Aort Kapakçığının Çok-Kesitli Bilgisayarlı Tomografi Görüntülerinden Model-Bağımsız Otomatik Bölütlenmesi [Pamukkale Univ Muh Bilim Derg]
Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. Baskıdaki Makaleler: PAJES-26817 | DOI: 10.5505/pajes.2020.26817  

Aort Kapakçığının Çok-Kesitli Bilgisayarlı Tomografi Görüntülerinden Model-Bağımsız Otomatik Bölütlenmesi

Devrim Ünay1, ibrahim harmankaya2, ilkay oksuz2, rahmi cubuk3, Levent Çelik4, Kamuran Kadipasaoglu5
1Elektrik-Elektronik Mühendisliği, İzmir Demokrasi Üniversitesi, İzmir
2Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Bahçeşehir Üniversitesi, İstanbul
3Tıp Fakültesi, Maltepe Üniversitesi, İstanbul
4Radyoloji Online, İstanbul
5Biyomedikal Mühendisliği, Elektrik-Elektronik Fakültesi, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul

Bir veya birden fazla kalp kapakçığının etkilenebildiği kapakçık hastalıklarının etkin tedavisi için bu kapakçıkların onarılması ya da değiştirilmesini gereklidir. Kapakçıkların 2B/3B statik görüntülerinden elde edilecek bilgiyi tamamlayıcı bilgi içeren hastaya-özgü ve dinamik bir model bu girişimsel tedavi rehberlik edebilir. Bu amaçla bu çalışmada yeni bir otomatik model-bağımsız aort kapakçığı bölütleme yöntemi önerilmiş ve yöntemin doğruluğu aort kapakçığının kapalı anına ait geleneksel kontrastlı EKG-güdümlü çok-kesitli BT verisinden elde edilen uzman işaretlemeleri ile ölçülmüştür. Yöntemin başarısı 19 gerçek veride detaylı olarak değerlendirilmiş ve Hessian temelli sonucun üzerine bölge büyütme yaklaşımının performansının umut vadettiği ama bunun yanı sıra problemin zorluğunu göstermiştir.

Anahtar Kelimeler: Aort kapakçığı, Bölütleme, Model-bağımsız, Bölge büyütme, Hessian, Supravalvüler sinüs tespiti, Çıkan aort, Bilgisayarlı tomografi, Kalp kapakçığı hastalıkları


Model-free Automatic Segmentation of the Aortic Valve in Multislice Computed Tomography Images

Devrim Ünay1, ibrahim harmankaya2, ilkay oksuz2, rahmi cubuk3, Levent Çelik4, Kamuran Kadipasaoglu5
1Electrical-Electronics Engineering, Izmir Democracy University, Izmir
2Electrical and Electronics Engineering, Bahcesehir University, Istanbul
3Faculty of Medicine, Maltepe University, Istanbul
4Radiology Online, Istanbul
5Biomedical Engineering, Electrical-Electronics Faculty, Yıldız Technical University, Istanbul

Valvular diseases may affect one or more of the cardiac valves, which may need to be replaced or restored for effective treatment. The surgical procedure can be guided by a patient-specific and dynamic model containing information complementary to the 2D/3D static images of the valves. To this end, in this study a novel automated model-free aortic valve segmentation method is presented, and its performance is evaluated against expert annotations over conventional contrast- enhanced ECG-gated multislice CT data of the aortic valve at its closed position. Detailed evaluation of the proposed method in 19 real cases revealed an encouraging performance of 3D region growing over Hessian based approach but also demonstrated the complexity of the problem.

Keywords: Aortic valve, Segmentation, Model-free, Region growing, Hessian, Supravalvular sinus detection, Ascending aorta, Computed tomography, Valvular heart diseases




Sorumlu Yazar: Devrim Ünay, Türkiye


ARAÇLAR
Düzeltilmemiş Tam Metin
Yazdır
Alıntıyı İndir
RIS
EndNote
BibTex
Medlars
Procite
Reference Manager
E-Postala
Paylaş
Yazara e-posta gönder

Benzer makaleler
Google Scholar


 
Creative Commons Lisansı
Bu dergi Creative Commons Al 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.


LookUs & Online Makale