Automatic detection od asymmetry elements in dynamic CBF brain perfusion maps

W artykule zaprezentowano nowy algorytm pozwalający na detekcję asymetrii na dynamicznych mapach perfuzji mózgowej CBF. W pierwszym etapie algorytm dokonuje detekcji osi symetrii zobrazowania przechodzącej pomiędzy półkulami mózgowymi. W drugim etapie algorytm ocenia stopień asymetrii przepływu krwi w zobrazowaniu poprzez detekcję regionów o różnym przepływie w obu półkulach mózgowych. Algorytm został przetestowany na 28 zobrazowaniach perfuzyjnych, wśród których znajdowały się zarówno przypadki z nieprawidłowości w przepływie krwi mózgowej, jak i przypadki bez anomalii przepływu. Omówiony został również sposób pomiaru ilości krwi przepływającej przez mózg przy użyciu niedyfundującego wskaźnika w oparciu o konwolucyjny model Meiera-Zierlera oraz sposób konstrukcji map CBF, CBV, MTT i TTP.This paper presents a new algorithm that enables detection of asymmetry in dynamic CBF perfusion maps. In the first stage of the algorithm detection of symmetry axis of image (between left and right hemisphere) is performed. In the second stage the level of asymmetry in cerebral blood flow is measured by detection of regions with different perfusion in both brain hemispheres. The algorithm was tested on a set of 28 different images showing or not cerebral blood flow anomalies. The paper also describes the method for estimating cerebral blood flow with a non dijfusing contrast agent based on the Meier-Zierler convolution model as well as CBF, CBV, MTT and TTP perfusion maps

Computer generation of dynamic brain perfusion maps and they application in neuroradiology

W artykule szczegółowo zaprezentowano sposoby komputerowego generowania dynamicznych map perfuzji mózgu uzyskiwanych w trakcie badań technikami CT (Computer Tomography) oraz MR-DSC (Magnetic Rezonanse Dynamic Susceptibility Contrast Imaging). W szczególności omówione zostało znaczenie poszczególnych parametrów dynamicznej perfuzji struktur mózgowia, sposób konstruowania krzywych wzmocnienia kontrastowego (Time Density Curre), prawo dyfuzji Ficka, pomiar ilości krwi przepływającej przez mózg przy użyciu niedyfundującego wskaźnika, w oparciu o konwolucyjny model Meiera-Zierlera, sposób przeprowadzenia dekonwolucji za pomocą rozkładu na wartości osobliwe (SVD), oraz konstrukcję map CBF, CBV, MTT i TTP (Cerebral Blond Flow, Cerebral Blood Volume, Mean Transit Time, Time to Peak). Praca zawiera również porównanie wyników otrzymanych przy wykorzystaniu różnych pakietów oprogramowania komercyjnego oraz darmowego pozwalającego na akwizycję danych pomiarowych oraz generację map perfuzyjnych. W ostatniej części pracy zaprezentowano obszar zastosowań dynamicznej perfuzji CTw neuroradiologii oraz opis, w jaki sposób podejmuje się diagnozę medyczną za pomocą analizy mapy na przykładzie rzeczywistych przypdków medycznych.This paper presents detailed process of generation dynamic perfusion CT and MR-DSC (Magnetic Rezonanse Dynamic Susceptibility Contrast Imaging) maps. It also describes the meaning of all perfusion parameters, the way to construct time density curves (TDC), the Fick diffusion principle, the method for estimating cerebral blood flow with non diffusing contrast agent based on Meier-Zierler convolution model, the deconvolution calculation based on singular value decomposition (SVD), and CBF, CBV, MTT and TTP (Cerebral Blond Flow, Cerebral Blood Volume, Mean Transit Time, Time to Peak), maps construction. The paper consist also comparison of perfusion maps obtained from various commercial and free software. In the last part of this paper the field of usage of dynamic perfusion CT in neuroradiology is presented. There are also some examples in showing the way in which the diagnosis based on perfusion map analysis is statement

The unified algorithm for detection of potential lesions in dynamic perfusion maps cerebral blood flow, cerebral blood volume and time to peek

This paper presents an unified algorithm that enables detection of lesions in cerebral blood flow (CBF), cerebral blood volume (CBV) and time to peek (TTP) perfusion maps. The algorithm has one adaptive parameter for each type of perfusion map, the rest of algorithm is common for all kinds of perfusion images. There are two steps of the algorithm: in the first step the algorithm detects symmetry axis of a perfusion map (between left and right hemisphere), in the second stage the level of asymmetry in cerebral blood flow, cerebral blood volume or time to peak is measured by detection of regions with different perfusion in both brain hemispheres. Test of the algorithm were performed on a set of 84 different CBF, CBV and TTP images showing or not cerebral blood flow and volume anomalies. The algorithm presented in this publication has achieved satisfactory results. On 85,7% maps asymmetry regions was properly detected

Computer - aided detection of brain perfusion lesions

Autorzy artykułu prezentują nowoczesne podejście do zadania komputerowego wspomagania detekcji zmian chorobowych perfuzji mózgowej. Na podstawie zaprezentowanego w tej pracy algorytmu stworzony został systemu wspomagający diagnozę medyczną, którego działanie zostało sprawdzone na rzeczywistych danych medycznych. Rozmiar zbioru testowego obejmował 75 zestawów zobrazowań pochodzących od 30 różnych pacjentów (w zbiorze tym znajdowały się zarówno zobrazowania pacjentów, u których zdiagnozowano zmiany perfuzyjne o różnym stopniu nasilenia, jak i pacjenci z prawidłowymi wartościami perfuzji). W 77,3% przypadkach opis zdjęcia wygenerowany przez algorytm autorów był taki sam jak opis sporządzony przez lekarza radiologii.The paper presents a novel approach to analysis of brain perfusion maps based on automatic image understanding. Perfusion-weighted CT (computer tomography) and MR (magnetic resonance) tech-niques, in contrast to MR and CT angiography detecting bulk vessel flow, are sensitive to microscopic, tissue-level blood flow. PCT (perfusion CT) technique enables evaluating total and regional blood flows per unit time. PCT gives a variety of functional maps of cerebral perfusion parameters such as regional Cerebral Blood Flow (CBF), Cerebral Blood Volume (CBV) and Mean Transit Time (MTT). Each pixel of a perfusion map corresponds to the perfusion value at a given point. The colour images help quick diagnosis of an acute stroke in the event of a crisis (Fig. 1). Computer vision at the current development stage offers three types of computer image handling methods [1]: image processing (quality improvement, distinguishing object of interests from the whole complex image), image analysis (defining the features of entire image or particular objects) and pattern recognition. The fusion of those three methods with medical knowledge leads to complete understanding of the visualized symptoms (Fig. 2) [13]. Automatic image understanding of medical images is a new approach that enables drawing con-clusions about the nature of the observed disease process (Fig. 3) as well as deciding on the way in which this pathology can be cured of with use of various therapeutics methods. The validation of the presented algorithms was performed on a set of 75 triplets of medical images acquired from 30 different adult patients (men and women) with suspected ischemia / stroke. In 77.3% cases description generated by the algorithm match the diagnosis made by a physician