Arjan den Dekker senior onderzoeker

Onderzoek Arjan den Dekker

Onderzoeksgroep

Expertise

Het onderzoek van Arjan den Dekker richt zich voornamelijk op nieuwe ontwikkelingen in het domein van het modelgebaseerd meten, met als doel het verkrijgen van kwantitatieve metingen van fysische parameters met maximale nauwkeurigheid en precisie. Belangrijkste toepassingsvelden: kwantitatieve magnetische resonantie beeldvorming en kwantitatieve elektronenmicroscopie.

Verbetering van kwantitatieve MRI door betrouwbare integratie van AI in neuro-imaging (IQ-BRAIN). 01/12/2024 - 30/11/2028

Abstract

MRI is een belangrijke methodologie in moderne neuro-beeldvorming, maar conventionele MRI is afhankelijk van visuele interpretatie van intensiteitsverschillen in de beelden, wat sterk afhankelijk is van de scannerinstellingen. Kwantitatieve MRI (qMRI) is een alternatieve MRI-methode die kwantitatieve metingen van fysieke weefselparameters mogelijk maakt, wat objectieve vergelijking tussen patiënten en in de tijd toelaat. Bovendien maakt qMRI vroege detectie mogelijk van pathologische veranderingen in de hersenen als gevolg van neurologische aandoeningen zoals multiple sclerose. Helaas, en ondanks het aangetoonde potentieel in het kader van onderzoek, blijft de implementatie van qMRI in de routinematige klinische praktijk beperkt vanwege de lange scan- en post-processingtijden. Hoewel recente ontwikkelingen in kunstmatige intelligentie de potentie hebben om medische beeldvormingspijplijnen te versnellen en te verbeteren, hebben verminderde transparantie over de onderliggende processen, het gebrek aan trainingsdatasets en beperkte informatie over de nauwkeurigheid van de resultaten het gebruik ervan voor klinische qMRI-toepassingen tot nu toe beperkt. In IQ-BRAIN stellen we een uniek onderzoeks- en trainingsprogramma voor dat voorziet in deze dringende behoefte aan verbeterde en versnelde qMRI-methodologie voor neuroimagingtoepassingen. Door zowel natuurkundige modellen als betrouwbare kunstmatige intelligentiemethoden te integreren in de qMRI-raamwerk, combineert onze innovatieve aanpak het beste van twee werelden. IQ-BRAIN zal de volgende generatie qMRI-specialisten opleiden in de verschillende aspecten van qMRI, die de brug kunnen slaan tussen methodologische ontwikkelingen en klinische noden. Via een trainingsprogramma met netwerk-brede events, internationale uitwisseling en sterke interactie tussen partners vanuit de academische wereld, industrie en ziekenhuizen, zal IQ-BRAIN jonge onderzoekers een rijke combinatie aanbieden van kennis, expertise en essentiële vaardigheden om hen voor te bereiden op een bloeiende carrière in het veld van qMRI.

Onderzoeker(s)

Onderzoeksgroep(en)

Project website

Project type(s)

  • Onderzoeksproject

Doorbraken in kwantitatieve magnetische resonantie beeldvorming voor verbeterde detectie van hersenziekten (B-Q MINDED). 01/01/2018 - 31/03/2022

Abstract

Magnetische resonantie beeldvorming (MRI) is een van de meest bruikbare en snelgroeiende neuroimaging tools. Helaas worden signaalIntensiteiten in conventionele MRI-afbeeldingen uitgedrukt in relatieve eenheden die afhankelijk zijn van scannerhardware en acquisitie protocols. Hoewel dit de visuele inspectie van de anatomie niet belemmert, bemoeilijkt dit de kwantitatieve vergelijking van weefseleigenschappen binnen een scan, tussen opeenvolgende scans en tussen onderwerpen. Daartegenover maken geavanceerde kwantitatieve MRI (Q-MRI) -methoden zoals MR-relaxometrie of diffusie MRI een absolute kwantificering van biofysische weefselkarakteristieken mogelijk. De lange scantijd die vereist is voor Q-MRI veroorzaakt echter ongemak voor patiënten. B-Q MINDED is bedoeld om de huidige barrières te overwinnen door breed toepasbare doorbraken voor nabewerking voor te ontwikkelen Q-MRI versnellen. De originaliteit van B-Q MINDED ligt in de ambitie om de conventionele meerstapsverwerking te vervangen door een geïntegreerd parameterschattingsraamwerk. Deze aanpak zal een schat aan opties genereren voor Q-MRI. Om dit doel te bereiken, stelt B-Q MINDED een collaboratieve multidisciplinaire aanpak voor (van elementaire MR-fysica naar klinische toepassingen) met een sterke betrokkenheid van de industrie.

Onderzoeker(s)

Onderzoeksgroep(en)

Project website

Project type(s)

  • Onderzoeksproject

Een super-resolutie raamwerk voor de bepaling van kwantitatieve hersenperfusiemaps met Arterial Spin Labeling 01/01/2016 - 31/12/2019

Abstract

Voor het goed functioneren van onze hersenen is een adequate cerebrale bloedstroom (CBF), ook wel perfusie genoemd, noodzakelijk. Wijzigingen in de CBF treden op bij verschillende pathologie¨en, zoals herseninfarcten, tumoren, epilepsie en neurodegeneratieve ziekten. Voor een accurate diagnose en prognose van deze pathologie¨en is het kwantitatief kunnen meten van CBF cruciaal. Een veelbelovende MRI methode voor de meting van perfusie is arterial spin labeling (ASL). ASL is niet-invasief, goedkoop, herhaalbaar en laat absolute metingen van de CBF toe. Ondanks dit potentieel is ASL niet de huidige perfusiestandaard in de klinische praktijk. De belangrijkste reden is de lage SNR van de ASL beelden en inaccurate modellering waardoor kleine perfusieveranderingen zeer moeilijk gedetecteerd kunnen worden. Het hoofddoel van mijn project is het aanpakken van de belemmeringen die ASL perfusie MRI verhinderen om de perfusietechniek bij uitstek te worden in de kliniek. Om dit doel te bereiken zal ik de kwaliteit van ASL perfusie mappen gevoelig verbeteren door de trade-off tussen SNR en spatiale resolutie voor een gegeven acquisitietijd te doorbreken en systematische fouten ten gevolge van inaccurate modellering te verminderen. De steunpilaar van de aanpak is de ontwikkeling van een 4D super-resolutie reconstructie (SRR) methode voor ASL. Specifiek zal ik een methode ontwerpen die rechtstreeks hoge-resolutie perfusieparameters schat op basis van een set van verschillend opgenomen, lage-resolutie beelden. Vertrekkende van dit SRR raamwerk, wordt de nauwkeurigheid en de precisie van de geschatte perfusieparameters verbeterd door bewegingsartefacten te elimineren, de ASL beeldvormingsinstellingen te optimaliseren en optimale schatters te construeren. Gedurende het hele project worden de methoden gevalideerd aan de hand van simulaties, fantoom metingen en re¨ele MR data van menselijke hersenen. Uiteindelijk verwacht ik een pati¨entvriendelijke, kostenefficiente, en kwantitatieve methode te ontwikkelen die het mogelijk maakt om de CBF nauwkeurig te meten in een totale acquisitietijd van < 4 min, met een 3D isotrope spatiale resolutie van 2mm3 en een precisie < 5%. Dit zou zonder twijfel de doorbraak van ASL betekenen in de klinische praktijk.

Onderzoeker(s)

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

  • Onderzoeksproject

Een super-resolutie raamwerk voor de bepaling van kwantitatieve hersenperfusiemaps met Arterial Spin Labeling. 01/10/2015 - 31/12/2015

Abstract

Voor het goed functioneren van onze hersenen is een adequate cerebrale bloedstroom (CBF), ook wel perfusie genoemd, noodzakelijk. Wijzigingen in de CBF treden op bij verschillende pathologie¨en, zoals herseninfarcten, tumoren, epilepsie en neurodegeneratieve ziekten. Voor een accurate diagnose en prognose van deze pathologie¨en is het kwantitatief kunnen meten van CBF cruciaal. Een veelbelovende MRI methode voor de meting van perfusie is arterial spin labeling (ASL). ASL is niet-invasief, goedkoop, herhaalbaar en laat absolute metingen van de CBF toe. Ondanks dit potentieel is ASL niet de huidige perfusiestandaard in de klinische praktijk. De belangrijkste reden is de lage SNR van de ASL beelden en inaccurate modellering waardoor kleine perfusieveranderingen zeer moeilijk gedetecteerd kunnen worden. Het hoofddoel van mijn project is het aanpakken van de belemmeringen die ASL perfusie MRI verhinderen om de perfusietechniek bij uitstek te worden in de kliniek. Om dit doel te bereiken zal ik de kwaliteit van ASL perfusie mappen gevoelig verbeteren door de trade-off tussen SNR en spatiale resolutie voor een gegeven acquisitietijd te doorbreken en systematische fouten ten gevolge van inaccurate modellering te verminderen. De steunpilaar van de aanpak is de ontwikkeling van een 4D super-resolutie reconstructie (SRR) methode voor ASL. Specifiek zal ik een methode ontwerpen die rechtstreeks hoge-resolutie perfusieparameters schat op basis van een set van verschillend opgenomen, lage-resolutie beelden. Vertrekkende van dit SRR raamwerk, wordt de nauwkeurigheid en de precisie van de geschatte perfusieparameters verbeterd door bewegingsartefacten te elimineren, de ASL beeldvormingsinstellingen te optimaliseren en optimale schatters te construeren. Gedurende het hele project worden de methoden gevalideerd aan de hand van simulaties, fantoom metingen en reele MR data van menselijke hersenen.

Onderzoeker(s)

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

  • Onderzoeksproject

Lichte atomen in het licht stellen: precieze structuurbepaling van nanomaterialen met lichte atomen middels transmissieelektronenmicrosopie. 01/01/2015 - 31/12/2018

Abstract

Dit project betreft fundamenteel kennisgrensverleggend onderzoek gefinancierd door het Fonds voor Wetenschappelijk Onderzoek-Vlaanderen. Het project werd betoelaagd na selectie door het bevoegde FWO-expertpanel.

Onderzoeker(s)

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

  • Onderzoeksproject