Registration and 3D Reconstruction of Histological Sections: Application to Mammary Gland Development

RESUMEN:

En el campo del procesamiento de imagen médica, los datos volumétricos generados por métodos de microscopía 3D como resonancia magnética (MRI), tomografía por emisión de positrones (PET) y tomografía axial computarizada (CT) presentan extensas aplicaciones en la visualización y el análisis de órganos. Los métodos de tratamiento de imagen 2D, como por ejemplo la microscopía óptica, generan típicamente series de secciones con una resolución mucho más alta que los escáners de MRI o CT. La reconstrucción tridimensional de esas secciones bidimensionales se ha convertido por lo tanto en una herramienta importante para el estudio de las esctructuras anatómicas en 3D. La principal motivación de este trabajo de tesis es la necesidad de métodos eficientes y automáticos para la reconstrucción de muestras gruesas de tejido desde secciones histológicas teñidas. 
La mayoría de los algoritmos que se presentan en este manuscrito, y que son de hecho la principal contribución de esta tesis, están enmarcados en R3D2, un sistema para el análisis morfológico y molecular simultáneo de muestras de tejido grueso. Este sistema completamente integrado se compone de un microscopio de campo claro asistido por ordenador y una aplicación JAVA de visualización y análisis que permite una eficiente adquisición, alineamiento, anotación, reconstrucción tridimensional y ánalisis de las estructuras de interés en secciones gruesas de tejido de diferentes especímenes.
Las principales líneas de trabajo de esta tesis son el registro de imágenes y la reconstrucción 3D. El registro de imágenes se refire aquí al proceso de transformación de diferentes conjuntos de datos ---secciones histológicas en nuestro caso--- para llevarlos al mismo sistema de coordenadas. Por lo tanto este proceso, y de hecho nos referiremos a él de este modo en algunos momentos de la tesis, puede llamarse también alineamiento de imágenes. Además, dado el interés general existente en el campo de la Biomedicina hacia los métodos de alinemiento de imágenes, hemos extendido uno de nuestros nuevos métodos de registro de pares de secciones histológicas para poder registrar secuencias enteras de imágenes 2D de todo tipo.

 

ABSTRACT:

In medical imaging, volumetric data generated by 3D microscopy methods such as magnetic resonance imaging (MRI), positron emission tomography (PET) and computed tomography (CT) have wide applications in the visualization and analysis of organs. 2D imaging methods, such as optical microscopy, typically generate serial sections with much higher resolution than MRI or CT scans. The 3D reconstruction of these 2D sections has therefore become an important tool for understanding anatomical structures in 3D. The main motivation of this work is the need for efficient and automatic methods to reconstruct thick tissue samples from stainned histological sections.
Most of the algorithms presented in this manuscript ---which are indeed the main contribution of this thesis--- are framed in R3D2, a system for simultaneous morphological and molecular analysis of thick tissue samples. This completely integrated system is composed of a computer-assisted microscope and a JAVA-based image display, analysis, and visualization program that allows efficient acquisition, alignment, annotation, three-dimensional reconstruction, and analysis of structures of interest in thick sectioned tissue specimens.
The main lines of this thesis work are image registration and 3D reconstruction. Image registration refers to the process of transforming different sets of data ---histological sections in our case--- into the same coordinate system. Thus this process can also be called image alignment. Furthermore, and given the general interest in Biomedicine in image alignment methods, we extended one of our novel methods for registering pairs of histological sections to register whole sequences of 2D images of any sort.