. 2021; 27(2): 122-128 | DOI: 10.5505/pajes.2020.26817 | |||
Aort kapakçığının çok-kesitli bilgisayarlı tomografi görüntülerinden model-bağımsız otomatik bölütlenmesiDevrim Ünay1, İbrahim Harmankaya2, İlkay Öksüz2, Rahmi Çubuk3, Levent Çelik4, Kamuran Kadipaşaoğlu51Elektrik-Elektronik Mühendisliği, İzmir Demokrasi Üniversitesi, İzmir2Elektrik-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 hastalıklarıModel-free automatic segmentation of the aortic valve in multislice computed tomography imagesDevrim Ünay1, İbrahim Harmankaya2, İlkay Öksüz2, Rahmi Çubuk3, Levent Çelik4, Kamuran Kadipaşaoğlu51Electrical-Electronics Engineering, Izmir Democracy University, Izmir2Electrical 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 diseasesDevrim Ünay, İbrahim Harmankaya, İlkay Öksüz, Rahmi Çubuk, Levent Çelik, Kamuran Kadipaşaoğlu. Model-free automatic segmentation of the aortic valve in multislice computed tomography images. . 2021; 27(2): 122-128 Sorumlu Yazar: Devrim Ünay, Türkiye |
|