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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.3.2013.tde-11072014-113457
Document
Author
Full name
Diego Armando Cardona Cardenas
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2013
Supervisor
Committee
Furuie, Sérgio Shiguemi (President)
Lemos Neto, Pedro Alves
Sales, Fernando José Ribeiro
Title in Portuguese
Quantificação em imagens de tomografia por coerência óptica intravascular.
Keywords in Portuguese
Neointima
Reestenose
Segmentação
Tomografia Ótica Coerente Intravascular (IOCT)
Abstract in Portuguese
Em 2010, doenças cardiovasculares (CVD) causaram 33% do total das mortes no Brasil. O acúmulo de placas lipídicas, calcificadas e/ou fibrosas em vasos sanguíneos é chamado aterosclerose e é uma das principais causas da maioria das internações por doenças coronárias. A implantação de stent é um dos métodos mais comuns para o tratamento de pacientes com obstrução nas coronárias, mas este pode desencadear um crescimento de uma nova íntima e causar novamente o estreitamento do vaso, resultando em problemas de irrigação do coração. Alternativas como Tomografia por Coerência Óptica Intravascular (IOCT) oferecem imagens in vivo para detecção e monitoramento da progressão de CVDs. Adicionalmente, métodos computacionais aplicados a imagens IOCT podem fornecer dados objetivos de estruturas como áreas, perímetros, etc., permitindo mais precisão no diagnóstico. Contudo, ainda é pequena a variedade de métodos quantitativos aplicados a IOCT na literatura, em comparação a outras modalidades relacionadas. Neste trabalho é proposto um método para quantificação da neoíntima após a implantação de stent, fornecendo assim informações para possíveis tratamentos. Para isto são utilizadas imagens reais de IOCT de diferentes fontes: humanos, porcos e coelhos, adquiridas em diferentes períodos após a implantação do stent. Primeiro, é segmentada a parede do vaso (Lúmen), por meio da utilização de modulação de intensidade, filtragem, Fuzzy connectedness e binarização por limiar, seguida de um teste de Branch Opening e um conjunto de operações morfológicas. Segundo, o stent é identificado e segmentado, utilizando características extraídas de derivadas gerando imagens auxiliares à imagem de IOCT seguido pelo emprego de operações de seleção dos possíveis pontos pertencentes ao Stent. Tendo o lúmen e o stent segmentados, a área correspondente à neointima pode ser calculada, executando esse procedimento em imagens do mesmo local adquiridas em períodos diferentes. Assim pode ser feita a quantificação do crescimento de tecido. Para a avaliação do método, é comparada a área segmentada do lúmen e do stent, com os métodos propostos, com a área segmentada manualmente por especialistas (Gold Standard).
Title in English
Quantification in intravascular optical coherence tomography.
Keywords in English
Atherosclerosis
Neointima
Optical Coherent Tomography Intravascular (IOCT)
Restenosis
Segmentation
Abstract in English
In 2010, cardiovascular disease (CVD) caused 33% of the total deaths in Brazil. The accumulation of lipidic, calcified and fibrous plaque, in the vessel wall is called atherosclerosis, and it is the main reason of most admissions in hospitals due to coronary heart disease. The stent implantation is one of the most common methods for coronary obstruction treatment, but this can trigger a neo-intima restenosis, and cause again narrowing of the vessel wall, resulting again in heart-irrigation problems. Modalities such as Intravascular Optical Coherent Tomography (IOCT) can be important for this kind of investigations, because it provides coronary in vivo for detecting and monitoring the progression of CVDs. Additionally, computational methods applied to IOCT images, can render objective structure information, such as areas, perimeters, etc., allowing for more accurate diagnosis. However, the variety of methods in the literature applied in IOCT is still small compared to other related modalities. Therefore, we propose a method for neointima restenosis quantification after stent implantation, thereby providing information to potential treatments. Consequently, we used real IOCT images from different sources: humans, pigs, and rabbits, acquired in different periods after stent implantation. First, the lumen is segmented by using intensity modulation and filtering, next fuzzy connectedness and thresholding is carried out, followed by a "Branch Opening" test and a set of morphological operations. Second, the stent is identified and segmented using extracted features by derivative operations, generating auxiliary images to the IOCT. Finally, a set of operations to identify and to select possible points which belong to Stent is performed. Having the lumen and stent segmented the area corresponding to the neo-intima can be calculated. By performing the same procedure in images acquired from the same location at different times, the ratio of the neointima growing can be computed. The evaluation is carried out by comparing the segmented new intima area between the proposed and manual method executed by specialist (Gold Standard).
 
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Publishing Date
2014-07-14
 
WARNING: The material described below relates to works resulting from this thesis or dissertation. The contents of these works are the author's responsibility.
  • CARDENAS, DIEGO ARMANDO CARDONA, Moraes, Matheus Cardoso, e Furuie, Sérgio Shiguemi. Segmentação do lúmen em imagens de IOCT usando Fuzzy Connectedness e Reconstrução Binária Morfológica [doi:10.4322/rbeb.2013.004]. Revista Brasileira de Engenharia Biomédica [online], 2013, vol. 29, p. 32-44.
  • Moraes, Matheus Cardoso, CARDENAS, DIEGO ARMANDO, and Furuie, Sérgio Shiguemi. Automatic lumen segmentation in IVOCT images using binary morphological reconstruction [doi:10.1186/1475-925x-12-78]. Biomedical Engineering Online [online], 2013, vol. 12, p. 78-78.13.
  • Cardona Cardenas, D A, Moraes, M C, e Furuie, S.S. Segmentação do lumen em imagens de IOCT usando Fuzzy Connectedness e reconstrução morfológica binária. In XXIII Congresso Brasileiro em Engenharia Biomédica, Porto de Galinhas, 2012. Anais do XXIII Congresso Brasileiro em Engenharia Biomédica., 2012.
  • Moraes, M C, Cardona Cardenas, D A, and Furuie, S.S. Automatic IOCT Lumen Segmentation Using Wavelet and Mathematical Morphology. In Computing in Cardiology, Krakow, 2012. Proceedings of Computing in Cardiology., 2012.
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