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Desarrollo de una herramienta de extracción del
árbol coronario en
una imagen angiográfica utilizando un algoritmo
de seguimiento arterial
Autores: Francisco J. Nóvoa1, Javier Pereira1, José Manuel Vázquez2, Alejandro
Pazos1 y Jorge Teijeiro1
1.- Universidade da Coruña
2.- Complejo Hospitalario Universitario de A Coruña
Introducción
Enfermedades cardiovasculares




Conjunto de procesos que afectan al
corazón y al sistema vascular. 40% de
la mortalidad total en España.
Causas: sedentarismo, obesidad,
tabaco, dietas ricas en grasas
Caso particular: enfermedades
coronarias (estenosis). 40.00 muertes
anuales.
Mejoras en los diagnósticos =>
mejoras en la calidad de vida.
Introducción
Angiografías




Exámenes de referencia para
cuantificar de las lesiones
arteriales.
Se introduce, mediante un
catéter, de un contraste en el
árbol coronario y se toma una
secuencia de imágenes con
rayos X
El experto valora la estenosis de
forma visual
Necesidad de una herramienta
que cuantifique la gravedad
Objetivos
General

Objetivo: Proporcionar al experto las herramientas
para evaluar, usando imágenes de angiografía, el
grado de afectación que sufre el árbol coronario a
causa de una o más estenosis, y obtener, de esta
forma, una cuantificación de la gravedad de la
lesión.
Objetivos
Específicos





Desarrollar una herramienta que permita extraer el árbol
coronario y evaluar el grado de afectación de la estenosis.
Integrar la herramienta en un Sistema de Información.
Posibilitar la utilización de los resultados de forma
combinada con otras aplicaciones del sistema de
información.
Validar la aplicación con los expertos médicos sobre
angiografías reales.
Uso de estándares abiertos y de tecnologías portables entre
plataformas.
Técnica de evaluación de la estenosis
Segmentación del árbol coronario

La extracción de estructuras vasculares de imágenes
angiográficas presenta una serie de dificultades que
dificultan el proceso:




Ruidos.
Bifurcaciones.
Objetos no deseados: huesos, el catéter.
Necesidad de emplear conocimiento a priori acerca de las
arterias:




Son estructuras finas y alargadas.
Son más oscuras que el fondo.
Presentan bifurcaciones.
Variaciones de diámetro y dirección suaves.
Técnica de evaluación de la estenosis
Algoritmo de segmentación propuesto





Se ha optado por usar un algoritmo basado en tracking
arterial.
Los vasos se rastrean, obteniéndose puntos de su esqueleto
y su borde.
Aprovecha las características de la arterias descritas
anteriormente.
Alta eficiencia debido a la naturaleza local de la búsqueda y
a que en cada paso se aprovecha la información obtenida en
el paso anterior.
Interacción del usuario:


Iniciar el algoritmo.
Añadir o borrar segmentos de la reconstrucción del árbol obtenida.
Técnica de evaluación de la estenosis
Pasos para realizar la evaluación de la
estenosis




Preprocesado: Se aplica un filtro para suavizar la
imagen y reducir ruidos.
Calibrado: Se halla la equivalencia pixel/mm.
Segmentación: Se extrae el árbol coronario.
Score: Se calcula el porcentaje de volumen
afectado por la estenosis.
Técnica de evaluación de la estenosis
Preprocesado



Se aplica un filtro de Gauss.
Reducción de ruidos.
Suavizado de las arterias.
Técnica de evaluación de la estenosis
Calibrado




Se deben mostrar los resultados en
unidades comprensibles para el
médico.
Es necesario saber la equivalencia
píxel/mm
El médico marca dos puntos a
ambos lados del catéter e
introduce el diámetro en mm.
La herramienta localiza el catéter,
mide la distancia en píxeles entre
los bordes y calcula la
equivalencia.
Técnica de evaluación de la estenosis
Secuencia del algoritmo de segmentación







Marcar punto inicial y dirección de avance.
Buscar bordes asociados al punto inicial.
Trazar circunferencia.
Buscar puntos borde siguientes.
Calcula nuevo punto inicial y nueva dirección de avance.
Calcular el área y volumen asociados al nuevo elemento.
Establecer las relaciones padre-hijo.
Técnica de evaluación de la estenosis
Se continúa buscando hasta que no se encuentra una
pareja de puntos borde válida
Técnica de evaluación de la estenosis
Cálculo de la derivada




Para buscar los bordes cuando se recorre la circunferencia, se ha
realizado una adaptación del operador de Prewitt para matrices
unidimensionales.
Se considera la matriz como un array unidimensional y se convoluciona
con la máscara G.
Para cada punto, se obtiene una cuantificación de la variación de color
entre sus vecinos.
Valores negativos indican que la imagen se oscurece, positivos que se
aclara.
 1  1  1
 1 0 1
Gx   0 0 0 , Gy   1 0 1
 1 1 1 
 1 0 1
G   1 0 1
Técnica de evaluación de la estenosis
Búsqueda de las parejas de puntos borde






Se calcula la primera derivada del color de la circunferencia
Se eliminan los valores por debajo del umbral
Se eliminan rachas
Asociar cada punto donde se oscurezca la imagen con el siguiente, donde se
aclara.
Eliminar parejas de puntos demasiado cercanos o lejanos
Se eliminan las parejas en la dirección incorrecta
Técnica de evaluación de la estenosis
Eliminación de parejas en la dirección incorrecta


Típicamente se encontrará más de
una pareja de puntos borde válidos.
Se acepta la nueva pareja si el ángulo
α que forman la dirección de avance
del nuevo elemento y la dirección del
elemento actual cumple:
    / 2,  / 2
Técnica de evaluación de la estenosis
Cálculo del área asociada
p se rechazará si
a3 > a1
o
a3 > a2
Técnica de evaluación de la estenosis
Construcción circunferencia
• Se trabaja con imágenes discretas.
5
55
4
• No se puede aplicar directamente la
ecuación de la circunferencia.
44
33 3
22 2
11
00
-5 -5
-5
-4-4
-4
-3-3
-3
-2
-2
-2
-1
-1
-1
1
0
00
-1
-1-1
0
11
1
22
2
3
33
4
44
5
55
• Es necesario rellenar los huecos
para trabajar con píxeles contiguos.
-2
-2
-2
-3
-3
-3
-4
-4
-4
-5
-5
-5
x  a  c, a  c
Técnica de evaluación de la estenosis
Casos particulares del proceso de rastreo

Bifurcaciones



No se encuentran más parejas
válidas


Se encuentra más de una pareja
de puntos válida
Se continúa e rastreo por todos
los caminos
Se incrementa el tamaño de la
plantilla hasta un límite
Cuando el algoritmo se detiene
es posible


Seguir añadiendo nuevas ramas
Borrar ramas del árbol obtenido
Técnica de evaluación de la estenosis
Condiciones de parada



No se encuentran más puntos
válidos
Se llegó al borde de la imagen
Se encontró alguna pareja válida
pero:




Los puntos borde están demasiado
cerca o lejos
Variación de color excesiva entre el
punto central actual y el siguiente.
Esto se produce, por ejemplo,
cuando la plantilla atraviesa una
arteria paralela como en la figura.
Variación excesiva de diámetro o
de dirección
Zona explorada con anterioridad
Técnica de evaluación de la estenosis
Cálculo del score




El objetivo de este paso es calcular
el volumen de árbol coronario
afectado por la estenosis y calcular
el porcentaje del total que supone.
El usuario marca los límites de la
zona afectada
Usando las relaciones padre-hijo,
calculadas en el apartado anterior,
el algoritmo determina qué
segmentos arteriales se encuentran
afectados.
Utilizando la máscara y los
segmentos volumétricos, se
calculan el volumen y el área total
del árbol coronario, y los afectados
por la estenosis.
Integración
Secure Medical Imaging Information System (SMIIS)
Capa 1
Capa 2
Navegador
Capa 3
Base de
Datos
Intranet/
Internet
Servidor de aplicaciones Web
Navegador
Sistema Visor
SMISS
Oracle 9i
Applet
Interfaz Web
Herramienta para
la evaluación de
la estenosis
Imágenes
médicas
Modelo
Conclusiones




Reconstrucciones del árbol arterial satisfactorias
A través de las pruebas realizadas, se ha comprobado que la
calidad de la imagen es crítica para la eficiencia del
algoritmo. El uso de un filtro de preprocesado mejora
notablemente los resultados.
Se han implementado varios mecanismos para que el
usuario pueda afinar la segmentación: parámetros de
configuración, borrados y la posibilidad de añadir nuevos
segmentos.
Bajo coste computacional