Dissertação de mestrado integrado em Engenharia BiomédicaCardiovascular diseases (CVDs) are the leading cause of death in the world, representing
30% of all global deaths. Among others, assessment of the left ventricular (LV) morphology and
global function using non-invasive cardiac imaging is an interesting technique for diagnosis and
treatment follow-up of patients with CVDs. Nowadays, cardiac magnetic resonance (CMR)
imaging is the gold-standard technique for the quantification of LV volumes, mass and ejection
fraction, requiring the delineation of endocardial and epicardial contours of the left ventricle from
cine MR images. In clinical practice, the physicians perform this segmentation manually, being a
tedious, time consuming and unpractical task. Even though several (semi-)automated methods
have been presented for LV CMR segmentation, fast, automatic and optimal boundaries
assessment is still lacking, usually requiring the physician to manually correct the contours.
In the present work, we propose a novel fast fully automatic 3D+time LV segmentation
framework for CMR datasets. The proposed framework presents three conceptual blocks: 1) an
automatic 2D mid-ventricular initialization and segmentation; 2) an automatic stack initialization
followed by a 3D segmentation at the end-diastolic phase; and 3) a tracking procedure to
delineate both endo and epicardial contours throughout the cardiac cycle. In each block, specific
CMR-targeted algorithms are proposed for the different steps required. Hereto, we propose
automatic and feasible initialization procedures. Moreover, we adapt the recent B-spline Explicit
Active Surfaces (BEAS) framework to the properties of CMR image segmentation by integrating
dedicated energy terms and making use of a cylindrical coordinate system that better fits the
topology of CMR data. At last, two tracking methods are presented and compared.
The proposed framework has been validated on 45 4D CMR datasets from a publicly
available database and on a large database from an ongoing multi-center clinical trial with 318
4D datasets. In the technical validation, the framework showed competitive results against the
state-of-the-art methods, presenting leading results in both accuracy and average computational
time in the common database used for comparative purposes. Moreover, the results in the large
scale clinical validation confirmed the high feasibility and robustness of the proposed framework
for accurate LV morphology and global function assessment. In combination with the low
computational burden of the method, the present methodology seems promising to be used in
daily clinical practice.As doenças cardiovasculares (DCVs) são a principal causa de morte no mundo,
representando 30% destas a nível global. Na prática clínica, uma técnica empregue no
diagnóstico de pacientes com DCVs é a avaliação da morfologia e da função global do ventrículo
esquerdo (VE), através de técnicas de imagiologia não-invasivas. Atualmente, a ressonância
magnética cardíaca (RMC) é a modalidade de referência na quantificação dos volumes, massa e
fração de ejeção do VE, exigindo a delimitação dos contornos do endocárdio e epicárdio a partir
de imagens dinâmicas de RMC. Na prática clínica diária, o método preferencial é a segmentação
manual. No entanto, esta é uma tarefa demorada, sujeita a erro humano e pouco prática. Apesar
de até à data diversos métodos (semi)-automáticos terem sido apresentados para a
segmentação do VE em imagens de RMC, ainda não existe um método capaz de avaliar
idealmente os contornos de uma forma automática, rápida e precisa, levando a que geralmente
o médico necessite de corrigir manualmente os contornos.
No presente trabalho é proposta uma nova framework para a segmentação automática
do VE em imagens 3D+tempo de RMC. O algoritmo apresenta três blocos principais: 1) uma
inicialização e segmentação automática 2D num corte medial do ventrículo; 2) uma inicialização
e segmentação tridimensional no volume correspondente ao final da diástole; e 3) um algoritmo
de tracking para obter os contornos ao longo de todo o ciclo cardíaco. Neste sentido, são
propostos procedimentos de inicialização automática com elevada robustez. Mais ainda, é
proposta uma adaptação da recente framework “B-spline Explicit Active Surfaces” (BEAS) com a
integração de uma energia específica para as imagens de RMC e utilizando uma formulação
cilíndrica para tirar partido da topologia destas imagens. Por último, são apresentados e
comparados dois algoritmos de tracking para a obtenção dos contornos ao longo do tempo.
A framework proposta foi validada em 45 datasets de RMC provenientes de uma base de
dados disponível ao público, bem como numa extensa base de dados com 318 datasets para
uma validação clínica. Na avaliação técnica, a framework proposta obteve resultados
competitivos quando comparada com outros métodos do estado da arte, tendo alcançado
resultados de precisão e tempo computacional superiores a estes. Na validação clínica em larga
escala, a framework provou apresentar elevada viabilidade e robustez na avaliação da morfologia
e função global do VE. Em combinação com o baixo custo computacional do algoritmo, a
presente metodologia apresenta uma perspetiva promissora para a sua aplicação na prática
clínica diária