Standardized evaluation methodology and reference database for evaluating coronary artery centerline extraction algorithms

Efficiently obtaining a reliable coronary artery centerline from computed tomography angiography data is relevant in clinical practice. Whereas numerous methods have been presented for this purpose, up to now no standardized evaluation methodology has been published to reliably evaluate and compare the performance of the existing or newly developed coronary artery centerline extraction algorithms. This paper describes a standardized evaluation methodology and reference database for the quantitative evaluation of coronary artery centerline extraction algorithms. The contribution of this work is fourfold: 1) a method is described to create a consensus centerline with multiple observers, 2) well-defined measures are presented for the evaluation of coronary artery centerline extraction algorithms, 3) a database containing thirty-two cardiac CTA datasets with corresponding reference standard is described and made available, and 4) thirteen coronary artery centerline extraction algorithms, implemented by different research groups, are quantitatively evaluated and compared. The presented evaluation framework is made available to the medical imaging community for benchmarking existing or newly developed coronary centerline extraction algorithms

Coronary Artery Segmentation and Motion Modelling

Conventional coronary artery bypass surgery requires invasive sternotomy and the use of a cardiopulmonary bypass, which leads to long recovery period and has high infectious potential. Totally endoscopic coronary artery bypass (TECAB) surgery based on image guided robotic surgical approaches have been developed to allow the clinicians to conduct the bypass surgery off-pump with only three pin holes incisions in the chest cavity, through which two robotic arms and one stereo endoscopic camera are inserted. However, the restricted field of view of the stereo endoscopic images leads to possible vessel misidentification and coronary artery mis-localization. This results in 20-30% conversion rates from TECAB surgery to the conventional approach. We have constructed patient-specific 3D + time coronary artery and left ventricle motion models from preoperative 4D Computed Tomography Angiography (CTA) scans. Through temporally and spatially aligning this model with the intraoperative endoscopic views of the patient's beating heart, this work assists the surgeon to identify and locate the correct coronaries during the TECAB precedures. Thus this work has the prospect of reducing the conversion rate from TECAB to conventional coronary bypass procedures. This thesis mainly focus on designing segmentation and motion tracking methods of the coronary arteries in order to build pre-operative patient-specific motion models. Various vessel centreline extraction and lumen segmentation algorithms are presented, including intensity based approaches, geometric model matching method and morphology-based method. A probabilistic atlas of the coronary arteries is formed from a group of subjects to facilitate the vascular segmentation and registration procedures. Non-rigid registration framework based on a free-form deformation model and multi-level multi-channel large deformation diffeomorphic metric mapping are proposed to track the coronary motion. The methods are applied to 4D CTA images acquired from various groups of patients and quantitatively evaluated

Detection and quantification of soft plaque in coronary arteries form MSCT image

Els mètodes de diagnòstic més actuals es basen en la inspecció visual d’escanejos MSCT amb programes software d’imatge mèdica, on el radiòleg especialista, realitza manualment els procediments per arribar a la detecció de la placa. Aquest projecte presenta un mètode semiautomàtic per detectar les plaques toves a les artèries coronàries i quantificar-ne el seu volum a partir d’un conjunt d’imatges tridimensionals MSCT del tors d’un pacient. El mètode presentat requereix una mínima aportació de l’usuari i consisteix en les següents parts: (1) extracció de la línia geomètrica central de l’artèria amb la implementació d’un algoritme de rastreig multiescala, (2) una primera segmentació de la llum de la vena per optimitzar l’extracció inicial de la línia central de l’artèria, (3) una segona segmentació de la llum i de la paret de la vena basada en la intensitat dels voxels, (4) anàlisi del volum al llarg de la vena per detectar la presència d’una placa tova, i (4) quantificació del volum de les plaques detectades. El mètode ha estat avaluat amb imatges mèdiques tridimensionals en format DICOM obtingudes de pacients reals amb l’escàner Phillips MSCT 64-slice del Rush Hospital de Chicago. El mètode proposat s’inicia amb la selecció d’una ‘llavor’ o voxel de l’escaneig, continguda dins d’una artèria coronària, amb la qual l’algoritme de rastreig partirà per resseguir la línia central de la vena seleccionada. L’objectiu d’aquesta etapa és extreure la trajectòria de l’artèria coronària dins de la imatge tridimensional per tal de poder-la segmentar. S’adopta un algoritme de rastreig eficient i ràpid basat en un filtre multiescala, que permet extreure els autovectors i autovalors de la matriu Hessiana de la imatge. A cada pas de l’algoritme, aquest proporciona una estimació del punt geomètric central de la secció transversal de l’artèria i la seva direcció local, que ens permet predir el següent punt en la trajectòria de la vena. L’inconvenient principal d’aquest algoritme és la seva precisió, al proporcionar-nos una bona aproximació a la línia central de la vena però insuficient per a obtenir una posterior segmentació de la paret de l’artèria de qualitat. Es corregeix l’extracció hessiana inicial de la línia central amb una primera segmentació EM (Estimació i Maximització) de la llum de la vena basada en un model de mescla de Gaussianes que classifica els voxels en funció de la seva intensitat. Per cada punt de la línia central inicial, es recomputa el centre de gravetat de la secció transversal que el conté i es recalculen els vectors de direcció mitjançant la matriu de Householder. Amb una línia central precisa, es pot dur a terme la segmentació acurada de la paret de la vena La segmentació de la llum i la paret de l’artèria es basa en un algoritme EM aplicat a un model de mescla de Gaussianes. Es mostra com la funció de densitat de probabilitat de la intensitat dels voxels de la imatge 3D és de distribució Gaussiana. L’objectiu d’aquesta etapa és classificar els voxels veïns dels punts de la línia central de l’artèria, podent ser aquests llum de la vena, paret de la vena o miocardi. L’algoritme iteratiu EM associa una funció de densitat de probabilitat Gaussiana a cadascun d’aquests tres components del cor, i n’estima els valors de pes , mitja iPiμ i variànçia iσ que les caracteritzen. Amb aquest coneixement estadístic, es classifiquen els voxels veïns de la línia central per segmentar la llum i la paret de la vena. Finalment, s’apliquen una sèrie de filtres morfològics per omplir forats i eliminar puntes de la segmentació. La darrera etapa és la detecció de plaques toves. Amb l’estudi dels volums normalitzats entre l’interior i la paret de la vena, s’aconsegueix detectar el tipus de placa tova que produeix l’estrenyiment de la llum. Es parteix l’artèria en segments, determinats per plans ortogonals a la línia central, es computen els voxels corresponents a la llum i a la paret entre plans consecutius i es normalitzen els dos volums amb la distància entre plans. S’analitzen els màxims i mínims de les dues corbes considerant uns llindars determinats pel coneixement previ de la mida de les plaques toves. Si es troben plaques, es quantifica el seu volum aproximat mitjançant propietats convexes amb mètode ‘convhull’

Advancements and Breakthroughs in Ultrasound Imaging

Ultrasonic imaging is a powerful diagnostic tool available to medical practitioners, engineers and researchers today. Due to the relative safety, and the non-invasive nature, ultrasonic imaging has become one of the most rapidly advancing technologies. These rapid advances are directly related to the parallel advancements in electronics, computing, and transducer technology together with sophisticated signal processing techniques. This book focuses on state of the art developments in ultrasonic imaging applications and underlying technologies presented by leading practitioners and researchers from many parts of the world

Magnetic resonance coronary vessel wall imaging with highly efficient respiratory motion correction

There is a need for a noninvasive imaging technique for use in longitudinal studies of sub-clinical coronary artery disease. Magnetic resonance (MR) can be used to selectively and non-invasively image the coronary wall without the use of ionising radiation. However, high-resolution 3D studies are often time consuming and unreliable, as data acquisition is generally gated to a small window of diaphragm positions around end-expiration which results in inherently poor and variable respiratory efficiency. This thesis describes the development and application of a novel technique (beat-to-beat respiratory motion correction (B2B-RMC)) for correcting respiratory motion in 3D spiral MR coronary imaging. This technique uses motion of the epicardial fat surrounding the artery as a surrogate for the motion of the artery itself and enables retrospective motion correction with respiratory efficiency close to 100%. This thesis first describes an assessment of the performance of B2B-RMC using a purpose built respiratory motion phantom with realistic coronary artery test objects. Subsequently, MR coronary angiography studies in healthy volunteers show that the respiratory efficiency of B2B-RMC far exceeds that of conventional navigator gating, yet the respiratory motion correction is equally effective. The performance and reproducibility of 3D spiral imaging with B2B-RMC for assessment of the coronary artery vessel wall is subsequently compared to that of commonly used 2D navigator gated techniques. The results demonstrate the high performance, reproducibility and reliability of 3D spiral imaging with B2B-RMC when data acquisition is gated to alternate cardiac cycles. Using this technique, a further in-vivo study demonstrates thickening of the coronary vessel wall with age in healthy subjects and these results are shown to be consistent with outward remodelling of the vessel wall. Finally, the performance of B2B-RMC in a variety of coronary vessel wall applications, including in a small cohort of patients with confirmed coronary artery disease, is presented