Robust semi-automated path extraction for visualising stenosis of the coronary arteries

Computed tomography angiography (CTA) is useful for diagnosing and planning treatment of heart disease. However, contrast agent in surrounding structures (such as the aorta and left ventricle) makes 3-D visualisation of the coronary arteries difficult. This paper presents a composite method employing segmentation and volume rendering to overcome this issue. A key contribution is a novel Fast Marching minimal path cost function for vessel centreline extraction. The resultant centreline is used to compute a measure of vessel lumen, which indicates the degree of stenosis (narrowing of a vessel). Two volume visualisation techniques are presented which utilise the segmented arteries and lumen measure. The system is evaluated and demonstrated using synthetic and clinically obtained datasets

Theoretical investigation of transgastric and intraductal approaches for ultrasound-based thermal therapy of the pancreas.

BackgroundThe goal of this study was to theoretically investigate the feasibility of intraductal and transgastric approaches to ultrasound-based thermal therapy of pancreatic tumors, and to evaluate possible treatment strategies.MethodsThis study considered ultrasound applicators with 1.2 mm outer diameter tubular transducers, which are inserted into the tissue to be treated by an endoscopic approach, either via insertion through the gastric wall (transgastric) or within the pancreatic duct lumen (intraductal). 8 patient-specific, 3D, transient, biothermal and acoustic finite element models were generated to model hyperthermia (n = 2) and ablation (n = 6), using sectored (210°-270°, n = 4) and 360° (n = 4) transducers for treatment of 3.3-17.0 cm3 tumors in the head (n = 5), body (n = 2), and tail (n = 1) of the pancreas. A parametric study was performed to determine appropriate treatment parameters as a function of tissue attenuation, blood perfusion rates, and distance to sensitive anatomy.ResultsParametric studies indicated that pancreatic tumors up to 2.5 or 2.7 cm diameter can be ablated within 10 min with the transgastric and intraductal approaches, respectively. Patient-specific simulations demonstrated that 67.1-83.3% of the volumes of four sample 3.3-11.4 cm3 tumors could be ablated within 3-10 min using transgastric or intraductal approaches. 55.3-60.0% of the volume of a large 17.0 cm3 tumor could be ablated using multiple applicator positions within 20-30 min with either transgastric or intraductal approaches. 89.9-94.7% of the volume of two 4.4-11.4 cm3 tumors could be treated with intraductal hyperthermia. Sectored applicators are effective in directing acoustic output away from and preserving sensitive structures. When acoustic energy is directed towards sensitive structures, applicators should be placed at least 13.9-14.8 mm from major vessels like the aorta, 9.4-12.0 mm from other vessels, depending on the vessel size and flow rate, and 14 mm from the duodenum.ConclusionsThis study demonstrated the feasibility of generating shaped or conformal ablative or hyperthermic temperature distributions within pancreatic tumors using transgastric or intraductal ultrasound

Perceptual Enhancement of Arteriovenous Malformation in MRI Angiography Displays

The importance of presenting medical images in an intuitive and usable manner during a procedure is essential. However, most medical visualization interfaces, particularly those designed for minimally-invasive surgery, suffer from a number of issues as a consequence of disregarding the human perceptual, cognitive, and motor system\u27s limitations. This matter is even more prominent when human visual system is overlooked during the design cycle. One example is the visualization of the neuro-vascular structures in MR angiography (MRA) images. This study investigates perceptual performance in the usability of a display to visualize blood vessels in MRA volumes using a contour enhancement technique. Our results show that when contours are enhanced, our participants, in general, can perform faster with higher level of accuracy when judging the connectivity of different vessels. One clinical outcome of such perceptual enhancement is improvement of spatial reasoning needed for planning complex neuro-vascular operations such as treating Arteriovenous Malformations (AVMs). The success of an AVM intervention greatly depends on fully understanding the anatomy of vascular structures. However, poor visualization of pre-operative MRA images makes the planning of such a treatment quite challenging

Development and evaluation of a biocompatible electroactive sensor for continuous blood pressure measurement.

Piezo-active composites have been implemented for sensing and transduction for decades. The 0-3 ceramic/polymer composite is one of the most common composite types used for sensing applications, owing to their tailorable properties of the two-phase composition, consisting of a three-dimensionally connected polymer/rubber matrix (inactive phase) with a dispersion of isolated piezo-ceramic particles (active phase). This thesis describes a method to develop novel biocompatible perivascular band comprised of a two-phase piezo-active composite to be fabricated using simple manufacturing processes. Biomaterials such as tissue scaffolds comprised of silk fibroin (SF) and chitosan (CS), and biocompatible soft rubbers will be implemented as the three dimensional inactive matrix, while a biocompatible piezo-ceramic nanoparticle such as Zinc Oxide (ZnO) will be pursued as the piezo-active ceramic particles. Two compositions were pursued, 1.) a biocompatible/biodegradable approach consisting of tissue scaffold (SFCS) and ZnO particle formulation and 2.) a biocompatible soft rubber and ZnO particle formulation. Test samples were fabricated using aforementioned formulations and tested on a custom built dynamic biaxial testing apparatus to correlate mechanical strain to piezoelectric output correlation

Quantitative imaging in cardiovascular CT angiography

In de afgelopen decennia is computertomografie (CT) een prominente niet-invasieve modaliteit om hart- en vaatziekten te evalueren geworden. Dit proefschrift heeft als doel de rol van CT in de therapeutische behandeling van coronaire hartziekte (CAD) en klepaandoeningen te onderzoeken.De relatie tussen kransslagadergeometrie (statisch en dynamisch) en aanwezigheid en omvang van CAD met CT werd onderzocht. De resultaten suggereren dat de statische geometrie van de kransslagader significant gerelateerd is aan de aanwezigheid van plaque en stenose. Er was echter geen verband tussen dynamische verandering van de coronaire arterie-geometrie en de ernst van CAD. Een algoritme om de invloed van intraluminair contrastmiddel op niet-verkalkte atherosclerotische plaque Hounsfield-Unit-waarden te corrigeren werd gepresenteerd en gevalideerd met behulp van fantomen.Diagnose en operatieplanning kunnen cruciale gevolgen hebben voor de klinische uitkomst van chirurgische ingrepen. In dit proefschrift wordt beschreven dat halfautomatische softwareprogramma’s het kwantificeren van het aortaklepgebied betere reproduceerbare resultaten toonden in vergelijking met handmatige metingen, en vergelijkbare resultaten met de huidige gouden standaard, de echocardiografie. Een systematische review over het dynamische gedrag van de aorta-annulus toont aan dat de vorm van de aorta-annulus tijdens de hartcyclus verandert, wat impliceert dat er bij het bepalen van een prothese rekening moet worden gehouden met meerdere fasen. Een andere review beschrijft het gebruik van 3D-printen in de chirurgische planning samen met andere toepassingen voor de behandeling van hartklepaandoeningen.CT is de belangrijkste beeldvormingsmodaliteit in deze onderzoeken, die gericht waren op de therapeutische behandeling van hart- en vaatziekten, van vroege risicobepaling tot diagnose en chirurgische planning.In the recent decades computed tomography (CT) has emerged as a dominant non-invasive modality to evaluate cardiovascular diseases. This thesis aimed to explore the role of CT in the therapeutic management of coronary artery disease (CAD) and valvular diseases.The relationship between both static and dynamic coronary artery geometry and presence and extent of CAD using CT was investigated. The results suggest that the static coronary artery geometry is significantly related to presence of plaque and significant stenosis. However, there were no such relationship between dynamic change of coronary artery geometry and severity of CAD. As part of this thesis an algorithm to correct the influence of lumen contrast enhancement on non-calcified atherosclerotic plaque Hounsfield-Unit values was presented. The algorithm was validated using phantoms. The diagnosis and surgical planning may have crucial impact on clinical outcome. Semi-automatic software for aortic valve area quantification presented in this thesis was proven to be more repeatable and similar to gold standard echocardiography in comparison to manual measurements. The systematic review regarding the dynamic behavior of aortic annulus revealed that aortic annulus geometry changes throughout the cardiac cycle which implies that multiple phases should be taken into account for prosthesis sizing. Another review in this thesis discusses the use of 3D printing in the surgical planning along with other applications for the treatment of valvular diseases.CT is the main imaging modality in these studies which were focused on the therapeutic management of cardiovascular diseases from early risk determination to diagnosis and surgical planning

High-performance geometric vascular modelling

Image-based high-performance geometric vascular modelling and reconstruction is an essential component of computer-assisted surgery on the diagnosis, analysis and treatment of cardiovascular diseases. However, it is an extremely challenging task to efficiently reconstruct the accurate geometric structures of blood vessels out of medical images. For one thing, the shape of an individual section of a blood vessel is highly irregular because of the squeeze of other tissues and the deformation caused by vascular diseases. For another, a vascular system is a very complicated network of blood vessels with different types of branching structures. Although some existing vascular modelling techniques can reconstruct the geometric structure of a vascular system, they are either time-consuming or lacking sufficient accuracy. What is more, these techniques rarely consider the interior tissue of the vascular wall, which consists of complicated layered structures. As a result, it is necessary to develop a better vascular geometric modelling technique, which is not only of high performance and high accuracy in the reconstruction of vascular surfaces, but can also be used to model the interior tissue structures of the vascular walls.This research aims to develop a state-of-the-art patient-specific medical image-based geometric vascular modelling technique to solve the above problems. The main contributions of this research are:- Developed and proposed the Skeleton Marching technique to reconstruct the geometric structures of blood vessels with high performance and high accuracy. With the proposed technique, the highly complicated vascular reconstruction task is reduced to a set of simple localised geometric reconstruction tasks, which can be carried out in a parallel manner. These locally reconstructed vascular geometric segments are then combined together using shape-preserving blending operations to faithfully represent the geometric shape of the whole vascular system.- Developed and proposed the Thin Implicit Patch method to realistically model the interior geometric structures of the vascular tissues. This method allows the multi-layer interior tissue structures to be embedded inside the vascular wall to illustrate the geometric details of the blood vessel in real world

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

Accurate geometry reconstruction of vascular structures using implicit splines

3-D visualization of blood vessel from standard medical datasets (e.g. CT or MRI) play an important role in many clinical situations, including the diagnosis of vessel stenosis, virtual angioscopy, vascular surgery planning and computer aided vascular surgery. However, unlike other human organs, the vasculature system is a very complex network of vessel, which makes it a very challenging task to perform its 3-D visualization. Conventional techniques of medical volume data visualization are in general not well-suited for the above-mentioned tasks. This problem can be solved by reconstructing vascular geometry. Although various methods have been proposed for reconstructing vascular structures, most of these approaches are model-based, and are usually too ideal to correctly represent the actual variation presented by the cross-sections of a vascular structure. In addition, the underlying shape is usually expressed as polygonal meshes or in parametric forms, which is very inconvenient for implementing ramification of branching. As a result, the reconstructed geometries are not suitable for computer aided diagnosis and computer guided minimally invasive vascular surgery. In this research, we develop a set of techniques associated with the geometry reconstruction of vasculatures, including segmentation, modelling, reconstruction, exploration and rendering of vascular structures. The reconstructed geometry can not only help to greatly enhance the visual quality of 3-D vascular structures, but also provide an actual geometric representation of vasculatures, which can provide various benefits. The key findings of this research are as follows: 1. A localized hybrid level-set method of segmentation has been developed to extract the vascular structures from 3-D medical datasets. 2. A skeleton-based implicit modelling technique has been proposed and applied to the reconstruction of vasculatures, which can achieve an accurate geometric reconstruction of the vascular structures as implicit surfaces in an analytical form. 3. An accelerating technique using modern GPU (Graphics Processing Unit) is devised and applied to rendering the implicitly represented vasculatures. 4. The implicitly modelled vasculature is investigated for the application of virtual angioscopy