Boesiger, P.

Botnar, R.

Kozerke, S.

Scheidegger, M.B.

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Blutgefässsegmentation in MR-Bildern mittels Aktivkontur-ModellenKozerke S., Botnar R., Scheidegger M.B., Boesiger P.Institut für Biomedizinische Technik und Medizinische InformatikUniversität und , CH-8044 Zürich, SchweizEINLEITUNGDie Untersuchung der Strömungsverhältnisse deskardio-vaskulären Systems und die Berechnung vonFlussparametern in Blutgefässen mittels MRI-Methodenerfordert die Bestimmung der Blutgerassbegrenzungenin einer zeitlichen Abfolge von phasenkodierten Bil-dern. Die manuelle Kennzeichnung der Gerasskonturenmit graphischen Eingabehilfen ist sehr zeitaufwendigund deren Genauigkeit vom Benutzer abhängig. Um dieKonturdetektion der Gefässquerschnitte effektiver zugestalten wurde ein Softwarepaket, basierend auf Aktiv-konturen [1], entwickelt. Aufgrund von möglichen Bild-artefakten in den Intensitätsbildem (Modulus) währendder Systole wird die Phaseninformation (Phase) eben-falls für die Segmentation genutzt.METHODENGrosse Arterien (z.B. Aorta asc.) können sich beträcht-lich in Form und Position während eines Herzzyklus'verändern. Deshalb wird die Veränderung des Gefass-querschnitts in eine Translations- und eine Deforma-tionskomponente zerlegt (Figur 1)..* Segroentation des Start-Bildes (t=t0)* Snake_A-AlgorithmusBerechnung der Geföss-Translationzu der vorher segmentierten Konrar* Verschiebung der Start-Kontur (t=tQ>* Ersetzen fehlender Kantenpunkteaus dem vorher segmentierten Bild* Segmentation des aktuellen Bildes* Snake_B-AIgorithmusFigur 1: Die Segmentation der Gefässquerschnitte er-folgt durch Bestimmung einer Translations- und einerDeformationskomponente; die Startbildkontur wird alsÄhnlichkeitsreferenz genutzt, um zu starke Abweichun-gen der Gefässformen zu verhindernDie Translation bestimmt die ungefähre Verschiebungdes Gefassquerschnitts zwischen zeitlich benachbartenHerzphasen. Die Verschiebung wird durch eine Kreuz-korrelationsmethode ermittelt. Die Detektion der Form-änderung des Gefässquerschnitts erfolgt durch Anwen-dung von Aktiv-Kontur-Algorithmen (Figur 2).WUM, XMITZAUII Phon: l - l « >»Figur 2: Bestimmung der Deformation des Gefässquer-schnitts durch einen Aklivkontur-Algorithmus ausge-hend von einer Initialkontur (Benutzer setzt 2 Punkte in-nerhalb des Gefässes, die durch eine Splinefunktionverbunden werden)Querströmungen innerhalb des Gefassquerschnitts undBewegungen höherer Ordnung fuhren während derSystole fuhren oft zu Bildartefakten in denModulusbildern. Die direkte Auswertung der Modulus-information zu Zeitpunkten der Systole führt zu unzu-verlässigen Ergebnissen in der Konturdetektion. In die-sen Fällen werden die Phasenbilder für dieSegmentation herangezogen. Die gesamte Vorgehens-weise zur Segmentation benötigt a priori Wissen, z.B.Parameter für maximale Verschiebung und Grössenän-deningen der Gefässe während des Herzzyklus'. DieseParameter werden mit der Angabe der zu untersuchen-den Geiassart durch den Benutzer eingestellt. Ein Bildder Bildserie wird automatisch anhand der Grauwertva-rianz als Startbild ausgewählt. Der Benutzer setzt aufdiesem Bild durch 2-3 Punkte eine beliebige Initialkon-tur innerhalb des zu untersuchenden Gefässes, da aus-serhalb des Gefässes Kanten anderer Organe zu einerfehlerhaften Segmentation fuhren können. Ausgehendvon dieser Kontur delektiert ein Aktivkonturalgorithmus(Snake_A) die Gefassgrenzen. Um eine Bewegung derAktivkontur ausgehend von einer Initialposition inner-halb des Gefässes nach aussen zu den zu suchendenGefassgrenzen zu bewirken, wird ein in [2] vorgestelltes;636 Biomedizinische Technik · Band 41 · Ergänzungsband 1 · 1996Balloon-Modell genutzt. Die ermittelte Kontur desStartbildes wird als Ähnlichkeitsreferenz gespeichert.Diese Referenz verhindert bei der Segmentation allerweiteren Herzphasen ein Anheften der Aktivkontur anKanten möglicher Bildartefakte oder angrenzender Or-gane. Hierzu wird die Kontur des Startbildes als Scha-blone bei der Segmentation aller weiteren Bilder derZeitserie genutzt. Die Detektion der Gefäss-begrenzungen erfolgt sequentiell, ausgehend vom Start-bild (Snake_A), durch den zweiten Aktivkontur-Algorithmus (Snake__B). Den Segmentationsablaufzeigt Figur 3.imnaiisieningd*rTTvtAnt<iHr\n rfoc <2f artHllffocovgilicuUiuoii ut^ ouu itsutrc*"' ' · · · · . ' ' . ' :'.'." - · · · ' ' - ; ' ' · ' · · ' .'' ' -.. · ·.· · · · . · · . . · · · . . /• · · · · . · . · · · ' · . > ' · · . · · · . · · ·' ' ' · · · .· · ' ·.· ·· . ·. ·· ' . . · . : . · · . ; . . . ' " -" · : ' . · : "·. ".·.'·.·'.oegixk&uulUOD aller anderen ,Phasen des Herzzyklus' · ' ' · · . . . . . ' · ' · · · . · . ' ·Benutzer-Ei ngal^eq-Region of Interest (ROI)-GetasstypUnterdrückung ZufallsphaseBestimmung StartbildBenutzer-Eingabe-Eingabe StartkonturSnake_A-Algorithmus! Benutzer-Eingabe (optional); -Kontur-KorrekturSichere Kontur als ReferenzKanten+Kontur-PropagierungSnake_B-Algorithmus-4, 1-1JFigur 3: Programmablauf zur Segmentation der Gefäss-begrenzungen einer zeitlichen Abfolge von Bildern; dieSegmentation pro Herzphase erfolgt entweder auf demModulus- oder Phasenbild in Abhängigkeit der Bildqua-litätERGEBNISSEDie Segmentation der Carotis int. und der Aorta asc. er-folgte einerseits automatisch durch die vorgestellte Soft-ware und andererseits manuell durch einen erfahrenenBenutzer.13.111.4g .2<=,6.65.0(a) \O ST 102 152 203 254 SOS 356 4O6 457 SOS[rru]€1 f 13 166 219 271 323 376 42 4 1 633- .Figur 4: Mittlerer Blutflussverlauf der Carotis int. (a)und der Aorta asc. (b) berechnet aus der automatischerfolgten Segmentaion (-) und manuell markiertenKonturen (~)Den Vergleich der mittleren Blutflussverläufe derCarotis int. (a) und der Aorta asc. (b) zeigt Figur 4.Um die Genauigkeit der vorgestellten Segmentation zubeurteilen wurden 8 Probanden und zwei Patienten miteinem mechanischen Klappenersatz untersucht. Die Ge-schwindigkeitsverteilungen der Aorta asc. wurden unge-fähr 30 mm stromabwärts der Aortenklappe aufgenom-men. Die Aufnahmen erfolgten auf einem Philips NT1.5 Tesla Tomographen mittels einer Herzspule. Die li-neare Regression der aus den segmentierten Geschwin-digkeitsbildem berechneten Auswurf-Volumina derProbandenstudie ist in Figur 5 dargestellt.lo130120110100L PO70 l6050V)SEE = 233 mlr = 0.9950 60 70 80 80 100Stroke Volume [ml] - manual120 130Figur 5: Lineare Regression der Auswurf-Volumina(Stroke Volume) berechnet aus Geschwindigkeitsbildernmit manuell und automatisch ermittelten Gefässkontu-renDie Implementierung der Segmentationsalgorithmen er-folgte mit dem Signal-Processing-Package PV-WAVE(Visual Numerics Inc.) für UNIX als auch VMS-Systeme geeignet. Für die Segmentation und Berech-nung der mittleren Blutflusskurven liegt der Zeitauf-wand im Minutenbereich. Eine manuelle Segmentationdurch einen erfahrenen Benutzer erfordert ungefähr die5-fache Zeit.SCHLUSSFOLGERUNGENDie gute Übereinstimmung der bestimmten Voluminader automatisch und der manuell bestimmten Konturender Aorta asc. demonstriert die Zuverlässigkeit der vor-gestellten Methode für die Untersuchung grösserer Ar-terien. Die Verwendung von Bereichen der Phasenbild-kanteninformation sichert eine ungefähre Segmentationder Querschnitte auf Bildern, die aufgrund starker Blut-strömungen in der Querschnittsebene Artefakte in denModulusbildern aufweisen. Untersuchte Zeitserien klei-nerer Arterien (z.B. Carotis int.) zeigen aufgrund derAbbildung eines solchen Gefässes durch eine geringereAnzahl von Pixeln grössere Ungenauigkeiten in der Be-stimmung des mittleren Blutflussverlaufs.LITERATUR[1] Kass M., Witkin A., Terzopolous D., Proc. ICCV,IEEE, 259-268,1987[2] Cohen L.D., Cohen L, IEEE TPMI, Vol. 15, 1131-1147,1993Biomedizinische Technik · Band 41 · Ergänzungsband 1-1996 637

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