Intraoperative, Quantitative, and Non-Contact Blood Volume Flow Measurement via Indocyanine Green Fluorescence Angiography

In vielen Fällen unterziehen sich Patienten einer Revaskularisationsoperation wenn sie an einer zerebrovaskulären Erkrankung leiden, die eine Hypoperfusion des Gehirns verursacht. Dieser chirurgische Eingriff wird häufig als offene Operation durchgeführt und hat das Ziel, die Gefäßfunktion, insbesondere den Blutfluss, wiederherzustellen. Hierzu wird eine Anastomose (Verbindung von Arterien) angelegt, um den Fluss zu einem hypoperfundierten Gehirnareal zu erhöhen. In ungefähr 10% der Eingriffe treten nach der Operation Komplikationen auf, die zum Teil auf eine unzureichende Durchflusssteigerung zurückgeführt werden. Daher sollte der Blutfluss intraoperativ überprüft werden, um die Qualität des Eingriffs im Operationssaal zu beurteilen und schnell eingreifen zu können. Damit könnte ein negativer Ausgang für den Patienten verhindert werden. Der derzeitige Stand der Technik in der intraoperativen und quantitativen Blutflussmessung ist die Nutzung der Ultraschall-Transitzeit-Durchflusssonde. Sie gibt einen quantitativen Flusswert an, muss jedoch das Gefäß umschließen. Dies ist einerseits umständlich für den Chirurgen und andererseits birgt es das Risiko von Kontaminationen, Gefäßquetschungen und der Gefäßruptur. Eine alternative Methode ist die Indocyaningrün (ICG) Fluoreszenzangiographie (FA), welche eine kamerabasierte Methode ist. Sie ist der Stand der Technik in der hochauflösenden anatomischen Visualisierung des Situs und kann zusätzlich dem Chirurgen eine qualitative funktionelle Darstellung der Gefäße im Sichtfeld liefern. Der Stand der Wissenschaft zur Quantifizierung des Blutflusses mittels ICG-FA konnten bisher keine verlässlichen Fluss- werte liefern. Die vorliegende Arbeit analysiert und verbessert die Eignung von ICG FA zu Bereitstellung von verlässlichen und quantitativen Blutflusswerten, indem 1. geklärt wird, wie akkurat die Messung durchgeführt werden kann. 2. Methoden zur Verbesserung der Genauigkeit entwickelt werden. 3. die Existenz eines systematischen Fehlers abgeleitet wird. 4. eine Methode zur Kompensation des systematischen Fehlers entwickelt wird. 5. ein Algorithmus zur Verarbeitung der eingehenden Videodaten für eine Ausgabe eines Durchflusswertes bereitgestellt wird. 6. die Validierung der vorgeschlagenen Methoden und des Arbeitsablaufs in einer ex vivo und in vivo Studie durchgeführt wird. Die in dieser Arbeit vorgeschlagene Messung basiert auf dem systemic mean transit time theorem für Systeme mit einem Eingang und einem Ausgang. Um den Fluss zu berechnen müssen die Transitzeit eines ICG-Bolus für eine zu bestimmenden Strecke und die Querschnittsfläche des Gefäßes ermittelt werden. Es wurden Methoden entwickelt, um den Blutvolumenstrom zu messen und um Fehlerquellen bei dieser Messung der einzelnen Parameter zu identifizieren, quantifizieren und reduzieren. Die statistischen Fehler bei der Messung der Transitstrecke und der Transitzeit des ICG- Bolus sowie der Querschnittsfläche des Gefäßes werden in der Forschung oft vernachlässigt. In dieser Arbeit wurden die Fehler mit Hilfe von in silico Modellen quantifiziert. Es zeigte sich, dass der Fehler zu groß für eine zuverlässige Blutflussmessung ist und daher Methoden zu seiner Reduzierung benötigt werden. Um den Fehler bei der Längenmessung deutlich zu reduzieren, wurde eine Methode vorgestellt, welche die diskrete Mittellinie wieder in eine kontinuierliche überführt. Dabei wird der Fehler in der Längenmessung signifikant reduziert und der Fehler von der räumlichen Orientierung der Struktur entkoppelt. In ähnlicher Weise wurde eine Methode vorgestellt, welche die gemessenen diskreten Indikatorverdünnungskurven (IDCs) ebenso in kontinuierliche überführt, um den Fehler in der Laufzeitmessung des ICG-Bolus zu reduzieren. Der propagierte statistische Fehler der Blutflussmessung wurde auf einen akzeptablen und praktikablen Wert von 20 % bis 30 % reduziert. Die Präsenz eines systematischen Fehlers bei der optischen Messung des Blutflusses wurde identifiziert und aus der Definition des Volumenflusses theoretisch abgeleitet. Folgend wird eine Methode zur Kompensation des Fehlers vorgestellt. Im ersten Schritt wird eine Fluid-Strömungssimulation genutzt, um die räumlich-zeitliche Konzentration des ICG in einem Blutgefäß zu berechnen. Anschließend wird die Konzentration an ein neu entwickeltes Fluoreszenz-Monte-Carlo-Multizylinder (FMCMC) Modell übergeben, das die Ausbreitung von Photonen in einem Gefäß simuliert. Dabei wird der Ort der Fluoreszenzereignisse der emittierten Photonen ermittelt und der systematische Fehler bestimmt. Dies ermöglicht die Kompensation des systematischen Fehlers. Es zeigte sich, dass dieser Fehler unabhängig von dem Volumenfluss ist, solange die Strömung laminar ist, aber abhängig vom Durchmesser des Gefäßes und dem Zeitpunkt der Messung. Die Abhängigkeit vom Durchmesser ist reduziert bei Messungen zu einem früheren Zeitpunkt. Daher ist es vorteilhaft, die erste Ankunft des ICG-Bolus zur Bestimmung der Transitzeit zu verwenden, um den Einfluss des Durchmessers auf den Fehler zu verringern und somit die Messung robuster durchzuführen. Um die Genauigkeit der Messung in einem Experiment zu beweisen, wurde ein ex vivo Experiment unter Verwendung von Schweineblut und Kaninchen Aorten konzipiert und durchgeführt. Es zeigte sich, dass der durch den vorgeschlagenen Algorithmus ermittelte Fluss mit der Referenzmessung (einem industriellem Durchflussmesser) übereinstimmt. Die statistische Streuung der gemessenen Flussdaten durch den Algorithmus stimmte mit der zuvor ermittelten statistischen Fehlerspanne überein, was den in silico Ansatz validiert. Es wurde eine retrospektive in vivo Studie an Menschen durchgeführt, die sich einer extrakraniellen-zu-intrakraniellen (EC-IC) Bypass Operation unterzogen hatten. Die Analyse der FA-Daten ergab eine gute Übereinstimmung mit der klinischen Referenzmethode, jedoch mit dem großen Vorteil, dass kein Kontakt zum Gewebe erforderlich war. Zusätzlich wurde gezeigt, dass simultan Flusswerte für mehrere Gefäße im Sichtfeld der Kamera gemessen werden können. Die vorgestellten Ergebnisse sind ein Proof of Concept für die Eignung der vorgestellten intraoperativen, quantitativen und optischen Messung des Blutvolumenstroms mittels ICG FA. Diese Arbeit ebnet den Weg für den klinischen Einsatz dieser Methode in Ergänzung zum aktuellen klinischen Stand der Technik. Sie könnte zukünftig dem Chirurgen eine neuartige Messung des Blutvolumenstroms zur Verfügung stellen und dabei potentiell das Risiko einer Komplikation reduzieren und damit das Wohl der Patienten verbessern

Deep learning-based diagnostic system for malignant liver detection

Cancer is the second most common cause of death of human beings, whereas liver cancer is the fifth most common cause of mortality. The prevention of deadly diseases in living beings requires timely, independent, accurate, and robust detection of ailment by a computer-aided diagnostic (CAD) system. Executing such intelligent CAD requires some preliminary steps, including preprocessing, attribute analysis, and identification. In recent studies, conventional techniques have been used to develop computer-aided diagnosis algorithms. However, such traditional methods could immensely affect the structural properties of processed images with inconsistent performance due to variable shape and size of region-of-interest. Moreover, the unavailability of sufficient datasets makes the performance of the proposed methods doubtful for commercial use. To address these limitations, I propose novel methodologies in this dissertation. First, I modified a generative adversarial network to perform deblurring and contrast adjustment on computed tomography (CT) scans. Second, I designed a deep neural network with a novel loss function for fully automatic precise segmentation of liver and lesions from CT scans. Third, I developed a multi-modal deep neural network to integrate pathological data with imaging data to perform computer-aided diagnosis for malignant liver detection. The dissertation starts with background information that discusses the proposed study objectives and the workflow. Afterward, Chapter 2 reviews a general schematic for developing a computer-aided algorithm, including image acquisition techniques, preprocessing steps, feature extraction approaches, and machine learning-based prediction methods. The first study proposed in Chapter 3 discusses blurred images and their possible effects on classification. A novel multi-scale GAN network with residual image learning is proposed to deblur images. The second method in Chapter 4 addresses the issue of low-contrast CT scan images. A multi-level GAN is utilized to enhance images with well-contrast regions. Thus, the enhanced images improve the cancer diagnosis performance. Chapter 5 proposes a deep neural network for the segmentation of liver and lesions from abdominal CT scan images. A modified Unet with a novel loss function can precisely segment minute lesions. Similarly, Chapter 6 introduces a multi-modal approach for liver cancer variants diagnosis. The pathological data are integrated with CT scan images to diagnose liver cancer variants. In summary, this dissertation presents novel algorithms for preprocessing and disease detection. Furthermore, the comparative analysis validates the effectiveness of proposed methods in computer-aided diagnosis

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

Mammography

In this volume, the topics are constructed from a variety of contents: the bases of mammography systems, optimization of screening mammography with reference to evidence-based research, new technologies of image acquisition and its surrounding systems, and case reports with reference to up-to-date multimodality images of breast cancer. Mammography has been lagged in the transition to digital imaging systems because of the necessity of high resolution for diagnosis. However, in the past ten years, technical improvement has resolved the difficulties and boosted new diagnostic systems. We hope that the reader will learn the essentials of mammography and will be forward-looking for the new technologies. We want to express our sincere gratitude and appreciation?to all the co-authors who have contributed their work to this volume

Intravascular Ultrasound

Intravascular ultrasound (IVUS) is a cardiovascular imaging technology using a specially designed catheter with a miniaturized ultrasound probe for the assessment of vascular anatomy with detailed visualization of arterial layers. Over the past two decades, this technology has developed into an indispensable tool for research and clinical practice in cardiovascular medicine, offering the opportunity to gather diagnostic information about the process of atherosclerosis in vivo, and to directly observe the effects of various interventions on the plaque and arterial wall. This book aims to give a comprehensive overview of this rapidly evolving technique from basic principles and instrumentation to research and clinical applications with future perspectives