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Automatisierte Analyse und Visualisierung der Koronararterien und großen Kavitäten des Herzens für die klinische Anwendung

Wesarg, Stefan (2007)
Automatisierte Analyse und Visualisierung der Koronararterien und großen Kavitäten des Herzens für die klinische Anwendung.
Technische Universität Darmstadt
Dissertation, Erstveröffentlichung

Kurzbeschreibung (Abstract)

Es werden verschiedene Verfahren zur Analyse von Bilddaten des kardiovaskulären Systems behandelt. Damit wird eine Verbesserung sowohl der Diagnose als auch der Planung von eventuell notwendigen Eingriffen erreicht. Die beschriebenen Verfahren zeichnen sich durch eine hohe Automatisierung und Reproduzierbarkeit der Analyseergebnisse sowie ihre klinische Anwendbarkeit aus. Augenmerk wird vor allem auf die auf der Oberfläche des Herzens liegenden Herzkranzgefäße und die den Hauptteil des Herzens bildenden Kavitäten – das linke und rechte Ventrikel gelegt. Hier werden verschiedene im Rahmen dieser Arbeit entwickelte, neue Segmentierungs- und Analyseverfahren vorgestellt und diskutiert. Im Falle der Herzkranzgefäße sind das trackingbasierte Segmentierungsansätze, die die Basis für eine Analyse des Gefäßes hinsichtlich der Detektion und Vermessung von Stenosen, des Vorhandenseins von harten Arterienverkalkungen und der Zusammensetzung des umliegenden Gewebes bilden. Desweiteren wird ein Verfahren vorgestellt, das es ermöglicht, die damit erreichten Ergebnisse mit der Koronarangiographie – dem Gold-Standard – zu vergleichen. Für eine angepaßte Präsentation der Analyseergebnisse werden speziell entwickelte Verfahren für deren optimale Visualisierung als auch die der Bilddaten selbst vorgestellt. Letztere betreffend wird ein automatisches Verfahren eingeführt, mit dessen Hilfe sich Strukturen wie der Brustkorb ausmaskieren lassen, die die direkte Sicht auf das Herz stören. Für die Analyse von linkem (LV) und rechtem Ventrikel (RV) werden automatisierte Segmentierungsverfahren vorgestellt, aus deren Ergebnis sich die die Dynamik der Ventrikel beschreibenden physikalischen Parameter ableiten lassen. Für das LV wird eine umfassende, automatische und detaillierte Analyse der Wandbewegung, Wanddickenzunahme und Volumenänderung vorgestellt. Als neuer Deskriptor für die Dynamik wird die Asynchronität eingeführt. Die für das LV entwickelten Analyseverfahren werden auf das RV übertragen und ermöglichen so eine ganz neue Qualität dessen Analyse. Die Präsentation der berechneten Parameter erfolgt in einer standardisierten Weise entsprechend den Empfehlungen der American Heart Association. Als Erweiterung dieser Darstellungsmöglichkeit wird die direkte Visualisierung dieser Größen zusammen mit einem 3D-Rendering des LV eingeführt. Dies fließt ein in eine kombinierte Darstellung von dynamischen Parametern und Infarktbereichen des Herzens. Letztere werden zudem automatisch quantifiziert.

Typ des Eintrags: Dissertation
Erschienen: 2007
Autor(en): Wesarg, Stefan
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Automatisierte Analyse und Visualisierung der Koronararterien und großen Kavitäten des Herzens für die klinische Anwendung
Sprache: Deutsch
Referenten: Fellner, Prof. Dr. Dieter W. ; Giannitsis, PD Dr. med Evangelos
Publikationsjahr: 5 Dezember 2007
Ort: Darmstadt
Datum der mündlichen Prüfung: 1 Oktober 2007
URL / URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-8969
Kurzbeschreibung (Abstract):

Es werden verschiedene Verfahren zur Analyse von Bilddaten des kardiovaskulären Systems behandelt. Damit wird eine Verbesserung sowohl der Diagnose als auch der Planung von eventuell notwendigen Eingriffen erreicht. Die beschriebenen Verfahren zeichnen sich durch eine hohe Automatisierung und Reproduzierbarkeit der Analyseergebnisse sowie ihre klinische Anwendbarkeit aus. Augenmerk wird vor allem auf die auf der Oberfläche des Herzens liegenden Herzkranzgefäße und die den Hauptteil des Herzens bildenden Kavitäten – das linke und rechte Ventrikel gelegt. Hier werden verschiedene im Rahmen dieser Arbeit entwickelte, neue Segmentierungs- und Analyseverfahren vorgestellt und diskutiert. Im Falle der Herzkranzgefäße sind das trackingbasierte Segmentierungsansätze, die die Basis für eine Analyse des Gefäßes hinsichtlich der Detektion und Vermessung von Stenosen, des Vorhandenseins von harten Arterienverkalkungen und der Zusammensetzung des umliegenden Gewebes bilden. Desweiteren wird ein Verfahren vorgestellt, das es ermöglicht, die damit erreichten Ergebnisse mit der Koronarangiographie – dem Gold-Standard – zu vergleichen. Für eine angepaßte Präsentation der Analyseergebnisse werden speziell entwickelte Verfahren für deren optimale Visualisierung als auch die der Bilddaten selbst vorgestellt. Letztere betreffend wird ein automatisches Verfahren eingeführt, mit dessen Hilfe sich Strukturen wie der Brustkorb ausmaskieren lassen, die die direkte Sicht auf das Herz stören. Für die Analyse von linkem (LV) und rechtem Ventrikel (RV) werden automatisierte Segmentierungsverfahren vorgestellt, aus deren Ergebnis sich die die Dynamik der Ventrikel beschreibenden physikalischen Parameter ableiten lassen. Für das LV wird eine umfassende, automatische und detaillierte Analyse der Wandbewegung, Wanddickenzunahme und Volumenänderung vorgestellt. Als neuer Deskriptor für die Dynamik wird die Asynchronität eingeführt. Die für das LV entwickelten Analyseverfahren werden auf das RV übertragen und ermöglichen so eine ganz neue Qualität dessen Analyse. Die Präsentation der berechneten Parameter erfolgt in einer standardisierten Weise entsprechend den Empfehlungen der American Heart Association. Als Erweiterung dieser Darstellungsmöglichkeit wird die direkte Visualisierung dieser Größen zusammen mit einem 3D-Rendering des LV eingeführt. Dies fließt ein in eine kombinierte Darstellung von dynamischen Parametern und Infarktbereichen des Herzens. Letztere werden zudem automatisch quantifiziert.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

This work deals with several methods for analyzing cardiac image data. These approaches enhance on one hand the diagnosis part and on the other hand the planning of possibly necessary interventions. The procedures described here are characterized by a high degree of automation, a good reproducibility of the analysis results, and their clinical applicability. The focus is on the coronary arteries, that are located on the surface of the heart muscle, and on the major cavities – the left and the right ventricle. Several newly developed methods for segmenting and analyzing these anatomical structures are presented and discussed. Concerning the coronary vessels, tracking-based segmentation methods are introduced that serve as a basis for analyzing the arteries with regard to the detection and the quantification of stenoses, the presence of hard plaques, and the constitution of the surrounding tissue. In addition, a method for comparing these results with those of the coronary angiography – the current gold standard – is introduced. For the purpose of presenting theses results as well as the data sets themselves, special techniques for an optimal visualization are presented. Regarding the latter case, a new approach for automatically masking out structures like the ribs that perturb the visibility of the heart is developed. Automated segmentation methods for extracting the left (LV) and the right ventricle (RV) are presented. Based on that, parameters describing the dynamics of the ventricles can be extracted. Concerning the LV, a comprehensive, automatic, and detailed analysis of wall motion, wall thickening, and change in volume is shown. The parameter asynchronism is introduced, representing a new descriptor for the heart’s dynamics. The analysis methods developed for the LV are then applied to the RV, bringing a new quality to its analysis. The presentation of the analysis results adheres to the standards of the American Heart Association, making its comparison easy. A direct 3D visualization of these parameters in conjunction with the morphology and the dynamics of the LV extends the portfolio of available presentation modalities. This leads to a combined visualization of dynamic parameters and the location of scar tissue caused by an infarction. The latter one is in addition quantified in an automated manner.

Englisch
Freie Schlagworte: Computer Graphics, Visualization, Cardiology, Medical Imaging, Automation, Analysis
Zusätzliche Informationen:

193 S.

Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 20 Fachbereich Informatik
20 Fachbereich Informatik > Graphisch-Interaktive Systeme
Hinterlegungsdatum: 17 Okt 2008 09:22
Letzte Änderung: 21 Nov 2023 09:41
PPN:
Referenten: Fellner, Prof. Dr. Dieter W. ; Giannitsis, PD Dr. med Evangelos
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 1 Oktober 2007
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