Dergiler / Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2021 / Cilt: 27 - Sayı: 2

Aort kapakçığının çok-kesitli bilgisayarlı tomografi görüntülerinden model-bağimsiz otomatik bölütlenmesi

Model-Free automatic segmentation of the aortic valve in multislice computed tomography images

Sayfa
122–128
Yayın Tarihi
2021-04-04
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Yöntemin başarısı 19 gerçek veride detaylı olarak değerlendirilmiş ve Hessian temelli sonucun üzerine bölge büyütme yaklaşımının performansının umut vadettiği ama bunun yanı sıra problemin zorluğunu göstermiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bir veya birden fazla kalp kapakçığının etkilenebildiği kapakçık hastalıklarının etkin tedavisi için bu kapakçıkların onarılması ya da değiştirilmesini gereklidir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Kapakçıkların 2B/3B statik görüntülerinden elde edilecek bilgiyi tamamlayıcı bilgi içeren hastaya-özgü ve dinamik bir model bu girişimsel tedavi rehberlik edebilir.
💡
Sonuç & Katkı:Yöntemin başarısı 19 gerçek veride detaylı olarak değerlendirilmiş ve Hessian temelli sonucun üzerine bölge büyütme yaklaşımının performansının umut vadettiği ama bunun yanı sıra problemin zorluğunu göstermiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Aort kapakçığı · Bölütleme · Model-Bağımsız

Özet

Bir veya birden fazla kalp kapakçığının etkilenebildiği kapakçık hastalıklarının etkin tedavisi için bu kapakçıkların onarılması ya da değiştirilmesini gereklidir. Kapakçıkların 2B/3B statik görüntülerinden elde edilecek bilgiyi tamamlayıcı bilgi içeren hastaya-özgü ve dinamik bir model bu girişimsel tedavi rehberlik edebilir. Bu amaçla bu çalışmada yeni bir otomatik model-bağımsız aort kapakçığı bölütleme yöntemi önerilmiş ve yöntemin doğruluğu aort kapakçığının kapalı anına ait geleneksel kontrastlı EKG-güdümlü çok-kesitli BT verisinden elde edilen uzman işaretlemeleri ile ölçülmüştür. Yöntemin başarısı 19 gerçek veride detaylı olarak değerlendirilmiş ve Hessian temelli sonucun üzerine bölge büyütme yaklaşımının performansının umut vadettiği ama bunun yanı sıra problemin zorluğunu göstermiştir.

Abstract

Valvular diseases may affect one or more of the cardiac valves, which may need to be replaced or restored for effective treatment. The surgical procedure can be guided by a patient-specific and dynamic model containing information complementary to the 2D/3D static images of the valves. To this end, in this study a novel automated model-free aortic valve segmentation method is presented, and its performance is evaluated against expert annotations over conventional contrast-enhanced ECG-gated multislice CT data of the aortic valve at its closed position. Detailed evaluation of the proposed method in 19 real cases revealed an encouraging performance of 3D region growing over Hessian based approach but also demonstrated the complexity of the problem.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÜNAY, D., HARMANKAYA, İ., ÖKSÜZ, İ., ÇUBUK, R., ÇELİK, L., KADIPAŞAOĞLU, K. (2021). Aort kapakçığının çok-kesitli bilgisayarlı tomografi görüntülerinden model-bağimsiz otomatik bölütlenmesi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 27 - Sayı: 2, 122–128. https://ajindex.com/articles/117417

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. Lloyd-Jones D, Adams RJ, Brown TM, Carnethon M, Dai S, De Simone G, Ferguson TB, Ford E, Furie K, Gillespie C, Go A, Greenlund K, Haase N, Hailpern S, Ho PM, Howard V, Kissela B, Kittner S, Lackland D, Lisabeth L, Marelli A, McDermott MM, Meigs J, Mozaffarian D, Mussolino M, Nichol G, Roger VL, Rosamond W, Sacco R, Sorlie P, Stafford R, Thom T, Wasserthiel-Smoller S, Wong ND, Wylie-Rosett J. “Executive summary: heart disease and stroke statistics-2010 update”. Circulation, 121(7), 948-954, 2010
  2. Bouvier E, Logeart D, Sablayrolles JL, Feignoux J, Scheublé C, Touche T, Thabut G, Cohen-Solal A. “Diagnosis of aortic valvular stenosis by multislice cardiac computed tomography”. European Heart Journal, 27(24), 3033-3038, 2006
  3. Feuchtner GM, Dichtl W, Friedrich GJ, Frick M, Alber HF, Schachner T, Bonatti JO, Mallouhi A, Frede T, Pachinger O, Nedden DZ, Mueller S. “Multislice computed tomography for detection of patients with aortic valve stenosis and quantification of severity”. Journal of the American College of Cardiology, 47(7), 1410-1417, 2006
  4. Frangi AF, Niessen WJ, Viergever MA. “Three-Dimensional modeling for functional analysis of cardiac images: A review”. IEEE Transactions on Medical Imaging, 20(1), 2-25, 2001
  5. Frangi AF, Rueckert D, Duncan JS, “Three-Dimensional cardiovascular image analysis”. IEEE Transactions on Medical Imaging, 21(9), 1005-1010, 2002
  6. Payer C, Štern D, Bischof H, Urschler M. “Multi-label whole heart segmentation using CNNs and anatomical label configurations”. Lecture Notes in Computer Science, 10663, 190-198, 2018
  7. Xu Z, Wu Z, Feng J. “CFUN: Combining faster R-CNN and U-net network for efficient whole heart segmentation”. arXiv, 2018.
  8. Zheng Y, John M, Liao R, Nottling A, Boese J, Kempfert J, Walther T, Brockmann G, Comaniciu D. “Automatic aorta segmentation and valve landmark detection in C-Arm CT for transcatheter aortic valve implantation”. IEEE Transactions on Medical Imaging, 31(12), 2307-2321, 2012
  9. Queirós S, Papachristidis A, Morais P, Theodoropoulos K, Fonseca J, Monaghan M, Vilaça J, D'hooge J. “Fully automatic 3-D-TEE segmentation for the planning of transcatheter aortic valve implantation”. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 64(8), 1711-1720, 2017
  10. Elattar MA, Wiegerinck E, Planken R, Vanbavel E, van Assen H, Baan J, Marquering H. “Automatic segmentation of the aortic root in CT angiography of candidate patients for transcatheter ao