Computergestützte Diagnoseverfahren für CT Koronarangiographiedaten

Cardiovascular diseases are the number one cause of death in the world. As a consequence, cardiovascular diseases are a major health and economic problem. Any actions taken to support the clinical process during diagnosis, treatment and aftercare procedures are therefore strongly desirable. Today medical imaging techniques play a key role for this purpose. Especially cardiac imaging has high demands on the imaging modality with respect to spatial and temporal resolution. The image quality that can be acquired by computed tomography is almost at pace with traditional catheter based an- giography. However, analysis of the data is a manual and time consuming process. Hence, a quick evaluation of the images is required in order to provide optimal patient care. Especially the identification of small structures like plaques contained in the coronary arteries of the heart is difficult. In this thesis, methods were examined that approach this problem. The foundation of the presented algorithms is a robust segmentation of the coronary arteries within the data. Based on this segmentation, methods that operate on its results have been developed that allow the classification of pathologies along the vessels. A learning-based approach has been implemented and used to identify diseased regions along the arteries. The resulting algorithm is capable of quickly detecting the location of soft- and calcified plaques in the data. Besides the detection of the location and the type of plaques, their quantification is important with respect to risk assessment. A fully automatic, threshold based segmentation and scoring method for calcified plaque is presented that delivers similar results than those obtained by manual segmentation from a radiologist. Finally, a snake-based segmentation algorithm for soft-plaques in CT angiography data has been examined. This approach generates a boundary hull along the whole vessel and extracts a radius distribution curve from that data. Thereby, it is possible to detect and quantify the narrowing of vessel lumen in the presence of a soft-plaque. Overall, the algorithms presented in this thesis and the software products that were developed in conjunction with it could contribute significantly to the provision and improvement of computer aided diagnostic methods for the analysis of coronary artery disease in CT data.Erkrankungen des kardiovaskulären Systems sind weltweit Haupttodesursache. Da die KHK ein enormes gesundheitliches und ökonomisches Pro- blem darstellt, ist es unerlässlich, die klinischen Verfahren zur Diagnose, Behandlung und Nachsorge zu unterstützen. Die medizinische Bildgebung des Herzens stellt hohe Ansprüche an die Modalität der Aufnahmetechniken in Bezug auf räumliche und zeitliche Auflösung. Hier ist die Computertomographie mittlerweile auf einem qualitativ ähnlich hohen Stand wie die traditionelle katheterbasierte Koronarangiographie. Obwohl das Krankheitsbild eine schnelle und verlässliche Diagnosenstellung erfordert, um eine optimale Patientenversorgung zu gewährleisten, ist die Analyse der Bilddaten jedoch noch immer ein aufwändiger manueller Prozess. Beim Vorliegen einer KHK wird der Herzmuskel aufgrund eines unzureichenden Blutflusses in den Herzkranzgefäßen nicht mehr ausreichend mit Sauerstoff versorgt. Dieser unzureichende Blutfluss wird durch kleine arteriosklerotische Plaques verursacht, die das Gefäß blockieren - eine Stenose entsteht. In der vorliegenden Arbeit werden automatische Verfahren vorgestellt, die den diagnosestellenden Radiologen bei seiner Aufgabe unterstützen kön- nen. Dabei erstellen die verwendeten Algorithmen eine Erstdiagnose, ohne eine Benutzerinteraktion zu benötigen. Die Grundlage der Verfahren bildet eine robuste Gefäßbaumsegmentierung. Darauf aufbauend wird ein lernbasiertes Verfahren untersucht, welches in der Lage ist, pathologische Re- gionen automatisch zu erkennen. Neben der reinen Erkennung von Plaques nimmt die Quantifizierung derselben einen wichtigen Stellenwert für die Ri- sikoanalyse ein. Es wird daher ein vollautomatisches, schwellwertbasiertes Verfahren vorgestellt, welches Kalk-Plaques detektieren und einen klinisch relevanten Kalziumscore erstellen kann. Dabei wurden Ergebnisse erzielt, die mit denen von Radiologen manuell erstellten vergleichbar sind. Schließ- lich wird ein auf aktiven Konturen basiertes Verfahren gezeigt, um Soft- Plaques in CT Daten zu erkennen und zu quantifizieren. Dabei wird eine Gefäßwandhülle erstellt und eine Radiusverteilungskurve über das gesamte Gefäß erzeugt, anhand derer Soft-Plaques erkannt und näherungsweise deren Ausmaß bemessen werden kann. Zusammen leisten die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden und die erstellten Software-Prototypen einen wichtigen Beitrag zur Forschung und Entwicklung im Bereich der computergestützten Diagnose zur Analyse der koronaren Herzkrankheit in CT Daten