Volume reconstruction algorithm for tumor assessment from freehand ultrasound recordings in mice

Abstract

Accurate tumor volume quantification is crucial in mouse studies, yet existing three-dimensional (3D) imaging modalities such as micro-computed tomography and magnetic resonance imaging are slow, expensive, and require anesthesia. Ultrasound (US) provides a faster and more accessible alternative. However, in small-animal imaging, 3D US acquisition relies on mechanical scanning with a 2D probe, making it impractical for routine longitudinal studies and still requiring anesthesia. Freehand US could overcome these limitations, though its use is hindered by the challenge of estimating probe motion during acquisition. In this context, this work explored two complementary approaches for reconstructing 3D volumes from freehand two-dimensional (2D) US in mice: a tracker-based method and a trackerless deep learning (DL) approach for pose estimation. In the first method, an Aurora motion tracking system (MTS) sensor was attached to the probe to record its pose over time, enabling volume reconstruction from the acquired sequence. This pipeline involved multiple stages, from sensor holder design and calibration to data acquisition, preprocessing, and volume reconstruction. For the trackerless approach, a DL model using EfficientNet-B1 architecture was adopted due to its efficiency and strong capacity to extract spatial features from US images. Multiple input/output network configurations and ensemble strategies were evaluated to improve pose prediction and assess the feasibility of this approach for freehand reconstruction. This work demonstrated that tracker–based US reconstruction in mice is feasible, producing anatomically coherent volumes consistent with mechanical ground truth. Regarding the DL experiments, which were conducted on a publicly available dataset rather than on mice data that was still being acquired, the results highlighted how different model design choices affect prediction accuracy, with the ensemble strategies showing particularly promising improvements in the performance of the adopted network. In summary, this thesis established a validated tracker-based framework for freehand US volume reconstruction in mice and explored DL as a potential trackerless alternative. The outcomes indicate that accurate volumetric imaging is achievable and that further optimization of the DL approach could allow fully trackerless reconstruction in future studies.

A quantificação precisa do volume tumoral é essencial em estudos com ratinhos, mas as modalidades de imagiologia tridimensional (3D), como a micro-tomografia computadorizada e a ressonância magnética, são demoradas, dispendiosas e requerem anestesia. O ultrassom (US) constitui uma alternativa mais rápida e acessível. Contudo, a aquisição 3D em ratinhos depende de sistemas de varrimento mecânico, os quais são pouco práticos para estudos longitudinais e exigem anestesia. A aquisição livre de US pode ultrapassar estas limitações, embora seja difícil estimar o movimento da sonda durante a aquisição. Neste contexto, esta dissertação explorou duas abordagens para a reconstrução a partir de aquisições livres de US: um método baseado em sistemas de tracking e uma abordagem trackerless recorrendo a DL para a estimativa da pose. No primeiro método, um sensor de tracking foi acoplado à sonda para registar a sua pose ao longo da aquisição, permitindo a reconstrução a partir da sequência adquirida. Esta metodologia envolveu várias etapas, desde a calibração e aquisição até à reconstrução volumétrica. Na abordagem trackerless, foi utilizado um modelo de aprendizagem baseado na arquitetura EfficientNet- B1, devido à sua eficiência e capacidade de extrair características espaciais das imagens de US. Foram testadas diferentes configurações da rede e estratégias de ensemble para melhorar a estimativa da pose e avaliar a viabilidade desta abordagem para a reconstrução de US. Os resultados demonstraram que a reconstrução baseada em tracking é viável, produzindo volumes consistentes com o volume de referência por varrimento mecânico. A pipeline completa de aquisição e calibração foi implementada e validada com sucesso, resultando em reconstruções coerentes. Relativamente à abordagem trackerless, os resultados evidenciaram como as diferentes escolhas de configurações do modelo influenciam a precisão, sendo que as estratégias de ensemble revelaram melhorias promissoras. Em suma, esta dissertação estabeleceu uma framework válida para a reconstrução volumétrica de aquisições livres de US em ratinhos e explorou técnicas de DL como alternativa trackerless. Os resultados indicam que a imagiologia volumétrica precisa é alcançável, e que otimizações futuras da metodologia de DL poderão permitir reconstrução totalmente trackerless.