Doctor of Philosophy

dissertationCongenital heart defects are classes of birth defects that affect the structure and function of the heart. These defects are attributed to the abnormal or incomplete development of a fetal heart during the first few weeks following conception. The overall detection rate of congenital heart defects during routine prenatal examination is low. This is attributed to the insufficient number of trained personnel in many local health centers where many cases of congenital heart defects go undetected. This dissertation presents a system to identify congenital heart defects to improve pregnancy outcomes and increase their detection rates. The system was developed and its performance assessed in identifying the presence of ventricular defects (congenital heart defects that affect the size of the ventricles) using four-dimensional fetal chocardiographic images. The designed system consists of three components: 1) a fetal heart location estimation component, 2) a fetal heart chamber segmentation component, and 3) a detection component that detects congenital heart defects from the segmented chambers. The location estimation component is used to isolate a fetal heart in any four-dimensional fetal echocardiographic image. It uses a hybrid region of interest extraction method that is robust to speckle noise degradation inherent in all ultrasound images. The location estimation method's performance was analyzed on 130 four-dimensional fetal echocardiographic images by comparison with manually identified fetal heart region of interest. The location estimation method showed good agreement with the manually identified standard using four quantitative indexes: Jaccard index, Sørenson-Dice index, Sensitivity index and Specificity index. The average values of these indexes were measured at 80.70%, 89.19%, 91.04%, and 99.17%, respectively. The fetal heart chamber segmentation component uses velocity vector field estimates computed on frames contained in a four-dimensional image to identify the fetal heart chambers. The velocity vector fields are computed using a histogram-based optical flow technique which is formulated on local image characteristics to reduces the effect of speckle noise and nonuniform echogenicity on the velocity vector field estimates. Features based on the velocity vector field estimates, voxel brightness/intensity values, and voxel Cartesian coordinate positions were extracted and used with kernel k-means algorithm to identify the individual chambers. The segmentation method's performance was evaluated on 130 images from 31 patients by comparing the segmentation results with manually identified fetal heart chambers. Evaluation was based on the Sørenson-Dice index, the absolute volume difference and the Hausdorff distance, with each resulting in per patient average values of 69.92%, 22.08%, and 2.82 mm, respectively. The detection component uses the volumes of the identified fetal heart chambers to flag the possible occurrence of hypoplastic left heart syndrome, a type of congenital heart defect. An empirical volume threshold defined on the relative ratio of adjacent fetal heart chamber volumes obtained manually is used in the detection process. The performance of the detection procedure was assessed by comparison with a set of images with confirmed diagnosis of hypoplastic left heart syndrome and a control group of normal fetal hearts. Of the 130 images considered 18 of 20 (90%) fetal hearts were correctly detected as having hypoplastic left heart syndrome and 84 of 110 (76.36%) fetal hearts were correctly detected as normal in the control group. The results show that the detection system performs better than the overall detection rate for congenital heart defect which is reported to be between 30% and 60%

Echocardiography

The book "Echocardiography - New Techniques" brings worldwide contributions from highly acclaimed clinical and imaging science investigators, and representatives from academic medical centers. Each chapter is designed and written to be accessible to those with a basic knowledge of echocardiography. Additionally, the chapters are meant to be stimulating and educational to the experts and investigators in the field of echocardiography. This book is aimed primarily at cardiology fellows on their basic echocardiography rotation, fellows in general internal medicine, radiology and emergency medicine, and experts in the arena of echocardiography. Over the last few decades, the rate of technological advancements has developed dramatically, resulting in new techniques and improved echocardiographic imaging. The authors of this book focused on presenting the most advanced techniques useful in today's research and in daily clinical practice. These advanced techniques are utilized in the detection of different cardiac pathologies in patients, in contributing to their clinical decision, as well as follow-up and outcome predictions. In addition to the advanced techniques covered, this book expounds upon several special pathologies with respect to the functions of echocardiography

Design and evaluation of echocardiograms codification and transmission for Teleradiology systems

Las enfermedades cardiovasculares son la mayor causa de muerte en el mundo. Aunque la mayoría de muertes por cardiopatías se puede evitar, si las medidas preventivas no son las adecuadas el paciente puede fallecer. Es por esto, que el seguimiento y diagnóstico de pacientes con cardiopatías es muy importante. Numerosos son las pruebas médicas para el diagnostico y seguimiento de enfermedades cardiovasculares, siendo los ecocardiogramas una de las técnicas más ampliamente utilizada. Un ecocardiograma consiste en la adquisición de imágenes del corazón mediante ultrasonidos. Presenta varias ventajas con respecto otras pruebas de imagen: no es invasiva, no produce radiación ionizante y es barata. Por otra parte, los sistemas de telemedicina han crecido rápidamente ya que ofrecen beneficios de acceso a los servicios médicos, una reducción del coste y una mejora de la calidad de los servicios. La telemedicina proporciona servicios médicos a distancia. Estos servicios son de especial ayuda en casos de emergencia médica y para áreas aisladas donde los hospitales y centros de salud están alejados. Los sistemas de tele-cardiología pueden ser clasificados de acuerdo al tipo de pruebas. En esta Tesis nos hemos centrado en los sistemas de tele-ecocardiografia, ya que los ecocardiogramas son ampliamente usados y presentan el mayor reto al ser la prueba médica con mayor flujo de datos. Los mayores retos en los sistemas de tele-ecocardiografia son la compresión y la transmisión garantizando que el mismo diagnóstico es posible tanto en el ecocardiograma original como en el reproducido tras la compresión y transmisión. Los ecocardiogramas deben ser comprimidos tanto para su almacenamiento como para su transmisión ya que estos presentan un enorme flujo de datos que desbordaría el espacio de almacenamiento y no se podría transmitir eficientemente por las redes actuales. Sin embargo, la compresión produce pérdidas que pueden llevar a un diagnostico erróneo de los ecocardiogramas comprimidos. En el caso de que las pruebas ecocardiograficas quieran ser guardadas, una compresión clínica puede ser aplicada previa al almacenamiento. Esta compresión clínica consiste en guardar las partes del ecocardiograma que son importantes para el diagnóstico, es decir, ciertas imágenes y pequeños vídeos del corazón en movimiento que contienen de 1 a 3 ciclos cardiacos. Esta compresión clínica no puede ser aplicada en el caso de transmisión en tiempo real, ya que es el cardiólogo especialista quien debe realizar la compresión clínica y éste se encuentra en recepción, visualizando el echocardiograma transmitido. En cuanto a la transmisión, las redes sin cables presentan un mayor reto que las redes cableadas. Las redes sin cables tienen un ancho de banda limitado, son propensas a errores y son variantes en tiempo lo que puede resultar problemático cuando el ecocardiograma quiere ser transmitido en tiempo real. Además, las redes sin cables han experimentado un gran desarrollo gracias a que permiten un mejor acceso y movilidad, por lo que pueden ofrecer un mayor servicio que las redes cableadas. Dos tipos de sistemas se pueden distinguir acorde a los retos que presenta cada uno de ellos: los sistemas de almacenamiento y reenvió y los sistemas de tiempo real. Los sistemas de almacenamiento y reenvió consisten en la adquisición, almacenamiento y el posterior envió del ecocardiograma sin requerimientos temporales. Una compresión clínica puede ser llevada a cabo previa al almacenamiento. Además de la compresión clínica, una compresión con pérdidas es recomendada para reducir el espacio de almacenamiento y el tiempo de envío, pero sin perder l ainformación diagnóstica de la prueba. En cuanto a la transmisión, al no haber requerimientos temporales, la transmisión no presenta ninguna dificultad. Cualquier protocolo de transmisión fiable puede ser usado para no perder calidad en la imagen debido a la transmisión. Por lo tanto, para estos sistemas sólo nos hemos centrado en la codificación de los ecocardiogramas. Los sistemas de tiempo real consisten en la transmisión del ecocardiograma al mismo tiempo que éste es adquirido. Dado que el envío de video clínico es una de las aplicaciones con mayor demanda de ancho de banda, la compresión para la transmisión es requerida, pero manteniendo la calidad diagnóstica de la imagen. La transmisión en canales sin cables puede ser afectada por errores que distorsionan la calidad del ecocardiograma reconstruido en recepción. Por lo tanto, métodos de control de errores son requeridos para minimizar los errores de transmisión y el retardo introducido. Sin embargo, aunque el ecocardiograma sea visualizado con errores debido a la transmisión, esto no implica que el diagnóstico no sea posible. Dados los retos previamente descritos, las siguientes soluciones para la evaluación clínica, compresión y transmisión han sido propuestas: - Para garantizar que el ecocardiograma es visualizado sin perder información diagnóstica 2 tests han sido diseñados. El primer test define recomendaciones para la compresión de los ecocardiogramas. Consiste en dos fases para un ahorro en el tiempo de realización, pero sin perder por ello exactitud en el proceso de evaluación. Gracias a este test el ecocardiograma puede ser comprimido al máximo sin perder calidad diagnóstica y utilizando así más eficientemente los recursos. El segundo test define recomendaciones para la visualización del ecocardiograma. Este test define rangos de tiempo en los que el ecocardiograma puede ser visualizado con inferior calidad a la establecida en el primer test. Gracias a este test se puede saber si el ecocardiograma es visualizado sin pérdida de calidad diagnóstica cuando se introducen errores en la visualización, sin la necesidad de realizar una evaluación para cada video transmitido o diferentes condiciones de canal. Además, esta metodología puede ser aplicada para la evaluación de otras técnicas de diagnóstico por imagen. - Para la compresión de ecocardiogramas dos métodos de compresión han sido diseñados, uno para el almacenamiento y otro para la transmisión. Diferentes propuestas son diseñadas, ya que los ecocardiogramas para los dos propósitos tienen características diferentes. Para ambos propósitos un método de compresión en la que las facilidades que incorporan los dispositivos de segmentar la imagen y en la que las características de visualización de los ecocardiogramas han sido tenidas en cuenta ha sido diseñado. Para la compresión del ecocardiograma con el propósito de almacenarlo un formato de almacenamiento fácilmente integrable con DICOM basado en regiones y en el que el tipo de datos y la importancia clínica de cada región es tenido en cuenta ha sido diseñado. DICOM es el formato para el almacenamiento y transmisión de imágenes más ampliamente utilizado actualmente. El formato de compresión propuesto supone un ahorra de hasta el 75 % del espacio de almacenamiento con respecto a la compresión con JPEG 2000, actualmente soportado por DICOM, sin perder calidad diagnostica de la imagen. Los ratios de compresión para el formato propuesto dependen de la distribución de la imagen, pero para una base de datos de 105 ecocardiogramas correspondientes a 4 ecógrafos los ratios obtenidos están comprendidos entre 19 y 41. Para la compresión del ecocardiograma con el propósito de la transmisión en tiempo real un método de compresión basado en regiones en el que el tipo de dato y el modo de visualización han sido tenidos en cuenta se ha diseñado. Dos modos de visualización son distinguidos para la compresión de la región con mayor importancia clínica (ultrasonido), los modos de barrido y los modos 2-D. La evaluación clínica diseñada para las recomendaciones de compresión fue llevada a cabo por 3 cardiologos, 9 ecocardiogramas correspondientes a diferentes pacientes y 3 diferentes ecógrafos. Los ratios de transmisión recomendados fueron de 200 kbps para los modos 2-D y de 40 kbps para los modos de barrido. Si se comparan estos resultados con previas soluciones en la literatura un ahorro mínimo de entre 5 % y el 78 % es obtenido dependiendo del modo. - Para la transmisión en tiempo real de ecocardiogramas un protocolo extremo a extremo basada en el método de compresión por regiones ha sido diseñado. Este protocolo llamado ETP de las siglas en inglés Echocardiogram Transmssion Protocol está diseñado para la compresión y transmisión de las regiones por separado, pudiendo así ofrecer diferentes ratios de compresión y protección de errores para las diferentes regiones de acuerdo a su importancia diagnostica. Por lo tanto, con ETP el ratio de transmisión mínimo recomendado para el método de compresión propuesto puede ser utilizado, usando así eficientemente el ancho de banda y siendo menos sensible a los errores introducidos por la red. ETP puede ser usado en cualquier red, sin embargo, en el caso de que la red introduzca errores se ha diseñado un método de corrección de errores llamado SECM, de las siglas en inglés State Error Control Method. SECM se adapta a las condiciones de canal usando más protección cuando las condiciones empeoran y usando así el ancho de banda eficientemente. Además, la evaluación clínica diseñada para las recomendaciones de visualización ha sido llevada a cabo con la base de datos de la evaluación previa. De esta forma se puede saber si el ecocardiograma es visualizado sin pérdida diagnostica aunque se produzcan errores de transmisión. En esta tesis, por lo tanto, se ha ofrecido una solución para la transmisión en tiempo real y el almacenamiento de ecocardiogramas preservando la información diagnóstica y usando eficientemente los recursos (disco de almacenamiento y ratio de transmisión). Especial soporte se da para la transmisión en redes sin cables, dando soluciones a las limitaciones que estas introducen. Además, las soluciones propuestas han sido probadas y comparadas con otras técnicas con una red de acceso móvil WiMAX, demostrando que el ancho de banda es eficientemente utilizado y que el ecocardiograma es correctamente visualizado de acuerdo con las recomendaciones de visualización dadas por la evaluación clínica

Robust Algorithms for Unattended Monitoring of Cardiovascular Health

Cardiovascular disease is the leading cause of death in the United States. Tracking daily changes in one’s cardiovascular health can be critical in diagnosing and managing cardiovascular disease, such as heart failure and hypertension. A toilet seat is the ideal device for monitoring parameters relating to a subject’s cardiac health in his or her home, because it is used consistently and requires no change in daily habit. The present work demonstrates the ability to accurately capture clinically relevant ECG metrics, pulse transit time based blood pressures, and other parameters across subjects and physiological states using a toilet seat-based cardiovascular monitoring system, enabled through advanced signal processing algorithms and techniques. The algorithms described herein have been designed for use with noisy physiologic signals measured at non-standard locations. A key component of these algorithms is the classification of signal quality, which allows automatic rejection of noisy segments before feature delineation and interval extractions. The present delineation algorithms have been designed to work on poor quality signals while maintaining the highest possible temporal resolution. When validated on standard databases, the custom QRS delineation algorithm has best-in-class sensitivity and precision, while the photoplethysmogram delineation algorithm has best-in-class temporal resolution. Human subject testing on normative and heart failure subjects is used to evaluate the efficacy of the proposed monitoring system and algorithms. Results show that the accuracy of the measured heart rate and blood pressure are well within the limits of AAMI standards. For the first time, a single device is capable of monitoring long-term trends in these parameters while facilitating daily measurements that are taken at rest, prior to the consumption of food and stimulants, and at consistent times each day. This system has the potential to revolutionize in-home cardiovascular monitoring

Robotic Ultrasound Imaging: State-of-the-Art and Future Perspectives

Ultrasound (US) is one of the most widely used modalities for clinical intervention and diagnosis due to the merits of providing non-invasive, radiation-free, and real-time images. However, free-hand US examinations are highly operator-dependent. Robotic US System (RUSS) aims at overcoming this shortcoming by offering reproducibility, while also aiming at improving dexterity, and intelligent anatomy and disease-aware imaging. In addition to enhancing diagnostic outcomes, RUSS also holds the potential to provide medical interventions for populations suffering from the shortage of experienced sonographers. In this paper, we categorize RUSS as teleoperated or autonomous. Regarding teleoperated RUSS, we summarize their technical developments, and clinical evaluations, respectively. This survey then focuses on the review of recent work on autonomous robotic US imaging. We demonstrate that machine learning and artificial intelligence present the key techniques, which enable intelligent patient and process-specific, motion and deformation-aware robotic image acquisition. We also show that the research on artificial intelligence for autonomous RUSS has directed the research community toward understanding and modeling expert sonographers' semantic reasoning and action. Here, we call this process, the recovery of the "language of sonography". This side result of research on autonomous robotic US acquisitions could be considered as valuable and essential as the progress made in the robotic US examination itself. This article will provide both engineers and clinicians with a comprehensive understanding of RUSS by surveying underlying techniques.Comment: Accepted by Medical Image Analysi

Basic Science to Clinical Research: Segmentation of Ultrasound and Modelling in Clinical Informatics

The world of basic science is a world of minutia; it boils down to improving even a fraction of a percent over the baseline standard. It is a domain of peer reviewed fractions of seconds and the world of squeezing every last ounce of efficiency from a processor, a storage medium, or an algorithm. The field of health data is based on extracting knowledge from segments of data that may improve some clinical process or practice guideline to improve the time and quality of care. Clinical informatics and knowledge translation provide this information in order to reveal insights to the world of improving patient treatments, regimens, and overall outcomes. In my world of minutia, or basic science, the movement of blood served an integral role. The novel detection of sound reverberations map out the landscape for my research. I have applied my algorithms to the various anatomical structures of the heart and artery system. This serves as a basis for segmentation, active contouring, and shape priors. The algorithms presented, leverage novel applications in segmentation by using anatomical features of the heart for shape priors and the integration of optical flow models to improve tracking. The presented techniques show improvements over traditional methods in the estimation of left ventricular size and function, along with plaque estimation in the carotid artery. In my clinical world of data understanding, I have endeavoured to decipher trends in Alzheimer’s disease, Sepsis of hospital patients, and the burden of Melanoma using mathematical modelling methods. The use of decision trees, Markov models, and various clustering techniques provide insights into data sets that are otherwise hidden. Finally, I demonstrate how efficient data capture from providers can achieve rapid results and actionable information on patient medical records. This culminated in generating studies on the burden of illness and their associated costs. A selection of published works from my research in the world of basic sciences to clinical informatics has been included in this thesis to detail my transition. This is my journey from one contented realm to a turbulent one