Onderzoek Ben Jeurissen

Abstract

Neurodegeneratieve ziekten ontwikkelen zich snel als een sluipende epidemie en vormen een aanzienlijke uitdaging vanwege hun beperkte therapeutische opties. Hoewel magnetische resonantie beeldvorming (MRI) onmisbaar is geworden voor het monitoren van ziekteprogressie in zowel de klinische als preklinische omgeving, blijft het vermogen ervan om de onderliggende pathofysiologische mechanismen vast te leggen beperkt. Ons eerdere werk heeft aangetoond dat geavanceerde contrasten verkregen uit diffusiegewogen MRI (DWI) of arteriële spinlabeling (ASL) veelbelovend zijn bij het detecteren van respectievelijk subtiele microstructurele en perfusieveranderingen. Hun gevoeligheid en resolutie worden echter belemmerd door tijdsbeperkingen. Light sheet microscopie (LSM) kan deze in vivo beeldvormingsmodaliteiten aanvullen met moleculaire informatie, maar lijdt evenzeer onder een suboptimale beeldkwaliteit. Door het complementaire potentieel van deze modaliteiten en hun bestaande beperkingen te erkennen, is het onze bedoeling om multimodale beeldvorming van de hersenen vooruit te helpen door MRI- en LSM-beelden te verbeteren door middel van modelgebaseerde superresolutie-reconstructie. Ons voorgestelde raamwerk is gebaseerd op het uitgangspunt dat isotrope beelden met een hoge resolutie kunnen worden geschat op basis van een verzameling beelden met een lagere resolutie die onder verschillende hoeken zijn opgenomen. We plannen dit te bereiken door iteratieve algoritmen en deep learning-technieken te gebruiken, waardoor de berekeningen efficiënter worden. In het bijzonder proberen we reconstructie met superresolutie te ontwikkelen die een nauwkeurige schatting van de neuronale dichtheid op basis van DWI, een reproduceerbare schatting van de cerebrale bloedstroom op basis van ASL en uitgebreide kwantificering van subcellulaire structuren op basis van LSM mogelijk zullen maken. Na succesvolle ontwikkeling zullen we deze verbeterde beeldvormingstechnieken valideren met behulp van een goed gekarakteriseerd muismodel voor de ziekte van Huntington, een aandoening die een holistische benadering met hoge resolutie vereist. Door de verschillende beeldvormingsmodaliteiten te correleren, willen we beeldvorming met ultrahoge informatie inhoud van de hersenen mogelijk maken, waardoor uiteindelijk ingewikkelde relaties tussen gemeten parameters en pathologische defecten op individueel niveau aan het licht komen. Ons team bestaat uit experts uit diverse disciplines, waaronder beeldverwerking en modellering (VLAB), neuro-georiënteerde MRI (BIL) en geavanceerde microscopie (CBH). Deze multidisciplinaire samenwerking plaatst ons in een ideale positie om onze ambitieuze doelstellingen te verwezenlijken. Bovendien hebben we, als leden van het µNEURO onderzoeksexcellentieconsortium, samen met onze rol als vertegenwoordigers van kernfaciliteiten en coördinatoren van twee valorisatieplatforms, een robuust platform opgezet om de impact van ons project te vergroten. Deze strategische positionering zorgt ervoor dat de resultaten van ons onderzoek een verstrekkend effect zullen hebben op het bevorderen van ons begrip van neurodegeneratieve ziekten door middel van geavanceerde beeldtechnologieën.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Sijbers Jan
• Co-promotor: Bertoglio Daniele
• Co-promotor: De Vos Winnok
• Co-promotor: Jeurissen Ben
• Co-promotor: Verhoye Marleen

Onderzoeksgroep(en)

• Visielab

Project type(s)

• Onderzoeksproject

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)

• Promotor: Sijbers Jan
• Co-promotor: Bertoglio Daniele
• Co-promotor: den Dekker Arjan
• Co-promotor: Jeurissen Ben
• Co-promotor: Verhoye Marleen

Onderzoeksgroep(en)

• Visielab

Project website

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Kwantitatieve Magnetische Resonantie Beeldvorming (qMRI) is een onderdeel van MRI-technieken dat gericht is op het kwantitatief meten van fysieke, chemische of biologische weefseleigenschappen, in plaats van alleen kwalitatieve of anatomische beelden te leveren. In tegenstelling tot conventionele MRI, die voornamelijk beelden produceert voor visuele interpretatie, biedt qMRI numerieke waarden die specifieke weefselkenmerken beschrijven, wat zorgt voor meer objectieve en reproduceerbare analyses.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Jeurissen Ben
• Mandaathouder: Jeurissen Ben

Onderzoeksgroep(en)

• Visielab

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

De mogelijkheid om weefselmicrostructuur in vivo en volledig niet-invasief te bestuderen met behulp van magnetische resonantie beeldvorming (MRI) kan een revolutie betekenen in de manier waarop we ziekten detecteren, opvolgen en behandelen, met name de vele neurodegeneratieve ziekten die onze vergrijzende bevolking treffen. Helaas is het MRI-signaal een zeer indirecte maat voor microstructuur, en de verscheidenheid aan factoren die ertoe bijdragen maakt een één-op-één associatie tussen de MRI-metingen en het biologische substraat erg moeilijk. Als gevolg hiervan blijft microstructurele beeldvorming een slecht begrepen en uitdagend invers probleem dat vaak inconsistente en tegenstrijdige resultaten oplevert. In ADAMI zal ik de volgende stap zetten in microstructurele beeldvorming door het probleem op een volledig datagedreven manier aan te pakken in plaats van de state-of-the-art die modelgestuurd is. Deze paradigma verschuiving zal ons in staat stellen om van de MRI-scanner een krachtige in vivo microscoop te maken die betrouwbare informatie kan verschaffen over weefselmicrostructuur die nauw aansluit bij de onderliggende cellulaire samenstelling. Door deze innovaties zal ADAMI het vakgebied van medische beeldvorming vooruit helpen door een baanbrekende datagedreven aanpak van microstructuurbeeldvorming te introduceren die een significante impact zal hebben op het begrip, de diagnose en de monitoring van hersenziekten.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Jeurissen Ben

Onderzoeksgroep(en)

• Visielab

Project website

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Chirurgische reconstructie van de voorste kruisband (VKB) met behulp van peesgreffe is de standaard behandeling van VKB letsels. Er is echter weinig bekend over het genezingsproces van humane VKB greffe en het belang van geassocieerde letsels. In de kliniek is er een grote behoefte aan niet-invasieve meetmethoden van een VKB greffe om objectief te oordelen wanneer de patiënt terug kan sporten. Behalve de anatomische magnetische resonantie (MRI), zijn kwantitatieve MRI (qMRI) technieken, zoals T2* relaxometrie en diffusie tensor beeldvorming (DTI), in opgang voor musculoskeletale toepassingen. qMRI reikt objectieve biomarkers van biofysische weefseleigenschappen aan die monitoring van weefselmicrostructuur mogelijk maken. Hoewel het potentiëel van qMRI om de staat van een VKB greffe te beoordelen is aangetoond, blijft het gebruik beperkt tgv van de lage resolutie en lange scantijden. Om de balans tussen signaal-ruisverhouding, resolutie en scantijd te verbeteren, zullen we in dit project superresolutie-reconstructie (SRR) gebruiken voor anatomische MRI en qMRI van de knie. We ontwikkelen SRR qMRI voor T2*-relaxometrie en DTI van de knie om biomerkers beter in kaart te brengen. Hiermee wensen we een beter inzicht te bekomen in het genezingsproces van een VKB greffe vooraleer patiënten terug gaan sporten en willen we de effectiviteit van behandelingen die genezing van een VKB greffe versnellen objectief evalueren.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Van Dyck Pieter
• Co-promotor: Jeurissen Ben

Onderzoeksgroep(en)

• Moleculaire Beeldvorming en Radiologie (MIRA)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Tinnitus is een vaak voorkomende aandoening die ongeveer 10 tot 15% van de volwassenen treft. De socio-economische last die ermee gepaard gaat is erg hoog, omdat tinnitus de kwaliteit van leven aantast en sterk geassocieerd is met depressie en verminderde arbeidsproductiviteit. Verschillende risicofactoren worden beschreven voor het ontstaan van tinnitus. In ongeveer 25% van de patiënten wordt de tinnitus beïnvloed door nek of kaak gerelateerde spierspanning of beperkingen in de beweeglijkheid (= somatische tinnitus (ST)). Dieronderzoek geeft aan dat ST ontstaat door verbindingen in de hersenstam tussen gebieden waar informatie vanuit de nek en kaak verzameld wordt en gehoor gerelateerde gebieden. Eén studie heeft aangetoond dat deze verbindingen ook bij de mens bestaan. Dit verklaart echter niet waarom sommige patiënten veranderingen in hun tinnitus waarnemen wanneer ze nekpijn hebben en andere niet. Daarom is het doel van onze studie om doormiddel van een uniek multimodaal medical imaging protocol, te identificeren hoe functie, structuur en neurochemie van specifieke hersenregio's (somatosensorische en auditieve) gerelateerd zijn aan ST. Door de resultaten van patiënten met ST te vergelijken met patiënten met andere vormen van tinnitus en patiënten met nekpijn, zonder tinnitus, willen we inzicht krijgen in de werkingsmechanismen van ST. Dit zal ons de mogelijkheid geven om het klinisch onderzoek en de behandeling van patiënten met tinnitus te verbeteren.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Gilles Annick
• Co-promotor: Jeurissen Ben

Onderzoeksgroep(en)

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Multi-tissue sferische deconvolutie van diffusie MRI (dMRI) is een populaire analysemethode die de volledige witheidsvezel-oriëntatiedichtheidsfunctie en de dichtheden van hersenvocht en grijze-stofweefsel in het levende menselijke brein, volledig niet-invasief, biedt. Het kan worden gebruikt om de langeafstandsverbindingen van de hersenen te volgen en biedt een tractenspecifieke biomarker voor neuronaal verlies bij de studie van neurodegeneratieve ziekten. Momenteel kan de techniek worden beschouwd als een macroscopische benadering: het splitst de dMRI-voxels op in termen van weefsels in plaats van cellulaire componenten, waarbij de laatste potentieel relevantere biomarkers zijn. Ongelukkigerwijze hebben recente studies aangetoond dat conventionele laag-dimensionale dMRI-scans de informatie missen om deze microstructurele kenmerken op te lossen. In dit voorstel zal ik multi-tissue sferische deconvolutie naar het volgende (microscopische) niveau brengen door gebruik te maken van hoog-dimensionale dMRI-scans. Deze scans van de volgende generatie hebben veel belofte getoond om verschillende microstructurele compartimenten te ontwarren. De nieuwe sferische deconvolutiebenadering met meerdere compartimenten maakt simultane schatting mogelijk van een hoge kwaliteit axonale oriëntatiedichtheidsfunctie evenals de dichtheden van cellichamen en extracellulaire ruimte. Dit zal hoogwaardige vezeltracking mogelijk maken en tegelijkertijd meer relevante biomarkers verschaffen, en zal sferische deconvolutie helpen om zijn positie als een van de gereedschappen voor dMRI-analyse te behouden.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Sijbers Jan
• Mandaathouder: Jeurissen Ben

Onderzoeksgroep(en)

• Visielab

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Diffusie gewogen MRI is een niet-invasieve beeldvormingstechniek die toelaat de microstructuur van levend weefsel te bestuderen op basis van de willekeurige thermische beweging van watermoleculen. In het bijzonder laat de techniek toe de richting te bepalen van de vezelbundels in de hersenen, waardoor het volledige netwerk van verbindingen in kaart kan worden gebracht. Deze relatief jonge technieken worden steeds belangrijker om een diagnose te stellen bij neuropathologische aandoeningen. Met dit onderzoek wordt gemikt op: - gebruik maken van beeldopnamen die haalbaar zijn in de klinische praktijk (< 15 minuten) - nauwkeurige schatting van vezel oriëntaties in elke voxel van het brein - inschatting van het globale netwerk van verbindingen in de hersenen

Onderzoeker(s)

• Promotor: Jeurissen Ben

Onderzoeksgroep(en)

• Visielab

Project website

Project type(s)

• Onderzoeksproject

Abstract

Sferische deconvolutie van diffusiegewogen MRI beelden is een poulaire analysemethode om de vezelbundels in de witte stof van de hersenen te bepalen. In dit project worden nieuwe methoden gebaseerd op deze techniek ontwikkeld die gebruik maken van diffusiebeelden opgenomen met verschillende sterktes.

Onderzoeker(s)

• Promotor: Sijbers Jan
• Mandaathouder: Jeurissen Ben

Onderzoeksgroep(en)

• Visielab

Project type(s)

• Onderzoeksproject