Segmentación ecocardiográfica 3D utilizando el algoritmo de corrimiento de media y un modelo de superficie activa

La información anatómica y funcional de las cavidades cardiacas obtenida de las imágenes de ultrasonido permite realizar un análisis cualitativo y cuantitativo de la salud del paciente; y detectar posibles patologías. Varias técnicas para la segmentación semiautomática o completamente automática han sido propuestas. La presegmentación basada en las características de textura combinada con un modelo de contorno activo ha demostrado ser una vía prometedora para extraer las estructuras cardiacas de las imágenes ecocardiográficas. En este trabajo se introduce un método novedoso para la segmentación de imágenes cardiacas en 3D. Una etapa robusta de preprocesamiento que reduce el ruido de moteado y extrae la frontera inicial de las estructuras cardiacas es combinada con un Modelo de Superficie Activa para obtener la segmentación final en 3D. El preprocesamiento es realizado con el algoritmo de Corrimiento de Media que integra la información de confianza del mapa de bordes 3D e incluye la entropía, la intensidad de los ecos y la información espacial como características de entrada. Este procedimiento localiza adecuadamente regiones homogéneas en las imágenes ecocardiográficas 3D. Los términos de energía externa incluidos en el Modelo de Superficie Activa son el mapa de confianza de los bordes en 3D y la componente de entropía obtenida del resultado de la presegmentación. Los resultados demuestran que el procesamiento provee una buena frontera inicial entre la sangre y el miocardio. El Modelo de Superficie Activa ajusta la superficie inicial calculada por el algoritmo de Corrimiento de Media al borde de las cavidades cardiacas. Finalmente, los resultados obtenidos son comparados con la segmentación manual del experto clínico y se calcula el índice de Tanimoto entre la segmentación manual y la segmentación del método propuesto

Modelo híbrido para la segmentación de imágenes cerebrales multiespectrales de resonancia magnética

La segmentación de imágenes cerebrales, es un procedimiento necesario en aplicaciones médicas tales como, el análisis cuantitativo de la morfología de estructuras neurológicas para diagnóstico diferencial; o bien para la planeación de neurocirugías; o el estudio de la evolución temporal de un padecimiento o tratamiento específicos; los resultados de la segmentación de imágenes cerebrales también pueden coadyuvar a la generación de atlas neurológicos poblacionales. El estudio clínico de referencia es el de Resonancia Magnética, dada su capacidad para generar imágenes con una alta resolución espacial y la posibilidad de caracterizar diferentes tejidos neurológicos en un espacio multidimensional. Existen diversas propuestas para resolver el problema de la segmentación de imágenes cerebrales de Resonancia Magnética, tanto en una aproximación de segmentación por regiones como en la segmentación por contornos, sin embargo, aún se considera un problema abierto. Se han propuesto técnicas de segmentación basadas en clasificadores bayesianos o modelos de estimación no paramétrica, que en términos generales presentan problemas de definición en los bordes de las estructuras a segmentar; por otro lado se han propuesto técnicas de segmentación por contornos activos que resaltan por su desempeño en la localización del borde, sin embargo presentan problemas de convergencia. Las propuestas híbridas han arrojado mejores resultados.El mejor resultado se obtuvo para un término compuesto por una operación no lineal sobre el promedio de magnitudes de gradientes monoespectrales. Se valoraron dos tipos de acoplamiento entre la Red con Funciones de Base Radial y el modelo de contorno activo. El primero de ellos se denominó acoplamiento estático, debido a que la incorporación de la fuerza de restricción en el término de energía del contorno activo permanece sin cambio a lo largo del proceso de búsqueda del contorno final. En el acoplamiento dinámico se propone un lazo de retroalimentación, que liga la salida del contorno activo en cada iteración, con un ajuste de los parámetros de la red. Se presume que en cada iteración, la búsqueda del contorno deseado mejora, con esta información es posible actualizar los parámetros de la red que influyen en la región limitada por el contorno. Este ajuste a su vez, mejora la calidad del término de restricción que es empleado por el modelo de los contornos activos para realizar la siguiente iteración en la búsqueda del contorno óptimo. Como parte del pre-procesamiento de las imágenes, se planteó una normalización del espacio de intensidades. las variaciones en los protocolos de generación de las imágenes multiespectrales, producen imágenes cuya estadística es diferente al conjunto de aquellas empleadas para entrenar la red neuronal, sin embargo, la estructura de la distribución de las clases de tejido de interés se conserva, por lo que se empleó la transformación de Karhunen-loeve para normalizar los espacios de intensidad. Para la depuración de la estructura inicial de la red, se empleó un conjunto de imágenes reales provistas por el Hospital ABC. Para las pruebas del modelo híbrido propuesto, se emplearon imágenes cerebrales multiespectrales de RM, provistas por el simulador del Instituto Neurológico de Montréal (INM); el mismo Instituto provee el volumen etiquetado de referencia para validación de algoritmos de segmentación. Finalmente se aplicó el modelo a dos conjuntos de imágenes reales, generados bajo el protocolo ICBM y provistos también por el INM. Se realizó una comparación de los resultados obtenidos con el modelo propuesto y otros paradigmas de segmentación. De acuerdo al parámetro de evaluación del desempeño usado, el modelo propuesto obtuvo resultados muy favorables. Como resultado de la pre-segmentación con la red neuronal se obtuvo un indice de Tanimoto medio de 0.72, cabe señalar que para otros métodos de segmentación de imágenes cerebrales, este índice representa una mejora entre el 4% al 6%. El Índice de Tanimoto medio para el modelo híbrido fue de 0.74. En conclusión, se confirmó la hipótesis de trabajo referente a que la segmentación de las imágenes de RM, se ve favorecida si se considera información multiespectral en lugar de sólo considerar información monoespectral. Se confirma también la hipótesis de que, el modelo híbrido mejora los resultados que pueden obtener individualmente cada uno de los modelos acoplados.En este trabajo de investigación se propuso un modelo híbrido de segmentación de imágenes cerebrales multiespectrales de Resonancia Magnética que acopla, un modelo de clasificación supervisada, basado en una red neuronal con funciones de activación con base radial, con un modelo de contornos activos basado en una interpolación con splines cúbicos. La hibridación del modelo se planteó en dos momentos, el primero de ellos consistió en que la red neuronal hiciera la función de presegmentador y proporcionara un contorno inicial para el modelo de contornos activos; el segundo momento consistió en integrar en el término de energía del contorno activo un componente de restricción que se deriva directamente de los mapas de probabilidad posterior generados por la red; la combinación de este término de restricción con el término de energía de la imagen, coadyuvan en la convergencia del contorno final hacia el borde deseado, que en este trabajo fue el borde materia gris-materia blanca. Se probaron diferentes términos de energía derivados de la imagen, entre ellos el promedio de magnitudes de los gradientes para cada banda de intensidad, la magnitud del gradiente sobre la imagen multiespectral y el flujo de vector gradiente

Open-source virtual bronchoscopy for image guided navigation

This thesis describes the development of an open-source system for virtual bronchoscopy used in combination with electromagnetic instrument tracking. The end application is virtual navigation of the lung for biopsy of early stage cancer nodules. The open-source platform 3D Slicer was used for creating freely available algorithms for virtual bronchscopy. Firstly, the development of an open-source semi-automatic algorithm for prediction of solitary pulmonary nodule malignancy is presented. This approach may help the physician decide whether to proceed with biopsy of the nodule. The user-selected nodule is segmented in order to extract radiological characteristics (i.e., size, location, edge smoothness, calcification presence, cavity wall thickness) which are combined with patient information to calculate likelihood of malignancy. The overall accuracy of the algorithm is shown to be high compared to independent experts' assessment of malignancy. The algorithm is also compared with two different predictors, and our approach is shown to provide the best overall prediction accuracy. The development of an airway segmentation algorithm which extracts the airway tree from surrounding structures on chest Computed Tomography (CT) images is then described. This represents the first fundamental step toward the creation of a virtual bronchoscopy system. Clinical and ex-vivo images are used to evaluate performance of the algorithm. Different CT scan parameters are investigated and parameters for successful airway segmentation are optimized. Slice thickness is the most affecting parameter, while variation of reconstruction kernel and radiation dose is shown to be less critical. Airway segmentation is used to create a 3D rendered model of the airway tree for virtual navigation. Finally, the first open-source virtual bronchoscopy system was combined with electromagnetic tracking of the bronchoscope for the development of a GPS-like system for navigating within the lungs. Tools for pre-procedural planning and for helping with navigation are provided. Registration between the lungs of the patient and the virtually reconstructed airway tree is achieved using a landmark-based approach. In an attempt to reduce difficulties with registration errors, we also implemented a landmark-free registration method based on a balanced airway survey. In-vitro and in-vivo testing showed good accuracy for this registration approach. The centreline of the 3D airway model is extracted and used to compensate for possible registration errors. Tools are provided to select a target for biopsy on the patient CT image, and pathways from the trachea towards the selected targets are automatically created. The pathways guide the physician during navigation, while distance to target information is updated in real-time and presented to the user. During navigation, video from the bronchoscope is streamed and presented to the physician next to the 3D rendered image. The electromagnetic tracking is implemented with 5 DOF sensing that does not provide roll rotation information. An intensity-based image registration approach is implemented to rotate the virtual image according to the bronchoscope's rotations. The virtual bronchoscopy system is shown to be easy to use and accurate in replicating the clinical setting, as demonstrated in the pre-clinical environment of a breathing lung method. Animal studies were performed to evaluate the overall system performance