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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.

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Presentación del tema: "Desarrollo de una herramienta de extracción del árbol coronario en una imagen angiográfica utilizando un algoritmo de seguimiento arterial Autores: Francisco."— Transcripción de la presentación:

1 Desarrollo de una herramienta de extracción del árbol coronario en una imagen angiográfica utilizando un algoritmo de seguimiento arterial Autores: Francisco J. Nóvoa 1, Javier Pereira 1, José Manuel Vázquez 2, Alejandro Pazos 1 y Jorge Teijeiro Universidade da Coruña 2.- Complejo Hospitalario Universitario de A Coruña

2 Introducción 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) muertes anuales. Mejoras en los diagnósticos => mejoras en la calidad de vida. Enfermedades cardiovasculares

3 Introducción 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 Angiografías

4 Objetivos 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. General

5 Objetivos 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. Específicos

6 Técnica de evaluación de la estenosis 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. Segmentación del árbol coronario

7 Técnica de evaluación de la estenosis 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. Algoritmo de segmentación propuesto

8 Técnica de 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. Pasos para realizar la evaluación de la estenosis

9 Técnica de evaluación de la estenosis Se aplica un filtro de Gauss. Reducción de ruidos. Suavizado de las arterias. Preprocesado

10 Técnica de evaluación de la estenosis 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. Calibrado

11 Técnica de evaluación de la estenosis 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. Secuencia del algoritmo de segmentación

12 Técnica de evaluación de la estenosis Se continúa buscando hasta que no se encuentra una pareja de puntos borde válida

13 Técnica de evaluación de la estenosis 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. Cálculo de la derivada

14 Técnica de evaluación de la estenosis 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 Búsqueda de las parejas de puntos borde

15 Técnica de evaluación de la estenosis 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: Eliminación de parejas en la dirección incorrecta

16 Técnica de evaluación de la estenosis Cálculo del área asociada p se rechazará si a3 > a1 o a3 > a2

17 Técnica de evaluación de la estenosis Construcción circunferencia Se trabaja con imágenes discretas. No se puede aplicar directamente la ecuación de la circunferencia. Es necesario rellenar los huecos para trabajar con píxeles contiguos.

18 Técnica de evaluación de la estenosis Bifurcaciones Se encuentra más de una pareja de puntos válida Se continúa e rastreo por todos los caminos No se encuentran más parejas válidas 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 Casos particulares del proceso de rastreo

19 Técnica de evaluación de la estenosis 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 Condiciones de parada

20 Técnica de evaluación de la estenosis 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. Cálculo del score

21 Integración Secure Medical Imaging Information System (SMIIS)

22 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


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