Algorithmen zur Koronargefäßsegmentierung in der Cine-Kardioangiography

Gerald Adam Zwettler

Algorithmen zur Koronargefäßsegmentierung in der Cine-Kardioangiography

Translated title of the contribution: Coronary Vessel Segmentation Algorithms for Cine-Angiography Image Data

Gerald Adam Zwettler

Research Center Hagenberg

Research output: Types of Theses › Master's Thesis / Diploma Thesis

Abstract

In progress of a clinical study the General Hospital Linz (AKH Linz) elucidates in cooperation with the blood center of the Red Cross Linz the potential and impacts of stem cells for treatment of myocardial infarction patients. Adult autologous stem cells are expected to be able to build up any human tissue. Therefore, those unspecific cells are directly transplanted into the left ventricle to regenerate myocardial muscle areas affected by a heart attack. A software system developed at the FH OÖ F&E Competence Center Hagenberg (research and development department of the University of Applied Sciences Upper Austria) for diagnosis and monitoring of cardiac stem cell therapy is supporting the research group at AKH Linz. A dynamic three dimensional model of the human heart is generated from two dimensional biplane images acquired during x-ray angiography. Areas with reduced contractility are color-coded generating a much more expressive model than two dimensional grayscale images. Providing cardiologists a detailed view in 3D on the patients cardiac cycle. Next to the visualization of heart wall dynamics, the generated model also allows assessment of medical parameter like ejection fraction and wall motion patterns that gives a good picture about how efficient the heart is still working. The aim of this thesis is the development of novel manual and automated methods for segmentation of the coronary vessel tree in cine-angiograms. These segmented structures serve as input for three dimensional modelling and analysis. Developed algorithms are based on the application of a Gabor filter for contrast enhancement of vessel borders. In further steps statistical region classification contour detection of the vessel tree is done. Data is evaluated by concepts of mathematical morphology to provide automated methods and for centerline and border detection. The novel data model enables both automated and manual segmentation. Segmented regions are further classified corrected to achieve nearly optimal vessel preparation. Focus of this work is the development and implementation of novel algorithms for automated segmentation. Segmentation algorithms showed accurate results for coronary vessel segmentation.

Translated title of the contribution	Coronary Vessel Segmentation Algorithms for Cine-Angiography Image Data
Original language	German
Publication status	Published - 2005

Cite this

@mastersthesis{a6f7ccf8fc604305912fda836c70baf7,

title = "Algorithmen zur Koronargef{\"a}{\ss}segmentierung in der Cine-Kardioangiography",

abstract = "Im Zuge einer klinischen Studie erforscht das Allgemeine Krankenhaus Linz in Kooperation mit der Blutzentrale des O{\"O}. Roten Kreuzes die Anwendung von Stammzellen zur Behandlung von Herzinfarktpatienten. Unspezifizierte k{\"o}rpereigene Stammzellen haben die F{\"a}higkeit, sich in beliebiges funktionales Gewebe umzuwandeln. Mit dieser neuartigen Behandlungsart, bei der die Stammzellen direkt in das gesch{\"a}digte Herzareal transplantiert werden, wird eine Regenerierung der durch den Herzinfarkt gesch{\"a}digten Bereiche des Herzmuskels erwartet. Ein am FH O{\"O} F&E Competence Center Hagenberg entwickeltes Softwaresystem zur Diagnose und Monitoring des Herzens unterst{\"u}tzt die Forschungsgruppe in der Anwendung der Stammzellentherapie. Aus zweidimensionalen R{\"o}ntgenprojektionen des Herzens kann ein dynamisches Modell der Herzkammer konstruiert werden, bei dem Areale farblich hervorgehoben werden, die Beeintr{\"a}chtigungen in der Kontraktionsf{\"a}higkeit des Herzmuskels aufweisen. Somit wird dem behandelnden Arzt ein Blick auf die Bewegungsmuster des Herzens w{\"a}hrend eines kompletten Herzzyklus gew{\"a}hrt. Auch ist es mit Hilfe des dreidimensionalen Modells einfacher, diagnostische Parameter, wie das relative Schlagvolumen und Wandbewegungsmuster, die Auskunft {\"u}ber den Gesamtzustand des Herzens geben, zu bestimmen. Diese Diplomarbeit behandelt die Entwicklung von manuellen und automatisierten Algorithmen zur Segmentierung der Koronargef{\"a}{\ss}e in Cine-Angiogrammen. Dadurch sollen eine dreidimensionale Darstellung und Analysen f{\"u}r Koronargef{\"a}{\ss}e erm{\"o}glicht werden. Die entwickelten Algorithmen zur Segmentierung basieren auf der Implementierung eines Gabor Filters zur Kontrastverst{\"a}rkung in den Gef{\"a}{\ss}regionen mit anschlie{\ss}ender statistischer Regionsklassifizierung, um die Kontur des koronaren Gef{\"a}{\ss}baumes zu ermitteln. Diese Daten werden mit Konzepten aus der mathematischen Morphologie weiterverarbeitet, sodass automatisierte Funktionen zur Detektion des Gef{\"a}{\ss}verlaufes sowie der Gef{\"a}{\ss}r{\"a}nder bereitgestellt werden. Das Datenmodell ist so gestaltet, dass manuelle und automatische Segmentierungen kombiniert durchgef{\"u}hrt werden k{\"o}nnen. In einem weiteren Prozessschritt besteht die M{\"o}glichkeit zur automatischen Klassifizierung der segmentierten Regionen. Der Schwerpunkt dieser Arbeit wird auf die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen zur automatisierten Segmentierung gelegt. Ferner werden in dieser Diplomschrift auch das Design sowie die Implementierung behandelt und die erzielten Ergebnisse dargestellt.",

author = "Zwettler, {Gerald Adam}",

year = "2005",

language = "Deutsch",

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TY - THES

T1 - Algorithmen zur Koronargefäßsegmentierung in der Cine-Kardioangiography

AU - Zwettler, Gerald Adam

PY - 2005

Y1 - 2005

N2 - Im Zuge einer klinischen Studie erforscht das Allgemeine Krankenhaus Linz in Kooperation mit der Blutzentrale des OÖ. Roten Kreuzes die Anwendung von Stammzellen zur Behandlung von Herzinfarktpatienten. Unspezifizierte körpereigene Stammzellen haben die Fähigkeit, sich in beliebiges funktionales Gewebe umzuwandeln. Mit dieser neuartigen Behandlungsart, bei der die Stammzellen direkt in das geschädigte Herzareal transplantiert werden, wird eine Regenerierung der durch den Herzinfarkt geschädigten Bereiche des Herzmuskels erwartet. Ein am FH OÖ F&E Competence Center Hagenberg entwickeltes Softwaresystem zur Diagnose und Monitoring des Herzens unterstützt die Forschungsgruppe in der Anwendung der Stammzellentherapie. Aus zweidimensionalen Röntgenprojektionen des Herzens kann ein dynamisches Modell der Herzkammer konstruiert werden, bei dem Areale farblich hervorgehoben werden, die Beeinträchtigungen in der Kontraktionsfähigkeit des Herzmuskels aufweisen. Somit wird dem behandelnden Arzt ein Blick auf die Bewegungsmuster des Herzens während eines kompletten Herzzyklus gewährt. Auch ist es mit Hilfe des dreidimensionalen Modells einfacher, diagnostische Parameter, wie das relative Schlagvolumen und Wandbewegungsmuster, die Auskunft über den Gesamtzustand des Herzens geben, zu bestimmen. Diese Diplomarbeit behandelt die Entwicklung von manuellen und automatisierten Algorithmen zur Segmentierung der Koronargefäße in Cine-Angiogrammen. Dadurch sollen eine dreidimensionale Darstellung und Analysen für Koronargefäße ermöglicht werden. Die entwickelten Algorithmen zur Segmentierung basieren auf der Implementierung eines Gabor Filters zur Kontrastverstärkung in den Gefäßregionen mit anschließender statistischer Regionsklassifizierung, um die Kontur des koronaren Gefäßbaumes zu ermitteln. Diese Daten werden mit Konzepten aus der mathematischen Morphologie weiterverarbeitet, sodass automatisierte Funktionen zur Detektion des Gefäßverlaufes sowie der Gefäßränder bereitgestellt werden. Das Datenmodell ist so gestaltet, dass manuelle und automatische Segmentierungen kombiniert durchgeführt werden können. In einem weiteren Prozessschritt besteht die Möglichkeit zur automatischen Klassifizierung der segmentierten Regionen. Der Schwerpunkt dieser Arbeit wird auf die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen zur automatisierten Segmentierung gelegt. Ferner werden in dieser Diplomschrift auch das Design sowie die Implementierung behandelt und die erzielten Ergebnisse dargestellt.

AB - Im Zuge einer klinischen Studie erforscht das Allgemeine Krankenhaus Linz in Kooperation mit der Blutzentrale des OÖ. Roten Kreuzes die Anwendung von Stammzellen zur Behandlung von Herzinfarktpatienten. Unspezifizierte körpereigene Stammzellen haben die Fähigkeit, sich in beliebiges funktionales Gewebe umzuwandeln. Mit dieser neuartigen Behandlungsart, bei der die Stammzellen direkt in das geschädigte Herzareal transplantiert werden, wird eine Regenerierung der durch den Herzinfarkt geschädigten Bereiche des Herzmuskels erwartet. Ein am FH OÖ F&E Competence Center Hagenberg entwickeltes Softwaresystem zur Diagnose und Monitoring des Herzens unterstützt die Forschungsgruppe in der Anwendung der Stammzellentherapie. Aus zweidimensionalen Röntgenprojektionen des Herzens kann ein dynamisches Modell der Herzkammer konstruiert werden, bei dem Areale farblich hervorgehoben werden, die Beeinträchtigungen in der Kontraktionsfähigkeit des Herzmuskels aufweisen. Somit wird dem behandelnden Arzt ein Blick auf die Bewegungsmuster des Herzens während eines kompletten Herzzyklus gewährt. Auch ist es mit Hilfe des dreidimensionalen Modells einfacher, diagnostische Parameter, wie das relative Schlagvolumen und Wandbewegungsmuster, die Auskunft über den Gesamtzustand des Herzens geben, zu bestimmen. Diese Diplomarbeit behandelt die Entwicklung von manuellen und automatisierten Algorithmen zur Segmentierung der Koronargefäße in Cine-Angiogrammen. Dadurch sollen eine dreidimensionale Darstellung und Analysen für Koronargefäße ermöglicht werden. Die entwickelten Algorithmen zur Segmentierung basieren auf der Implementierung eines Gabor Filters zur Kontrastverstärkung in den Gefäßregionen mit anschließender statistischer Regionsklassifizierung, um die Kontur des koronaren Gefäßbaumes zu ermitteln. Diese Daten werden mit Konzepten aus der mathematischen Morphologie weiterverarbeitet, sodass automatisierte Funktionen zur Detektion des Gefäßverlaufes sowie der Gefäßränder bereitgestellt werden. Das Datenmodell ist so gestaltet, dass manuelle und automatische Segmentierungen kombiniert durchgeführt werden können. In einem weiteren Prozessschritt besteht die Möglichkeit zur automatischen Klassifizierung der segmentierten Regionen. Der Schwerpunkt dieser Arbeit wird auf die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen zur automatisierten Segmentierung gelegt. Ferner werden in dieser Diplomschrift auch das Design sowie die Implementierung behandelt und die erzielten Ergebnisse dargestellt.

M3 - Masterarbeit / Diplomarbeit

ER -

Algorithmen zur Koronargefäßsegmentierung in der Cine-Kardioangiography

Abstract

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