Ewch i’r prif gynnwys
Daniel Gallichan

Dr Daniel Gallichan

Darlithydd mewn Delweddu Meddygol

Yr Ysgol Peirianneg

Email
GallichanD@caerdydd.ac.uk
Telephone
+44 29208 70045
Campuses
Canolfan Ymchwil Delweddu'r Ymennydd Prifysgol Caerdydd, Ystafell W1-35, Heol Maendy, Caerdydd, CF24 4HQ
Adeiladau'r Frenhines - Adeilad y Dwyrain, Ystafell E/3.24, 5 The Parade, Heol Casnewydd, Caerdydd, CF24 3AA
Comment
Sylwebydd y cyfryngau
Users
Ar gael fel goruchwyliwr ôl-raddedig

Trosolwyg

I joined the School of Engineering as a lecturer in November 2016, and have experience working on the research of various aspects of the physics of Magnetic Resonance Imaging, with my most recent work focusing on the development of methods for motion-correction for ultra-high resolution imaging. My research is based at CUBRIC.

3D brain render

The image above was created using the open-source software Blender and I placed my brain into the 'Class room' demo scene created by Christophe Seux. You can also read about how to get your own brain into Blender by following the instructions from my blog.

Outreach

For the past 3 years I have organised the 'DIY Brain Surgery' show as part of the Cardiff University Brain Games held at the National Museum - in collaboration with Neurosurgeons from CUBRIC and NHS Wales.

Photo from Brain Games 2018Jelly Brain


The volunteer child-surgeons operated successfully on jelly-brain patients - removing the 'bad bits' (strawberries, rasberries, etc) based on the MRI scans.

GIF of MRI of jelly brainYou can read more about how to make your own jelly brains on my blog.

More Brains

You can also take a closer look at my brain in 3D if you like, with this browser-based viewer:

3D brain viewer

Cyhoeddiad

2023

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

Articles

Book sections

  • Gallichan, D. and Engström, M. 2022. Image-space navigators. In: van der Kouwe, A. J. and Andre, J. B. eds. Motion Correction in MR Correction of Position, Motion, and Dynamic Field Changes., Vol. 6. Advances in Magnetic Resonance Technology and Applications, pp. 225-236., (10.1016/B978-0-12-824460-9.00015-7)

Ymchwil

Enghraifft Ffilm o FatNavs ar waith

Enghraifft o FatNavs 3D go iawn yn ystod sgan lle gwnaeth y pwnc symudiadau bwriadol bach

Cywiro cynnig gyda 3D FatNavs

Mae diddordeb parhaus mewn gwthio ffiniau'r hyn y gellir ei gyflawni gydag MRI, yn enwedig o ran datrysiad gofodol y delweddau. Yn CUBRIC rydym yn ffodus i gael 4 systemau MR o'r radd flaenaf, gan gynnwys magnet 7T pwerus iawn (mae sganwyr mewn ysbytai fel arfer yn gweithredu ar 1.5T neu 3T). Mae'r pŵer hwn yn ein galluogi i gaffael delweddau 3D llawn o'r ymennydd gyda cydraniad eithriadol o uchel (meintiau voxel < 500 micron) - ac eto mae angen amseroedd sgan hir ar y penderfyniadau uchel hyn o hyd. Mae'n hawdd deall, yn ystod amseroedd sganio hir (hyd at 30 munud neu fwy) y byddwch yn debygol o symud eich pen o filimetr neu ddau, hyd yn oed os ceisiwch aros mor llonydd â phosibl - a gyda'r delweddau cydraniad uchel iawn hyn bydd hyn yn dal i effeithio ar ansawdd y ddelwedd gyraeddadwy.

Dros yr ychydig flynyddoedd diwethaf - yn bennaf wrth weithio yn yr EPFL yn y Swistir - rwyf wedi bod yn datblygu dull i ddefnyddio caffaeliadau cyflym o'r braster yn unig yn y pen (FatNavs 3D) i ganiatáu olrhain symudiadau bach iawn i'r pen - y gellir eu cywiro wedyn trwy ôl-brosesu'r data crai.

Rydym yn awyddus i safleoedd eraill ddechrau rhoi cynnig ar FatNavs 3D - ac mae gennym gydweithwyr eisoes yn profi'r seqeunces ar wahanol safleoedd, ar lwyfannau Siemens a Philips. Os oes gennych ddiddordeb mewn cydweithredu, cysylltwch â mi drwy e-bost.

Gellir hefyd lawrlwytho'r set o offer Matlab a ddatblygwyd i gyflawni'r biblinell gywiro ôl-weithredol gyfan hefyd ynf reely lawrlwytho o'r dudalen RetroMoCoBox Github.

Delweddu'r ymennydd mewn cydraniad uchel iawn

Ym mis Mai 2016, gwnaethom hefyd ddangos defnyddio FatNavs 3D i ganiatáu delweddu cydraniad uchel iawn yn 7T, i lawr i tua 350 o gydraniad isotropig micron o'r ymennydd cyfan. Y papur llawn yw Mynediad Agored ac ar gael gan PLOS ONE - a gallwch hefyd lawrlwytho'r setiau data llawn mewn fformat NIFTI o'r Fframwaith Gwyddoniaeth Agored.

Hippocampus wedi'i segmentu â llaw

Mae meddalwedd 3D yn gwneud hippocampus wedi'i segmentu â llaw o sgan MRI cydraniad uchel iawn. Darllenwch fwy yn Federau and Gallichan, PLOS ONE 2016.

Yr egwyddor y tu ôl i 3D FatNavs

Gallai delwedd MRI nodweddiadol o'r pen ar gydraniad isel (2mm) gymryd tua 30au i'w gaffael:

Delwedd dŵr

Ond os ydym yn perfformio'r un sgan ond ar yr amledd sy'n benodol i fraster yn hytrach na dŵr, rydym yn cael y ddelwedd hon:

Delwedd braster

Mae'r braster o fewn y pen wedi'i leoli'n bennaf i'r croen y pen, sy'n arwain at ddelwedd sy'n brin (h.y. mae'r rhan fwyaf o'r ddelwedd yn sero neu'n agos at sero). Sparsity yn gysyniad pwysig wrth brosesu signalau, gan y gellir cywasgu signalau gwasgarog yn haws heb golli gwybodaeth. Y cysyniad cyfatebol Yn MRI yw, os gallwn gynrychioli ein delwedd mewn ffordd brin, yna dylem hefyd allu caffael y data ar gyfer ein delwedd yn llawer cyflymach (trwy ddelweddu cyfochrog) tra'n dal i gynnal ansawdd delwedd resymol.

Dyma'r un ddelwedd, ond caffaelwyd mewn ychydig dros 1 eiliad (cyflawnir ffactor cyflymu effeithiol o 28 trwy gyfuno cyflymiad 4x4 GRAPPA gyda 6/8 rhannol Fourier yn y ddau gyfeiriad amgodio cam):

Cyflymu delwedd braster

Felly, cysyniad y FatNav 3D yw caffael cyfrolau fel yr hyn a ddangosir uchod yn rheolaidd (er enghraifft, gellid caffael delwedd 'llywiwr braster' bob 6 eiliad yn ystod sgan strwythurol MP2RAGE) ac olrhain symudiadau bach y pen a ddigwyddodd yn ystod y sgan cyfan trwy alinio'r delweddau braster hyn. Yna gellir defnyddio'r wybodaeth am gynnig i gywiro'r data crai o'r sgan strwythurol sylfaenol trwy ôl-brosesu.

Fersiynau animeiddiedig o ffigurau o bapur 3D FatNavs

Ffigur 4 o Gallichan et al

Ffigur 4 o Gallichan et al

Rhan chwyddedig o'r cyfaint MP2RAGE llawn a gafwyd ar 0.33x0.33x1.00 mm, gan ddangos y gwelliannau yn dilyn cywiro cynnig ôl-weithredol gan ddefnyddio'r FatNavs 3D

Ffigur 5 o Gallichan et al

Ffigur 5 o Gallichan et al

Rhan chwyddedig o gyfaintGRE TI2 o'r un set ddata MP2RAGE 0.33x1.00mm, gyda rhagamcaniad dwysedd lleiaf a gymerwyd dros slab 10 mm yn y cyfeiriad z, gan ddangos y gwelliannau yn dilyn cywiro cynnig ôl-weithredol gan ddefnyddio'r FatNavs 3D

Ffigur 6 o Gallichan et al

Ffigur 6 o Gallichan et al

Mae rhan chwyddo o gyfaintGRE TI2 o'r un set ddata 0.33x1.00mm MP2RAGE, gydag amcanestyniad dwyster uchaf a gymerwyd dros y slab 80 mm llawn yn y cyfeiriad z, gan ddangos y gwelliannau yn dilyn cywiro cynnig ôl-weithredol gan ddefnyddio'r FatNavs 3D

Ffigur 8 o Gallichan et al

Ffigur 8 o Gallichan et al

Rhan chwyddedig o gyfaint TSE 0.6x0.6x0.6mm sy'n dangos y gwelliant yn dilyn cywiro cynnig ôl-weithredol gan ddefnyddio'r FatNavs 3D

Addysgu

For the Autumn Semester 2017 I am teaching on Computing 1 (EN2106) and Clinical Engineering 2 (EN4506)

Bywgraffiad

Education and qualifications

  • 2007: DPhil in Medical Phyics. University of Oxford. Measuring Cerebral Blood Flow using ASL in MRI.
  • 2003: Life Sciences Interface Doctoral Training Year. University of Oxford.
  • 2002: MSci Physics with a European Language (German), University of Nottingham (exchange year at LMU Munich)

Career overview

  • 2016 - present: Lecturer in Engineering with research at CUBRIC, Cardiff University
  • 2011 - 2016: Senior Research Scientist, EPFL Lausanne, Switzerland
  • 2009 - 2011: Post-doctoral Research Scientist, University Medical Center Freiburg, Germany
  • 2007 - 2008: Post-doctoral Research Scientist, FMRIB Centre, University of Oxford

Meysydd goruchwyliaeth

Mae gen i ddiddordeb mewn goruchwylio myfyrwyr PhD ym meysydd:

  • Cywiro cynnig ar gyfer MRI
  • Datblygiad dilyniant pwls MRI newydd
  • Dulliau ailadeiladu MRI Uwch
  • Unrhyw brosiect diddorol yn 'MR Physics'!

Goruchwyliaeth gyfredol

Elisa Marchetto

Dr Elisa Marchetto

Myfyriwr ymchwil

Arbenigeddau

  • Delweddu biofeddygol
  • Prosesu delweddau
  • Delweddu cyfrifiadurol
  • Ffiseg feddygol
  • Dyfeisiau meddygol