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2007
Doctoral Thesis
Titel
Automatisierte Analyse und Visualisierung der Koronararterien und großen Kavitäten des Herzens für die klinische Anwendung
Abstract
Es werden verschiedene Verfahren zur Analyse von Bilddaten des kardiovaskulären Systems behandelt. Damit wird eine Verbesserung sowohl der Diagnose als auch der Planung von eventuell notwendigen Eingriffen erreicht. Die beschriebenen Verfahren zeichnen sich durch eine hohe Automatisierung und Reproduzierbarkeit der Analyseergebnisse sowie ihre klinische Anwendbarkeit aus. Augenmerk wird vor allem auf die auf der Oberfläche des Herzens liegenden Herzkranzgefäße und die den Hauptteil des Herzens bildenden Kavitäten - das linke und rechte Ventrikel gelegt. Hier werden verschiedene im Rahmen dieser Arbeit entwickelte, neue Segmentierungs- und Analyseverfahren vorgestellt und diskutiert. Im Falle der Herzkranzgefäße sind das trackingbasierte Segmentierungsansätze, die die Basis bilden für eine Analyse des Gefäßes hinsichtlich - der Detektion und Vermessung von Stenosen - des Vorhandenseins von harten Arterienverkalkungen - der Zusammensetzung des umliegenden Gewebes Desweiteren wird ein Verfahren vorgestellt, das es ermöglicht, die damit erreichten Ergebnisse mit der Koronarangiographie - dem Gold-Standard - zu vergleichen. Für eine angepaßte Präsentation der Analyseergebnisse werden speziell entwickelte Verfahren für deren optimale Visualisierung als auch die der Bilddaten selbst vorgestellt. Letztere betreffend wird ein automatisches Verfahren eingeführt, mit dessen Hilfe sich Strukturen wie der Brustkorb ausmaskieren lassen, die die direkte Sicht auf das Herz stören. Für die Analyse von linkem (LV) und rechtem Ventrikel (RV) werden automatisierte Segmentierungsverfahren vorgestellt, aus deren Ergebnis sich die die Dynamik der Ventrikel beschreibenden physikalischen Parameter ableiten lassen. Für das LV wird eine umfassende, automatische und detaillierte Analyse der Wandbewegung, Wanddickenzunahme und Volumenänderung vorgestellt. Als neuer Deskriptor für die Dynamik wird die Asynchronität eingeführt. Die für das LV entwickelten Analyseverfahren werden auf das RV übertragen und ermöglichen so eine ganz neue Qualität dessen Analyse. Die Präsentation der berechneten Parameter erfolgt in einer standardisierten Weise entsprechend den Empfehlungen der American Heart Association. Als Erweiterung dieser Darstellungsmöglichkeit wird die direkte Visualisierung dieser Größen zusammen mit einem 3D-Rendering des LV eingeführt. Dies fließt ein in eine kombinierte Darstellung von dynamischen Parametern und Infarktbereichen des Herzens. Letztere werden zudem automatisch quantifiziert. Die wesentlichen Fortschritte dieser Arbeit sind: 1. die Entwicklung zweier neuer trackingbasierter Algorithmen für die Segmentierung von Koronararterien in kontratverstärkten CT-Daten, 2. die Einführung neuer Visualisierungsmethoden für die Präsentation der Ergebnisse der Koronaranalyse, 3. die Schaffung direkter Vergleichsmöglichkeiten zwischen CT-Angiographie und konventioneller Angiographie, 4. die Kombination bestehender Segmentierungstechniken mit anatomischer Kenntnis für eine automatisierte Extraktion von linkem und rechtem Ventrikel, 5. die Etablierung von umfassenden Analyseverfahren für die Dynamik des linken Ventrikels, 6. die erstmalige Anwendung dieser Ansätze auf die Dynamik des rechten Ventrikels, 7. die Einführung eines das asynchrone Verhalten von Bereichen des Ventrikels beschreibenden neuen Parameters in die LV-Analyse und 8. die Erweiterung der Diagnostik von Infarktbereichen um eine automatische Narbenquantifizierung und neue Visualisierungsmethoden.
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This work deals with several methods for analyzing cardiac image data. These approaches enhance on one hand the diagnosis part and on the other hand the planning of possibly necessary interventions. The procedures described here are characterized by a high degree of automation, a good reproducibility of the analysis results, and their clinical applicability. The focus is on the coronary arteries, that are located on the surface of the heart muscle, and on the major cavities - the left and the right ventricle. Several newly developed methods for segmenting and analyzing these anatomical structures are presented and discussed. Concerning the coronary vessels, tracking-based segmentation methods are introduced that serve as a basis for analyzing the arteries with regard to - the detection and the quantification of stenoses - the presence of hard plaques - the constitution of the surrounding tissue. In addition, a method for comparing these results with those of the coronary angiography - the current gold standard - is introduced. For the purpose of presenting theses results as well as the data sets themselves, special techniques for an optimal visualization are presented. Regarding the latter case, a new approach for automatically masking out structures like the ribs that perturb the visibility of the heart is developed. Automated segmentation methods for extracting the left (LV) and the right ventricle (RV) are presented. Based on that, parameters describing the dynamics of the ventricles can be extracted. Concerning the LV, a comprehensive, automatic, and detailed analysis of wall motion, wall thickening, and change in volume is shown. The parameter asynchronism is introduced, representing a new descriptor for the heart's dynamics. The analysis methods developed for the LV are then applied to the RV, bringing a new quality to its analysis. The presentation of the analysis results adheres to the standards of the American Heart Association, making its comparison easy. A direct 3D visualization of these parameters in conjunction with the morphology and the dynamics of the LV extends the portfolio of available presentation modalities. This leads to a combined visualization of dynamic parameters and the location of scar tissue caused by an infarction. The latter one is in addition quantified in an automated manner. The essential contributions of this work are: 1. the development of two new tracking-based algorithms for the segmentation of coronary arteries in contrast enhanced CT data sets, 2. the introdution of new visualization methods for presenting the results of the coronary analysis, 3. the generation of possibilities for a direct comparison between CT angiography and conventional angiography, 4. the combination of existing segmentation approaches with a priori knowledge about the anatomy for the extraction of the left and the right ventricle, 5. the establishment of comprehensive analysis methods for the dynamics of the left ventricle, 6. the application of these approaches to the right ventricle for the first time, 7. the introduction of a new parameter for the LV analysis that describes the asynchronous behavior of areas of the ventricle, 8. the extension of the diagnosis of infarcted areas by an automated quantification of scar tissue and new visualization methods.
ThesisNote
Darmstadt, TU, Diss., 2007
Verlagsort
Darmstadt