear interpolation approach. For 3D tracing, I have designed a method based on local maximum intensity projection (MIP). MIP can utilize any existing 2D tracing algorithms for use in 3D tracing. It can also significantly reduce the search space. However, most neurovascular data are too complex to directly use MIP on a large scale. Therefore, we use MIP within a limited cube to get unambiguous projections, and repeat the MIP-based approach over the entire data set. For processing large amounts of data, we have to automate the tracing algorithms. Since the automated algorithms may not be 100 percent correct, validation is needed. I validated my approach by comparing the traced results to human labeled ground truth showing that the result of my approach is very similar to the ground truth. However, this validation is limited to small-scale real-world data due to the limitation of the manual labeling. Therefore, for large-scale data, I validated my approach using a model-based generator. The result suggests that my approach can also be used for large-scale real-world data. The main contributions of this research are as follows. My 2D tracing algorithm is fast enough to analyze, with linear processing time based on fiber length, large volumes of biological data and is good at handling branches. The new local MIP approach for 3D tracing provides significant performance improvement and it allows the reuse of any existing 2D tracing methods. The model-based generator enables tracing algorithms to be validated for large-scale real-world data. My approach is widely applicable for rapid and accurate tracing of large amounts of biomedical data.

EINLEITUNG: Die CT- Angiographie (CTA) ist eine neue Methode zum anatomischen Nachweis pathologischer Veränderungen am Gefäßsystem. Die Wertigkeit der an unserem Institut durchgeführten CT- Angiographien bezüglich der Diagnostik von Nierenarterienstenosen sollte untersucht werden. Außerdem sollten die einzelne Rekonstruktionsarten auf ihren Nutzen geprüft werden. MATERIAL UND METHODEN: Die Nierenarterien von 23 Patienten wurden sowohl angiograpisch als auch mit CTA untersucht. Aus dem Datensatz jeder Untersuchung wurden Axiale Schnittbilder (AS), axiale und coronale multiplanare Reformationen (cMPRa, cMPRc), 3D- Oberflächenrekonstruktion (SSD) und Maximum- Intensitäts- Projektion (MIP) angefertigt. Ohne Kenntnis des Angiographie- Befundes wurden in der ersten Befundungssitzung alle CTA- Rekonstruktionen einzeln beurteilt. Dabei kam eine fünfteilige Stenosengraduierung zum Einsatz. In der zweiten Befundungssitzung wurde die Diagnose anhand aller CTA- Rekonstruktionen eines Falles gestellt. Sensitivität, Spezifität und Kappa ergaben sich aus dem Vergleich mit den Angiographie- Befunden. ERGEBNISSE: Die CTA konnte relevante Nierenarterienstenosen (Lumeneinengung >50%) mit einer Sensitivität von 92,9 % und einer Spezifität von 86,7 % nachweisen. Der CTA- Stenosegrad stimmte bei Anwendung einer Unterteilung in fünf Kategorien in 65,9 % der Fälle mit dem der Angiographie überein (kappa = 0,468). Bei der Beurteilung der einzelnen Rekonstruktion lieferten die AS (Sensitivität 78,6 %, Spezifität 90,0 %, kappa 0,692) und die MIP (Sensitivität 71,4 %, Spezifität 96,7 %, kappa 0,726) die besten Resultate. Die cMPRa und cMPRc besaßen durch die ausschließliche Filmbefundung eine deutlich niedrigere diagnostische Qualität. Tendenziell wurde der Stenosegad mittels CTA unterschätzt. SCHLUSSFOLGERUNG: Die CTA besitzt eine hohe Wertigkeit bei der Diagnostik von Nierenarterienstenosen. Unsere Ergebnisse decken sich mit denen anderer Studien. Der Einsatz der CTA bei Verdacht auf eine Nierenarterienstenose kann die Zahl unnötiger Angiographien deutlich reduzieren. Zur Befunderhebung sollten die AS und die MIP regelmäßig genutzt werden. / PURPOSE: To evaluate the accuracy of Computed Tomographic Angiography (CTA) in the detection of renal artery stenosis in our department and to investigate the role of the different reformattings in making the right diagnosis. MATERIALS AND METHODS: CTA and conventional Arteriography were performed on 23 Patients and axial slices (AS), curved axial multiplanar reformatting (cMPRa), curved coronal multiplanar reformatting (cMPRc), shaded surface display (SSD) and maximum intensity projections (MIP) were performed. During the first reading- session all blinded images were reviewed seperately, while all reformattings of one patient were analysed in the second reading session by one experienced radiologist, using a five- point- scale to determine the grade of the stenosis. RESULTS: Stenoses greater than 50% could be depicted by CTA with a sensitivity of 92,9 % and a specifity of 86,7 %. Applying a 5 five- point- scale, 65,9% of the diagnoses met the ones made by angiography (kappa= 0,468). MIP and AS were the most usefull reformattings with sensitivity, specifity and kappa reaching 71,4 %, 96,7 %, 0,726 and 78,6 %, 90 %, 0,692respectively. A tendency for underestimating the degree of the stenoses was notable. CONCLUSIONS: CTA has a high accuracy in diagnosing renal artery stenoses. Our results do not differ much from other studies on this technique. Applying CTA in suspected renal artery stenosis can reduce the amount of unnessecary arteriographies. For best results, MIP and AS should always be reviewed.

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L'Imagerie par Résonance Magnétique pondérée en Diffusion (IRM-D) permet l'accès à l'information structurelle des tissus au travers de la lecture du mouvement brownien des molécules d'eau. Ses applications sont nombreuses en imagerie cérébrale, tant en milieu clinique qu'en recherche. Néanmoins le mouvement physiologique créé une perte de signal supplémentaire au cours de l'encodage de la diffusion. Cette perte de signal liée au mouvement limite les applications de l'IRM-D quant à l'imagerie cardiaque. L'utilisation de faibles valeurs de pondération (b) réduit cette sensibilité mais permet seulement l'imagerie du mouvement incohérent intra-voxel (IVIM) qui contient la circulation sanguine et la diffusion des molécules d'eau. L'imagerie IVIM possède pourtant de nombreuses applications en IRM de l'abdomen, depuis la caractérisation tissulaire à la quantification de la perfusion, mais reste inexplorée pour l'imagerie du coeur. Mon travail de thèse correspond à l'évaluation des conditions d'application de l'IRM-D à faibles valeurs de b pour le coeur humain, afin de proposer des contributions méthodologiques et d'appliquer les techniques développées expérimentalement. Nous avons identifié le mouvement cardiaque comme une des sources majeures de perte de signal. Bien que le mouvement global puisse être corrigé par un recalage non-rigide, la perte de signal induite par le mouvement perdure et empêche l'analyse précise par IRM-D du myocarde. L'étude de cette perte de signal chez un volontaire a fourni une fenêtre temporelle durable où le mouvement cardiaque est au minimum en diastole. Au sein de cette fenêtre optimale, la fluctuation de l'intensité atteste d'un mouvement variable résiduel. Une solution de répéter les acquisitions avec un déclenchement décalé dans le temps permet la capture des minimas du mouvement, c.-à-d. des maximas d'intensité en IRM-D. La projection du maximum d'intensité dans le temps (TMIP) permet ensuite de récupérer des images pondérées en diffusion avec un minimum de perte de signal lié au mouvement. Nous avons développé et évalué différentes séquences d'acquisition combinées avec TMIP : la séquence d'imagerie écho-planaire classique par écho de spin (SE-EPI) peut être adaptée mais souffre du repliement d'image ; une séquence Carr-Purcell-Meiboom-Gill combinée avec une préparation d'encodage de diffusion est plus robuste aux distorsions spatiales mais des artefacts de bandes noires empêchent son applicabilité ; finalement une séquence double-SE-EPI compensant les courants de Foucault et pleinement optimisée produit des images IRM-D moins artefactées. Avec cette séquence, l'IRM-D-TMIP permet la réduction significative de la perte de signal liée au mouvement pour l'imagerie cardiaque pondérée en diffusion. L'inconvénient avec TMIP vient de l'amplification du bruit positif d'intensité. Afin de compenser cette sensibilité du TMIP, nous séparons le bruit d'intensité des fluctuations lentes liées au mouvement grâce à une nouvelle approche basée sur l'analyse en composantes principales (PCA). La décomposition préserve les détails anatomiques tout en augmentant les rapports signal et contraste-à-bruit (SNR, CNR). Avec l'IRM-D-PCATMIP, nous augmentons à la fois l'intensité finale et la qualité d'image (SNR) en théorie et expérimentalement. Les bénéfices ont été quantifiés en simulation avant d'être validés sur des volontaires. De plus la technique a montré des résultats reproductibles sur des patients post-infarctus aigue du myocarde, avec un contraste cohérent avec la position et l'étendue de la zone pathologique. Contrairement à l'imagerie cérébrale, l'imagerie IRM-D par faibles valeurs de pondération in vivo doit être différentiée des analyses IRM-D ex-vivo. Ainsi l'IRM-D-PCATMIP offre une technique sans injection pour l'exploration du myocarde par imagerie IVIM. Les premiers résultats sont encourageants pour envisager l'application sur un modèle expérimental d'une maladie cardiovasculaire [etc...] / Diffusion weighted magnetic resonance imaging (DW-MRI, or DWI) enables the access to the structural information of body tissues through the reading of water molecules Brownian motion. Its applications are many in brain imaging, from clinical practice to research. However physiological motion induces an additional signal-loss when diffusion encoding is applied. This motion-induced signal-loss limits greatly its applications in cardiac imaging. Using low diffusion-weighting values (b) DWI reduces this sensitivity but permits only the imaging of intravoxel incoherent motion (IVIM), which combines both water diffusion and perfusion. IVIM imaging has many applications in body MRI, from tissue characterization to perfusion quantification but remains unexplored for the imaging of the heart. The purpose of this work was to evaluate the context of low b-values DWI imaging of the heart, propose methodological contributions and then apply the developed techniques experimentally. We identified cardiac motion as one of the major sources of motion-induced signal loss. Although bulk motion can be corrected with a non-rigid registration algorithm, additional signal-loss remains uncorrected for and prevents accurate DWI of the myocardium. The study of diffusion-weighted signal-loss induced by cardiac motion in a volunteer provided a time-window when motion is at minimum in diastole. Within this optimal time-window, fluctuation of intensity attests of variable remaining physiological motion. A solution to repeat acquisition with shifted trigger-times ease the capture of motion amplitude minima, i.e. DWI-intensity maxima. Temporal maximum intensity projection (TMIP) finally retrieves diffusion weighted images of minimal motion-induced signal-loss. We evaluated various attempts of sequence development with TMIP: usual spin-echo echo-planar imaging (se-EPI) sequence can be improved but suffers aliasing issues; a balanced steady-state free-precession (b-SSFP) combined with a diffusion preparation is more robust to spatial distortions but typical banding artifacts prevent its applicability; finally a state-of-the-art double-spin-echo EPI sequence produces less artifacted DWI results. With this sequence, TMIP-DWI proves to significantly reduce motion-induced signal-loss in the imaging of the myocardium. The drawback with TMIP comes from noise spikes that can easily be highlighted. To compensate for TMIP noise sensitivity, we separated noise spikes from smooth fluctuation of intensity using a novel approach based on localized principal component analysis (PCA). The decomposition was made so as to preserve anatomical features while increasing signal and contrast to noise ratios (SNR, CNR). With PCATMIP-DWI, both signal-intensity and SNR are increased theoretically and experimentally. Benefits were quantified in a simulation before being validated in volunteers. Additionally the technique showed reproducible results in a sample of acute myocardial infarction (AMI) patients, with a contrast matching the extent and location of the injured area. Contrarily to brain imaging, in vivo low b-values DWI should be differentiated from ex vivo DWI pure diffusion measurements. Thus PCATMIP-DWI might provide an injection-free technique for exploring cardiac IVIM imaging. Early results encourage the exploration of PCATMIP-DWI in an experimental model of cardiac diseases. Moreover the access to higher b values would permit the study of the full IVIM model for the human heart that retrieves and separates both perfusion and diffusion information