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Publicação
Image Enhancement and Coronary Segmentation The First Steps Toward Three-Dimensional Reconstruction of the Coronary Arteries
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 30.51 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Cardiovascular diseases, including Coronary Artery Disease (CAD), account for a sig-
nificant portion of global morbidity and mortality rates. While Coronary Angiography
(CA) still remains the standard diagnostic technique for CAD, some advancements in
non-invasive imaging techniques are being made.
Despite the lack of non-commercial programs capable of creating a Three-Dimensional
(3D) coronary model and performing real-time co-registration with non-invasive models,
progress towards its development is crucial for guiding coronary intervention procedures
and help planning coronary surgeries.
This work aims to serve as a starting point for the development of such a program
by presenting a method for selecting coronary angiographic frames and performing
both image enhancement and coronary segmentation in CA and Computed Tomography
Coronary Angiography (CTCA) images.
In pursuit of such objectives, electrocardiographic signals were analysed, and the R
peaks were detected. The CA frames chosen to be further processed were the ones that
were in the same moment of the cardiac cycle as when the CTCA images were taken.
For CA image enhancement, both global and local manipulations of image quality,
such as brightness, contrast, and gamma adjustments, histogram equalisations, contrast-
limited adaptive histogram equalisations, and edge-aware local contrast manipulations,
were tested. Edge-aware local contrast manipulation was found to be the most effective
for distinguishing coronary arteries from surrounding tissues. In order to segment these
images, three different methods were followed: thresholding, region growing, and multi-
scale vessel enhancement filtering methods, with the last one being the one with better
outcomes.
Finally, to enhance the CTCA images, the windowing technique was used, and then
the Frangi Vesselness Filter for 3D volumes was applied, along with a simple thresholding
to remove darker regions.
As doenças cardiovasculares, incluindo a doença arterial coronária (DAC), representam uma parte significativa das taxas globais de morbidade e mortalidade. Embora a angio- grafia coronária (AC) ainda seja a técnica padrão de diagnóstico da DAC, alguns avanços nas técnicas de imagem não invasivas têm vindo a ser feitos. Apesar da falta de programas não comerciais para criar modelos tridimensionais (3D) das coronárias e os co-registar em tempo real com modelos 3D de técnicas não invasivas, é crucial começar a trabalhar nesse sentido, pois permitiria guiar procedimentos de intervenção coronária e ajudaria a planear as cirurgias cardiovasculares coronárias. Este trabalho tem como objetivo servir de ponto de partida para o desenvolvimento de um programa deste tipo, apresentando um método para a escolha das imagens de AC e realizando quer a melhoria de imagem quer a segmentação coronária em imagens de AC e angiografia coronária por tomografia computarizada (Angio-TC). Para alcançar esses obetivos, os sinais eletrocardiográficos foram analisados e os picos R foram detectados. Foram escolhidas para ser analisadas as imagens de AC que se encontravam no mesmo momento do ciclo em que as imagens de Angio-TC foram obtidas. Para a melhoria das imagens de AC, foram testadas tanto manipulações globais quanto locais da qualidade da imagem, como ajustes de brilho, contraste e gamma, equalizações de histograma, equalizações de histograma adaptativo limitado por contraste e manipulações de contraste local consciente de contornos. Esta manipulação foi considerada a mais eficaz para distinguir as artérias coronárias dos tecidos envolventes. Para segmentar essas imagens, três métodos diferentes foram utilizados: limiarização, crescimento de regiões e métodos de filtragem de realce de vasos em múltiplas escalas, sendo este último o que apresentou os melhores resultados. Finalmente, para melhorar as imagens de Angio-TC, foi utilizada a técnica de janelamento e, após a aplicação do Filtro de Frangi para volumes 3D, foi aplicada uma simples limiarização para eliminar regiões mais escuras.
As doenças cardiovasculares, incluindo a doença arterial coronária (DAC), representam uma parte significativa das taxas globais de morbidade e mortalidade. Embora a angio- grafia coronária (AC) ainda seja a técnica padrão de diagnóstico da DAC, alguns avanços nas técnicas de imagem não invasivas têm vindo a ser feitos. Apesar da falta de programas não comerciais para criar modelos tridimensionais (3D) das coronárias e os co-registar em tempo real com modelos 3D de técnicas não invasivas, é crucial começar a trabalhar nesse sentido, pois permitiria guiar procedimentos de intervenção coronária e ajudaria a planear as cirurgias cardiovasculares coronárias. Este trabalho tem como objetivo servir de ponto de partida para o desenvolvimento de um programa deste tipo, apresentando um método para a escolha das imagens de AC e realizando quer a melhoria de imagem quer a segmentação coronária em imagens de AC e angiografia coronária por tomografia computarizada (Angio-TC). Para alcançar esses obetivos, os sinais eletrocardiográficos foram analisados e os picos R foram detectados. Foram escolhidas para ser analisadas as imagens de AC que se encontravam no mesmo momento do ciclo em que as imagens de Angio-TC foram obtidas. Para a melhoria das imagens de AC, foram testadas tanto manipulações globais quanto locais da qualidade da imagem, como ajustes de brilho, contraste e gamma, equalizações de histograma, equalizações de histograma adaptativo limitado por contraste e manipulações de contraste local consciente de contornos. Esta manipulação foi considerada a mais eficaz para distinguir as artérias coronárias dos tecidos envolventes. Para segmentar essas imagens, três métodos diferentes foram utilizados: limiarização, crescimento de regiões e métodos de filtragem de realce de vasos em múltiplas escalas, sendo este último o que apresentou os melhores resultados. Finalmente, para melhorar as imagens de Angio-TC, foi utilizada a técnica de janelamento e, após a aplicação do Filtro de Frangi para volumes 3D, foi aplicada uma simples limiarização para eliminar regiões mais escuras.
Descrição
Palavras-chave
Coronary Arteries Coronary Angiography Computed Tomography Coronary Angiography Image Enhancement Image Segmentation