Evaluación de técnicas para la detección de la cavidad ventricular izquierda en imágenes de angiografía cardiaca por rayos X

En este trabajo, se compara el desempeño de tres (3) técnicas diseñadas para la detección de la cavidad ventricular izquierda en imágenes de angiografía cardiaca, con el fin de obtener la información necesaria para cuantificar la función ventricular. Las técnicas se basan en a) aproximación lineal (AL), b) modelos de cuerpos deformables (snake), y c) relaciones funcionales y técnicas de agrupamiento (RFTA). La comparación se establece tomando como referencia los contornos trazados por especialistas cardiólogos que definen la cavidad ventricular, y siguiendo una metodología que permite cuantificar la diferencia entre la forma final obtenida por cada método propuesto y la forma real trazada por el especialista. Los resultados comprueban que la técnica basada en modelos de cuerpos deformables es más robusta frente a cambios topológicos tales como suavidad y curvatura presentes en la forma ventricular izquierda en comparación con las otras dos técnicas propuestas. Sin embargo, la técnica basada en snake, al igual que la basada en AL, necesita un conjunto de puntos iniciales establecidos de forma manual cerca de la forma a extraer, a diferencia de la técnica de RFTA, la cual extrae la forma ventricular de manera automática

Ultrasonido tridimensional en cardiología

El análisis de imágenes cardiovasculares constituyeuna herramienta útil para el diagnóstico,tratamiento y monitoreo de enfermedades cardiovasculares.Las técnicas de procesamiento de imágenespermiten la evaluación cuantitativa no-invasiva de la funcióncardiaca, proporcionando información morfológica, funcionaly dinámica. Los progresos tecnológicos recientes en ultrasonidohan permitido incrementar la calidad del tratamientoal paciente, gracias al uso de técnicas modernas de procesamientoy análisis de las imágenes. Sin embargo, la adquisiciónde estas imágenes tridimensionales (3D) dinámicas conduce ala producción de grandes volúmenes de datos para procesar,a partir de los cuales las estructuras cardiacas deben ser extraídasy analizadas durante el ciclo cardiaco. Herramientas deextracción, de visualización tridimensional, y de cuantificaciónson usadas actualmente dentro de la rutina clínica, pero desafortunadamentenecesitan de una interacción importante conel médico. Estos elementos justifican el desarrollo de nuevosalgoritmos eficaces y robustos para la extracción de estructurasy estimación del movimiento cardiaco a partir de imágenestridimensionales. Como resultado, poner a disposicióndel personal clínico nuevos medios para evaluar de maneraprecisa la anatomía y la función cardiaca a partir de imágenestridimensionales, representa un avance certero dentro de lainvestigación de una descripción completa del corazón a partirde un ´único examen. El objetivo de este artículo es mostrarcuáles han sido los avances en imagenología cardiaca 3D porultrasonido y adicionalmente observar qué áreas han sido estudiadasbajo esta modalidad imagenológica

Tomografía computarizada por rayos X en cardiología

La tomografía computarizada por rayos X es una modalidad utilizada rutinariamente en la práctica clínica. Esta modalidad genera un conjunto de imágenes en bidimensionales, cada una de las cuales representa una rodaja que incluye información sobre la anatomía interna del paciente. Las imágenes tridimensionales son obtenidas a partir de proyecciones radiológicas mediante técnicas de reconstrucción. Las proyecciones son obtenidas por la exposición del objeto a radiaciones de rayos X según distintos ángulos y por la medición del grado de absorción del haz que atraviesa al objeto. El presente artículo muestra la aplicación de esta tecnología de imágenes médicas y sus avances en cardiologí

Angiocardiología por rayos X

La radiología permite obtener una películaradiográfica de la imagen de una parte delcuerpo humano, por su exposición a los rayosX. Cuando la radiación X atraviesa el objetobajo estudio, sufre una atenuación que depende dela densidad y el espesor del objeto. Los rayos atenuadosllegan a un a un receptor que puede ser la película fotográfica,produciendo así una imagen cuyo contraste facilitaráel diagnóstico médico. La angiografía es un procedimientoradiológico usado para observar el flujo de sangre,en cualquier órgano del cuerpo. Bajo este procedimientodestacan la angiografía cardiaca para observar las arteriascoronarias, la angiografía vascular para estudiar la irrigacióndel cerebro, y la ventriculografía, para observar la cavidadventricular. En el presente artículo, se presentan unconjunto de técnicas desarrolladas para el procesamientode imágenes adquiridas durante procedimientos de angiografíacardiaca

Segmentación computacional de la vena cava superior y procesos hipertensivos

Se propone una estrategia para la segmentacióntridimensional de la vena cava superior (SVC) en20 imágenes cardiacas de tomografía computarizadamulticapa, correspondientes al ciclo cardiaco completode un sujeto. Esta estrategia está basada en la técnica derealce por similaridad global y consta de las etapas de preprocesamiento,segmentación y entonación de parámetros.El pre-procesamiento se aplica, preliminarmente, al instantede diástole final y se divide en dos fases denominadas: Filtradoy Definición de una región de interés. Estas fases abordanlos problemas de ruido, artefactos y bajo contraste de lasimágenes. Para la segmentación, de la SVC, se implementael algoritmo de crecimiento de regiones el cual es aplicadoa las imágenes pre-procesadas y es inicializado con un vóxeldetectado con máquinas de soporte vectorial de mínimoscuadrados. Durante la entonación de parámetros, se usa elcoeficiente de Dice (Dc) para comparar las segmentacionesobtenidas mediante la estrategia propuesta y la segmentacióngenerada, manualmente, por un cardiólogo. La combinaciónde técnicas de filtrado que generó el Dc más elevado considerandoel instante de diástole se aplica luego a las 19 imágenes3D restantes, obteniéndose un Dc promedio superior a 0.9 locual indica una excelente correlación entre las segmentacionesgeneradas por un experto cardiólogo y las producidas porla estrategia desarrollad

Enhancement by local similarity for automatic segmentation of the thoracic aorta in cardiac computed tomography

Mediante este trabajo se propone una estrategia para segmentar la arteria aórtica torácica (TAA) en imágenes tridimensionales (3-D) de tomografía computarizada multicapa. Esta estrategia consta de las etapas de filtrado, segmentación y entonación de parámetros. La etapa de filtrado, se emplea una técnica denominada realce por similaridad local (LSE) con el propósito de disminuir el impacto de los artefactos y atenuar el ruido en la calidad de las imágenes. Esta técnica, combina un filtro promediador, un filtro detector de bordes (denominado black top hat) y un filtro gaussiano (GF). Por otra parte, durante la etapa de segmentación 3-D se implementa un algoritmo de agrupamiento, denominado crecimiento de regiones (RG), el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas. Durante la entonación de parámetros de la estrategia propuesta, el coeficiente de Dice (Dc) es utilizado para comparar las segmentaciones, de la TAA, obtenidas automáticamente, con la segmentación de la TAA generada, manualmente, por un cardiólogo. La combinación de parámetros que generó el Dc más elevado considerando el instante de diástole se aplica luego a las 9 imágenes tridimensionales restantes, obteniéndose un Dc promedio superior a 0.92 lo cual indica una buena correlación entre las segmentaciones generadas por el experto cardiólogo y las producidas por la estrategia desarrollada.This work proposes a strategy to segment the thoracic aortic artery (TAA) into three-dimensional (3-D) multi-layer computed tomography images. This strategy consists of the stages of filtering, segmentation and intonation of parameters. The filtering stage employs a technique called local similarity enhancement (LSE) in order to reduce the impact of the artifacts and attenuate noise in the quality of the images. This technique combines an averaging filter, an edge detector filter (called black top hat) and a Gaussian filter (GF). On the other hand, a clustering algorithm, called region growth (RG), is implemented during the 3-D segmentation stage, which is applied to the pre-processed images. During the intonation of parameters of the proposed strategy, the Dice coefficient (Dc) is used to compare the segmentations, of the TAA, obtained automatically, with the segmentation of the TAA generated, manually, by a cardiologist. The combination of parameters that generated the highest Dc considering the instant of diastole is then applied to the 9 remaining three-dimensional images, obtaining an average Dc higher than 0.92 which indicates a good correlation between the segmentations generated by the expert cardiologist and those produced by The strategy developed

Realce por similaridad local para la segmentación automática de la arteria aorta torácica en imágenes de tomografía computarizada cardiaca

Mediante este trabajo se propone unaestrategia para segmentar la arteriaaórtica torácica (TAA) en imágenestridimensionales (3-D) de tomografía computarizada multicapa.Esta estrategia consta de las etapas de filtrado,segmentación y entonación de parámetros. La etapa defiltrado, se emplea una técnica denominada realce porsimilaridad local (LSE) con el propósito de disminuir el impactode los artefactos y atenuar el ruido en la calidad delas imágenes. Esta técnica, combina un filtro promediador,un filtro detector de bordes (denominado black tophat) y un filtro gaussiano (GF). Por otra parte, durante laetapa de segmentación 3-D se implementa un algoritmode agrupamiento, denominado crecimiento de regiones(RG), el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas.Durante la entonación de parámetros de la estrategiapropuesta, el coeficiente de Dice (Dc) es utilizado paracomparar las segmentaciones, de la TAA, obtenidas automáticamente,con la segmentación de la TAA generada,manualmente, por un cardiólogo. La combinación deparámetros que generó el Dc más elevado considerandoel instante de diástole se aplica luego a las 9 imágenestridimensionales restantes, obteniéndose un Dc promediosuperior a 0.92 lo cual indica una buena correlación entrelas segmentaciones generadas por el experto cardiólogo ylas producidas por la estrategia desarrollada

Tomografía por emisión nuclear en cardiología

La tomografía por emisión nuclear en medicinacardiovascular juega un papel muy importantedebido a que el daño cardiaco, inicialmente, semanifiesta como un conjunto de cambios bioquímicos y fisiológicos,que posteriormente se presentan como cambiosestructurales, visualizables con modalidades tales como ecocardiografía,tomografía computarizada, resonancia magnéticao angiografía. Estos cambios bioquímicos y fisiológicosson detectados por el análisis de la perfusión miocárdica, lacual describe el proceso de circulación sistémica, que se encargade transportar sustancias nutrientes, llevarse los productosde desecho y conducir hormonas entre la sangre y ellíquido intersticial. En este artículo se realiza una descripciónde los avances en imagenología por emisión nuclear, en susmodalidades tomografía por emisión de positrones (PET) ytomografía por emisión de fotones sencillos (SPECT), para laevaluación del flujo de sangre en el tejido miocárdico

Resonancia magnética en cardiología

El principio de la resonancia magnética nuclearbasado en la utilización de ondas de radiofrecuencia y campos magnéticos es el fundamentodel proceso de generación de imágenes tridimensionalespor resonancia magnética. Los avances alcanzadosen esta modalidad imagenológica han permitido suaplicación para la obtención de información tanto morfológicacomo funcional del sistema cardiovascular. En elpresente artículo, se hace una revisión de tales avances yde sus principales aplicaciones en cardiología

Segmentación automática de la aurícula izquierda en imágenes de tomografía computarizada cardiaca

Mediante el presente trabajo se propone una técnica para la segmentación automática de la aurícula izquierda (LA) en 10 imágenes cardiacas tridimensionales (3-D) de tomografía computarizada multi-corte, pertenecientes a un mismo sujeto. La mencionada técnica consta de las etapas de preprocesamiento y segmentación. La etapa de pre-procesamiento incluye dos fases. En la primera fase, a fin de minimizar tanto el ruido Poisson como el impacto del artefacto escalera, se emplea una técnica denominada realce por similaridad global. Este tipo de realce consiste en la aplicación de un banco de filtros, suavizadores y un detector de bordes, cuyo propósito es generar una imagen en la cual se agrupa la información de las estructuras anatómicas, que conforman las imágenes originales. En la segunda fase, considerando las imágenes filtradas, se utiliza información a priori acerca de la localización de la válvula mitral y un paradigma de aprendizaje, basado en máquinas de soporte vectorial, para definir una región de interés que aísla la LA de estructuras anatómicas vecinas. Por otra parte, para generar la morfología 3-D de la aurícula izquierda, se aplica una etapa de segmentación la cual considera las imágenes pre-procesadas y un algoritmo de agrupamiento basado en crecimiento de regiones. La estrategia propuesta genera las segmentaciones 3-D de la aurícula izquierda en todas las imágenes que conforman el ciclo cardiaco completo del sujeto considerado. Para cuantificar el desempeño de la referida técnica se consideró el coeficiente de Dice obtenié- ndose una buena correlación entre las segmentaciones automáticas y las manuales generadas por un cardiólogo