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Tesis Doctoral
DOI
10.11606/T.5.2009.tde-10092010-182825
Documento
Autor
Nombre completo
Fernando José Ribeiro Sales
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2009
Director
Tribunal
Furuie, Sergio Shiguemi (Presidente)
Kim, Hae Yong
Mascarenhas, Nelson Delfino D'Ávila
Sameshima, Koichi
Tanaka, Harki
Título en portugués
Análise e quantificação tridimensional em imagens de ultra-som intravascular
Palabras clave en portugués
Doença da artéria coronariana
Processamento de imagem assistida por computador
Reconhecimento automatizado de padrão
Ultra-sonografia de intervenção
Resumen en portugués
INTRODUÇÂO: A análise da composição das lesões in-vivo tem sido objeto de estudo de uma série de grupos de estudo sobre a doença aterosclerótica. Os métodos disponíveis para esse fim utilizam técnicas de análise espectral do sinal ultra-sônico retroespalhado antes deste ser transformado em imagens de ultra-som intravascular (IVUS), uma vez que não existem métodos que realizem tal inferência somente a partir das imagens. Neste trabalho, utilizamos técnicas de processamento de imagens e de reconhecimento de padrões para analisar a composição das lesões de acordo com a classificação proposta pela metodologia de Ultra-Som Intravascular com Histologia Virtual (IVUS-VH). MÉTODOS: Neste estudo utilizamos uma amostra de oito (08) artérias coronárias provenientes de cinco (05) pacientes, resultando num total de 96492 regiões de interesse para inferência da composição. Para a segmentação automática da interface lúmen-íntima e íntima-adventícia, aplicamos as técnicas de contornos ativos do tipo Snakes e para a determinação da energia potencial dos contornos, utilizamos técnicas de filtragem baseadas na difusão anisotrópica convencional e restritiva. Utilizamos três janelas quadradas diferentes de tamanhos 5x5, 7x7 e 9x9 pixels para extração dos atributos de texturas, dentre eles treze (13) baseados nas matrizes de co-ocorrência, seis (06) momentos invariantes à rotação, escala, translação e a ganho multiplicativo, baseados nos Momentos de Hu e propostos neste trabalho. Visando avaliar o efeito dos níveis de quantização das imagens nas matrizes de co-ocorrência, requantizamos originais de 256 níveis de cinza para 128, 64 e 32 tons. Como classificador, utilizamos o método dos k-vizinhos mais próximos (k-nn) e escolhemos os sete (07) vizinhos mais próximos como parâmetro de comparação. Como o k-nn é sensível com relação à métrica utilizada, testamos a distância euclidiana e a métrica de Mahalanobis. RESULTADOS: A segmentação automática da interface lúmen-íntima teve taxa média de acerto de 72,23% e a mediana da taxa de acertos foi de 81,20%, enquanto a taxa média de acertos para a interface íntima-adventícia foi de 80,86% e a mediana foi igual a 91,36%, considerando 495 quadros manualmente segmentados por um especialista. A melhor configuração do classificador foi utilizando a normalização de intensidades, com 256 níveis de cinza, com a janela 9x9 e usando a métrica de Mahalanobis. A taxa média de erros foi de 2.35%(DC), 20.51%(NC), 92.21%(FF) e 0.04%(FT), no entanto, se considerarmos somente três classes sem diferenciarmos os tecidos FF do FT temos a seguinte composição: 2.35% (DC), 20.51%(NC) e 0.04%(FT+FF), o que leva a uma taxa média de erros total de 5,15%. CONCLUSÕES: A classificação das lesões baseada somente em atributos de textura das imagens ainda não é possível com a nosso modelo se considerarmos os quatro tipos de tecido, uma vez que não conseguimos diferenciar de forma satisfatória dos componentes FF e FT. No entanto, se considerarmos somente três classes, temos resultados animadores, uma vez que conseguiremos identificar os componentes associados às placas ditas de maior risco de ruptura, os fibroateromas de capa fina (TCFA). Além disso, conseguimos um experimento associado ao trabalho, mostrar quantitativamente que há uma possível superestimação do componente NC ao redor de estruturas calcificadas nas imagens de IVUS-VH
Título en inglés
Intravascular ultrasound: tridimensional quantification and analysis
Palabras clave en inglés
Assisted image processing by computer
Coronary artery disease
Recognition automated pattern
Ultrasond of intervention
Resumen en inglés
INTRODUCTION: Several efforts for in vivo atherosclerotic plaque estimation has been realized worldwide. Current methods for related application are based on spectral analysis of backscattered ultrasound signals before intravascular image formation (IVUS), once there is not available techniques to perform composition analysis only from IVUS images. On this study, image processing and pattern recognition techniques has been used to classify plaques according to Intravascular Ultrasound Virtual Histology (IVUS-VH) classification. METHODS: A sample set of eight (08) coronary arteries from five (05) different patients, resulting on 96492 regions of interest for plaque analysis. For automatic segmentation of lumen-intima interface and intima-adventitia interface, active contours technique has been used. Conventional and restrictive anisotropic diffusion filters have been used for estimating the potential energy of active contours. Haralicks co-occurrence matrix and invariant moments based in Hu moments were used as features for pattern classification. Three different windows has been used on feature extraction procedure: 5x5,7x7 and 9x9 pixels. In order to analyze the influence of grey-scale quantization levels into Haralicks co-occurrence matrix, we tested four different types numbers of grey-scale levels: 32, 64,128 and 256. KNearest Neighbors algorithm as the classification rule, and we tested both Mahalanobis and Euclidian Metrics in this analysis. RESULTS: Segmentation of luminal-intimal layers average accuracy for was 72.30% and its median was 81.20%. Segmentation of intimal-adventitia layers average accuracy for was 80,86% and its median was 91,36%, for 495 manually segmented frames. Plaque classification according to IVUS-VH four classes scheme has shown not feasible with the proposed model, once average classification error-rate foe every component: 2.35%(DC), 20.51%(NC), 92.21%(FF) e 0.04%(FT). Our approach has not the ability to differentiate fibrotic tissue from fibro-fatty tissue. However, in the three classes scheme: DC, NC and (FF+FT), we achieved some encouraging results: 2.35% (DC), 20.51%(NC) e 0.04%(FT+FF), leading to an average error rate of 5,15%. With these results, a thin-cap fibroatheroma (TCFA) lesions detection algorithm for conventional IVUS images should be developed using our approach. Once TCFA plaques has been assigned to have an association with plaque rupture and sudden death, those results should be used for in vivo IVUS based TCFA detection. In an experiment related to this work, we have shown that there is an artifactual relationship between NC and DC components into VH images
 
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Fecha de Publicación
2010-09-13
 
ADVERTENCIA: El material descrito abajo se refiere a los trabajos derivados de esta tesis o disertación. El contenido de estos documentos es responsabilidad del autor de la tesis o disertación.
  • SALES, F. J. R., et al. Evaluation of Plaque Composition by Intravascular Ultrasound Virtual Histology : Impact of Dense Calcium on the Estimation of Necrotic Tissue. Eurointervention (Toulouse), 2010, vol. 6, p. 394-399.
  • SALES, F. J. R., et al. An Ischemia Detector Based on Wavelet Analysis of the ECG ST Segments [doi:10.1109/CIC.2005.1588242]. In Computers in Cardiology, Lyon, 2005. Proceedings of Computers in Cardiology 2005. : IEEE Press, 2005.
  • SALES, F. J. R., et al. ANÁLISE DOS EFEITOS CAUSADOS PELO IMPLANTE DE STENTS CORONÁRIOS EM IMAGENS DE ULTRA-SOM INTRAVASCULAR COM HISTOLOGIA VIRTUAL. In XXI Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, Salvador, BA, 2008. Anais do XXI Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica. : SBEB, 2008.
  • SALES, F. J. R., et al. Alternative method for calculation of non-hyperemic parameters for assessing coronary stenoses severity. In Biomedical Engineering Society 2006, Chicago, 2006. Proceedings of Biomedical Engineering Society 2006., 2006. Abstract.
  • SALES, F. J. R., et al. Computational Tool for Coronary Atherosclerotic Plaque Analysis of Virtual Histology Images. In Computing in Cardiology 2010, Belfast, 2010. Proceedings of Computers in Cardiology 2010. : IEEE, 2010.
  • SALES, F. J. R., et al. Estimation of Coronary Atherosclerotic Plaque Composition Based Only on Grey-Scale Intravascular Ultrasound Images. In Computers in Cardiology 2009, Park City, 2009. Computers in Cardiology 2009. : IEEE Press, 2009.
  • SALES, F. J. R., et al. Evidences of Possible Necrotic-Core Artifact around Dense Calcium in Virtual Histology Images [doi:10.1109/CIC.2008.4749099]. In IEEE Conference on Computers in Cardiology, Bologna, 2008. Proceedings of Computers in Cardiology, 2008. : IEEE, 2008.
  • SALES, F. J. R., et al. MÉTODO ALTERNATIVO PARA CÁLCULO DE PARÂMETROS NÃO-HIPERÊMICOS PARA AVALIAÇÃO DA GRAVIDADE DE LESÕES CORONARIANAS. In XX Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, São Pedro, 2006. Anais do XX Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica., 2006.
  • SALES, F. J. R., et al. Post-Processing Analysis of Virtual Histology Images A New Tool for Intra-Plaque Component Assessment. In IV Latin American Congress on Biomedical Engineering (September 24th-28th, 2007), Margarita Island, 2007. IFMBE Proceedings.Berlin : Springer-Verlag, 2007.
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