혈관 구조 분석 기반 혈류선 추출과 불투명도 변조를 이용한 혈류 가시화 기법

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2016. 2. 신영길.With recent advances in acquisition and simulation of blood flow data, blood flow visualization has been widely used in medical imaging for the diagnosis and treatment of pathological vessels. The integral line based method has been most commonly employed to depict hemodynamic data because it exhibits a long term flow behavior useful for flow analysis. This method generates integral lines to be used as a basis for graphical representation by tracing the trajectory of a massless particle released on the vector field through a numerical integration. However, there are several unsolved problems when this previous method is applied to thin curved vascular structures. The first one is to locate a seeding plane, which is manually performed in the existing methods, thus yielding inconsistent visual results. The second one is the early termination of a line integration due to locally reversed flow and narrow tubular structure, which results in short flowlines comparing with the vessel length. And the last one is the line occlusion caused by the dense depiction of flowlines. Additionally, in blood flow visualization for clinical uses, it is essential to apparently exhibit abnormal flow relevant to vessel diseases. In this paper, we present an enhanced method that overcomes problems related to the integration based flow visualization and depicts hemodynamics in a more informative way for assisting the diagnosis process. Using the fact that blood flow passes through the inlet or outlet but is blocked by vessel wall, we firstly identify the vessel inlet or outlet by the orthogonality metric between flow velocity vector and vessel surface normal vector. Then, we generate seed points on the detected inlet or outlet by Poisson disk sampling. Therefore, we can achieve the automatic seeding that leads to a consistent and faster flow depiction by skipping the manual location of a seeding plane to initiate the line integration. In addition, we resolve the early terminated line integration by applying the tracing direction adaptively based on flow direction at each seed point and by performing the additional seeding near the terminated location. This solution enables to yield length-extended flowlines, which contribute to faithful flow visualization. Based on the observation that blood flow usually follows the vessel track if there is no obstacle or leak in the middle of a passage, we define the representative flowline for each branch by the vessel centerline. Then, we render flowlines by assigning the opacity according to their shape similarity with the vessel centerline so that flowlines similar to the vessel centerline are shown transparently, while different ones opaquely. Accordingly, our opacity modulation method enables flowlines with unusual flow pattern to appear more noticeable, while minimizing visual clutter and line occlusion. Finally, we introduce HSV (hue, saturation, value) color coding to simultaneously exhibit flow attributes such as local speed and residence time. This color coding gives a more realistic fading effect on the older particles or line segments by attenuating the saturation according to the residence time. Hence, it supports users in comprehending intuitively multiple information at once. Experimental results show that our technique is well suitable to depict blood flow in vascular structures.Chapter 1 Introduction 1 1.1 Motivation 1 1.2 Problem Statement 3 1.3 Main Contribtion 7 1.4 Organization of the Dissertation 8 Chapter 2 Related Works 9 2.1 Flow and Velocity Vector 9 2.2 Flow Visualization 10 2.3 Blood Flow Visualization 16 2.3.1 Geometric Method 16 2.3.2 Feature-Based Method 18 2.3.3 Partition-Based Method 19 Chapter 3 Integration based Flowline Extraction 22 3.1 Overview 22 3.2 Seeding 23 3.3 Barycentric Coordinate Conversion 24 3.4 Cell Searching 26 3.5 Velocity Vector Calculation 27 3.6 Advection 28 3.7 Step Size Adaptation 30 Chapter 4 Blood Flow Visualization using Flow and Geometric Analysis 32 4.1 Preprocessing 33 4.2 Inlet or Outlet based Seeding 35 4.3 Tracing 39 4.3.1 Flow based Bidirectional Tracing 39 4.3.2 Additional Seeding for Length Extended Line Integration 41 4.4 Opacity Modulation 43 4.4.1 Global Opacity 45 4.4.2 Local Opacity 46 4.4.3 Opacity Adjustment 52 4.4.4 Blending 53 4.5 HSV Color Coding 54 4.6 Vessel Rendering 58 4.6.1 Vessel Smoothing 59 4.6.2 Vessel Contour Enhancement 60 4.7 Flowline Drawing 61 4.7.1 Line Illumination 61 4.7.2 Line Halo 63 4.8 Animation 64 Chapter 5 Experimental Results 67 5.1 Evaluation on Seeding 69 5.2 Evaluation on Tracing 74 5.3 Evaluation on Opacity Modulation 82 5.4 Parameter Study 85 Chapter 6 Conclusion 87 Bibliography 89 초 록 99Docto

Type 2 MI induced by a single high dose of isoproterenol in C57BL/6J mice triggers a persistent adaptive immune response against the heart.

Heart failure is the common final pathway of several cardiovascular conditions and a major cause of morbidity and mortality worldwide. Aberrant activation of the adaptive immune system in response to myocardial necrosis has recently been implicated in the development of heart failure. The ß-adrenergic agonist isoproterenol hydrochloride is used for its cardiac effects in a variety of different dosing regimens with high doses causing acute cardiomyocyte necrosis. To assess whether isoproterenol-induced cardiomyocyte necrosis triggers an adaptive immune response against the heart, we treated C57BL/6J mice with a single intraperitoneal injection of isoproterenol. We confirmed tissue damage reminiscent of human type 2 myocardial infarction. This is followed by an adaptive immune response targeting the heart as demonstrated by the activation of T cells, the presence of anti-heart auto-antibodies in the serum as late as 12 weeks after initial challenge and IgG deposition in the myocardium. All of these are hallmark signs of an established autoimmune response. Adoptive transfer of splenocytes from isoproterenol-treated mice induces left ventricular dilation and impairs cardiac function in healthy recipients. In summary, a single administration of a high dose of isoproterenol is a suitable high-throughput model for future studies of the pathological mechanisms of anti-heart autoimmunity and to test potential immunomodulatory therapeutic approaches

Optical coherence tomography for the assessment of coronary atherosclerosis and vessel response after stent implantation

Optical Coherence Tomography (OCT) is a light-based imaging modality that can provide in vivo high-resolution images of the coronary artery with a level of resolution (axial 10-20 µm) ten times higher than intravascular ultrasound. The technique, uses low-coherent near infrarred light to create high-resolution cross sectional images of the vessel. The technology refinement achieved in the last years has made this imaging modality less procedurally demanding opening its possibilities for clinical use. The present thesis provides im

A volume filtering and rendering system for an improved visual balance of feature preservation and noise suppression in medical imaging

Preserving or enhancing salient features whilst effectively suppressing noise-derived artifacts and extraneous detail have been two consistent yet competing objectives in volumetric medical image processing. Illustrative techniques (and methods inspired by them) can help to enhance and, if desired, isolate the depiction of specific regions of interest whilst retaining overall context. However, highlighting or enhancing specific features can have the undesirable side-effect of highlighting noise. Second-derivative based methods can be employed effectively in both the rendering and volume filtering stages of a visualisation pipeline to enhance the depiction of feature detail whilst minimising noise-based artifacts. We develop a new 3D anisotropic-diffusion PDE for an improved balance of feature-retention and noise reduction; furthermore, we present a feature-enhancing visualisation pipeline that can be applied to multiple modalities and has been shown to be particularly effective in the context of 3D ultrasound

Optical Diagnostics in Human Diseases

Optical technologies provide unique opportunities for the diagnosis of various pathological disorders. The range of biophotonics applications in clinical practice is considerably wide given that the optical properties of biological tissues are subject to significant changes during disease progression. Due to the small size of studied objects (from μm to mm) and despite some minimum restrictions (low-intensity light is used), these technologies have great diagnostic potential both as an additional tool and in cases of separate use, for example, to assess conditions affecting microcirculatory bed and tissue viability. This Special Issue presents topical articles by researchers engaged in the development of new methods and devices for optical non-invasive diagnostics in various fields of medicine. Several studies in this Special Issue demonstrate new information relevant to surgical procedures, especially in oncology and gynecology. Two articles are dedicated to the topical problem of breast cancer early detection, including during surgery. One of the articles is devoted to urology, namely to the problem of chronic or recurrent episodic urethral pain. Several works describe the studies in otolaryngology and dentistry. One of the studies is devoted to diagnosing liver diseases. A number of articles contribute to the studying of the alterations caused by diabetes mellitus and cardiovascular diseases. The results of all the presented articles reflect novel innovative research and emerging ideas in optical non-invasive diagnostics aimed at their wider translation into clinical practice

The Use of Intracoronary Optical Coherence Tomography in Interventional Cardiology: Safety, Feasibility and Clinical Applications

Interventional cardiology has witnessed tremendous change since 1977 when Andreas Gruentzig successfully performed the first balloon angioplasty. Whereas initial concerns revolved around maintaining vessel patency with issues of recoil and restenosis, the introduction of stents changed the landscape forever. Inherent with their use, stents, and, more specifically, drugeluting stents (DES), have become central to improved patient outcomes but, at some cost. Catastrophic, yet fortunately still rare complications such as stent thrombosis have re-ignited an intense need for greater scrutiny when developing and, subsequently implanting DES into our patients. The demand for detailed information regarding coronary artery disease has seen intravascular imaging become pivotal at delineating atherosclerosis and tissue responses following stent implantation. In fact, the strategy that relied on angiography alone is evolving to include better confirmation of disease severity and stenting technique. With this, optical coherence tomography (OCT) has grown exponentially with a broad diffusion amongst catheterisation laboratories worldwide. Optical coherence tomography is a procedurally demanding technique. Individual experience is often frustrated initially with disappointing images as a result of inadequate blood clearance. With perseverance and adequate proctorship however, one cannot help but be impressed by the clarity and resolution afforded by this imaging modality. It is these images that have attracted considerable attention at cardiology conferences internationally and have helped instil OCT as the most sensitive intravascular imaging technique available today. The aim of this thesis was to evaluate the role of OCT in contemporary coronary intervention. Part 1 embraces the principles of the technique and the physical properties of OCT (chapter 2) and gives an insight into where OCT is placed compared to other intravascular imaging modalities (chapter 3). Despite the adoption of OCT in more and more catheterisation laboratories, little has been documented as to its safety, so, in chapter 4, we review the procedural safety of intracoronary OCT in a large group of patients across six leading European centres

Contributions to Ensemble Classifiers with Image Analysis Applications

134 p.Ésta tesis tiene dos aspectos fundamentales, por un lado, la propuesta denuevas arquitecturas de clasificadores y, por otro, su aplicación a el análisis deimagen.Desde el punto de vista de proponer nuevas arquitecturas de clasificaciónla tesis tiene dos contribucciones principales. En primer lugar la propuestade un innovador ensemble de clasificadores basado en arquitecturas aleatorias,como pueden ser las Extreme Learning Machines (ELM), Random Forest (RF) yRotation Forest, llamado Hybrid Extreme Rotation Forest (HERF) y su mejoraAnticipative HERF (AHERF) que conlleva una selección del modelo basada enel rendimiento de predicción para cada conjunto de datos específico. Ademásde lo anterior, proveemos una prueba formal tanto del AHERF, como de laconvergencia de los ensembles de regresores ELMs que mejoran la usabilidad yreproducibilidad de los resultados.En la vertiente de aplicación hemos estado trabajando con dos tipos de imágenes:imágenes hiperespectrales de remote sensing, e imágenes médicas tanto depatologías específicas de venas de sangre como de imágenes para el diagnósticode Alzheimer. En todos los casos los ensembles de clasificadores han sido la herramientacomún además de estrategias especificas de aprendizaje activo basadasen dichos ensembles de clasificadores. En el caso concreto de la segmentaciónde vasos sanguíneos nos hemos enfrentado con problemas, uno relacionado conlos trombos del Aneurismas de Aorta Abdominal en imágenes 3D de tomografíacomputerizada y el otro la segmentación de venas sangineas en la retina. Losresultados en ambos casos en términos de rendimiento en clasificación y ahorrode tiempo en la segmentación humana nos permiten recomendar esos enfoquespara la práctica clínica.Chapter 1Background y contribuccionesDado el espacio limitado para realizar el resumen de la tesis hemos decididoincluir un resumen general con los puntos más importantes, una pequeña introducciónque pudiera servir como background para entender los conceptos básicosde cada uno de los temas que hemos tocado y un listado con las contribuccionesmás importantes.1.1 Ensembles de clasificadoresLa idea de los ensembles de clasificadores fue propuesta por Hansen y Salamon[4] en el contexto del aprendizaje de las redes neuronales artificiales. Sutrabajo mostró que un ensemble de redes neuronales con un esquema de consensogrupal podía mejorar el resultado obtenido con una única red neuronal.Los ensembles de clasificadores buscan obtener unos resultados de clasificaciónmejores combinando clasificadores débiles y diversos [8, 9]. La propuesta inicialde ensemble contenía una colección homogena de clasificadores individuales. ElRandom Forest es un claro ejemplo de ello, puesto que combina la salida de unacolección de árboles de decisión realizando una votación por mayoría [2, 3], yse construye utilizando una técnica de remuestreo sobre el conjunto de datos ycon selección aleatoria de variables.2CHAPTER 1. BACKGROUND Y CONTRIBUCCIONES 31.2 Aprendizaje activoLa construcción de un clasificador supervisado consiste en el aprendizaje de unaasignación de funciones de datos en un conjunto de clases dado un conjunto deentrenamiento etiquetado. En muchas situaciones de la vida real la obtenciónde las etiquetas del conjunto de entrenamiento es costosa, lenta y propensa aerrores. Esto hace que la construcción del conjunto de entrenamiento sea unatarea engorrosa y requiera un análisis manual exaustivo de la imagen. Esto se realizanormalmente mediante una inspección visual de las imágenes y realizandoun etiquetado píxel a píxel. En consecuencia el conjunto de entrenamiento esaltamente redundante y hace que la fase de entrenamiento del modelo sea muylenta. Además los píxeles ruidosos pueden interferir en las estadísticas de cadaclase lo que puede dar lugar a errores de clasificación y/o overfitting. Por tantoes deseable que un conjunto de entrenamiento sea construido de una manera inteligente,lo que significa que debe representar correctamente los límites de clasemediante el muestreo de píxeles discriminantes. La generalización es la habilidadde etiquetar correctamente datos que no se han visto previamente y quepor tanto son nuevos para el modelo. El aprendizaje activo intenta aprovecharla interacción con un usuario para proporcionar las etiquetas de las muestrasdel conjunto de entrenamiento con el objetivo de obtener la clasificación másprecisa utilizando el conjunto de entrenamiento más pequeño posible.1.3 AlzheimerLa enfermedad de Alzheimer es una de las causas más importantes de discapacidaden personas mayores. Dado el envejecimiento poblacional que es una realidaden muchos países, con el aumento de la esperanza de vida y con el aumentodel número de personas mayores, el número de pacientes con demencia aumentarátambién. Debido a la importancia socioeconómica de la enfermedad enlos países occidentales existe un fuerte esfuerzo internacional focalizado en laenfermedad del Alzheimer. En las etapas tempranas de la enfermedad la atrofiacerebral suele ser sutil y está espacialmente distribuida por diferentes regionescerebrales que incluyen la corteza entorrinal, el hipocampo, las estructuras temporaleslateral e inferior, así como el cíngulo anterior y posterior. Son muchoslos esfuerzos de diseño de algoritmos computacionales tratando de encontrarbiomarcadores de imagen que puedan ser utilizados para el diagnóstico no invasivodel Alzheimer y otras enfermedades neurodegenerativas.CHAPTER 1. BACKGROUND Y CONTRIBUCCIONES 41.4 Segmentación de vasos sanguíneosLa segmentación de los vasos sanguíneos [1, 7, 6] es una de las herramientas computacionalesesenciales para la evaluación clínica de las enfermedades vasculares.Consiste en particionar un angiograma en dos regiones que no se superponen:la región vasculares y el fondo. Basándonos en los resultados de dicha particiónse pueden extraer, modelar, manipular, medir y visualizar las superficies vasculares.Éstas estructuras son muy útiles y juegan un rol muy imporntate en lostratamientos endovasculares de las enfermedades vasculares. Las enfermedadesvasculares son una de las principales fuentes de morbilidad y mortalidad en todoel mundo.Aneurisma de Aorta Abdominal El Aneurisma de Aorta Abdominal (AAA)es una dilatación local de la Aorta que ocurre entre las arterias renal e ilíaca. Eldebilitamiento de la pared de la aorta conduce a su deformación y la generaciónde un trombo. Generalmente, un AAA se diagnostica cuando el diámetro anterioposteriormínimo de la aorta alcanza los 3 centímetros [5]. La mayoría delos aneurismas aórticos son asintomáticos y sin complicaciones. Los aneurismasque causan los síntomas tienen un mayor riesgo de ruptura. El dolor abdominalo el dolor de espalda son las dos principales características clínicas que sugiereno bien la reciente expansión o fugas. Las complicaciones son a menudo cuestiónde vida o muerte y pueden ocurrir en un corto espacio de tiempo. Por lo tanto,el reto consiste en diagnosticar lo antes posible la aparición de los síntomas.Imágenes de Retina La evaluación de imágenes del fondo del ojo es una herramientade diagnóstico de la patología vascular y no vascular. Dicha inspecciónpuede revelar hipertensión, diabetes, arteriosclerosis, enfermedades cardiovascularese ictus. Los principales retos para la segmentación de vasos retinianos son:(1) la presencia de lesiones que se pueden interpretar de forma errónea comovasos sanguíneos; (2) bajo contraste alrededor de los vasos más delgados, (3)múltiples escalas de tamaño de los vasos.1.5 ContribucionesÉsta tesis tiene dos tipos de contribuciones. Contribuciones computacionales ycontribuciones orientadas a una aplicación o prácticas.CHAPTER 1. BACKGROUND Y CONTRIBUCCIONES 5Desde un punto de vista computacional las contribuciones han sido las siguientes:¿ Un nuevo esquema de aprendizaje activo usando Random Forest y el cálculode la incertidumbre que permite una segmentación de imágenes rápida,precisa e interactiva.¿ Hybrid Extreme Rotation Forest.¿ Adaptative Hybrid Extreme Rotation Forest.¿ Métodos de aprendizaje semisupervisados espectrales-espaciales.¿ Unmixing no lineal y reconstrucción utilizando ensembles de regresoresELM.Desde un punto de vista práctico:¿ Imágenes médicas¿ Aprendizaje activo combinado con HERF para la segmentación deimágenes de tomografía computerizada.¿ Mejorar el aprendizaje activo para segmentación de imágenes de tomografíacomputerizada con información de dominio.¿ Aprendizaje activo con el clasificador bootstrapped dendritic aplicadoa segmentación de imágenes médicas.¿ Meta-ensembles de clasificadores para detección de Alzheimer conimágenes de resonancia magnética.¿ Random Forest combinado con aprendizaje activo para segmentaciónde imágenes de retina.¿ Segmentación automática de grasa subcutanea y visceral utilizandoresonancia magnética.¿ Imágenes hiperespectrales¿ Unmixing no lineal y reconstrucción utilizando ensembles de regresoresELM.¿ Métodos de aprendizaje semisupervisados espectrales-espaciales concorrección espacial usando AHERF.¿ Método semisupervisado de clasificación utilizando ensembles de ELMsy con regularización espacial