Segmentação de imagens IVUS via contornos ativos e reconstrução espaço-temporal dos vasos coronários assistida por angiografias
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC |
Texto Completo: | https://tede.lncc.br/handle/tede/140 |
Resumo: | The goal of the present work is to establish a strategy to perform the three-dimensional reconstruction of the coronary vessels in different moments of the cardiac cycle, taking as inputs the IVUS and the angiographic studies. In the conception of that methodology are prioritized the automation, the accuracy and the robustness of the involved methods. This problem of reconstruction is decomposed in three stages: filtering of the IVUS study, segmentation of the IVUS study and the 3D reconstruction of the vessel aided by angiographies. In the first stage, the oriented speckle reduced anisotropic diffusion (OSRAD) method is employed to remove the speckle noise on IVUS images. Furthermore, the identification and removal of the image artefacts are treated to reduce the complexity of the posterior segmentation. In the second stage, segmentation is driven by an active contours approach properly endowed with a variety of methodological extensions that allow us to deal with the poor quality encountered in ultrasound images. In addition, novel methods are presented to extract movement informations from IVUS frames influenced by the heart beat motion. This increases the segmentation robustness in this kind of frames and permits more accuracy in the vessel reconstruction during the systolic phase. In the final stage, a reconstruction process aided by not necessarily synchronized angiographies is presented, generalizing the classic approach which is restricted to the use of biplane angiographies. In this way, the methodology allows the use of more traditional equipments albeit quality of reconstruction can experience some decrease. In conclusion, the proposed approach integrates well-established solutions from the literature with novel methods towards maximizing the extraction of data from the given studies (IVUS and angiographies), relax the equipment requirements and obtain a more accurate reconstruction of the coronary vessels. |
id |
LNCC_a998f2e447aa6bb914ff22fbcf95050d |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:tede-server.lncc.br:tede/140 |
network_acronym_str |
LNCC |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC |
repository_id_str |
|
spelling |
Blanco, Pablo JavierCPF:05976610730http://lattes.cnpq.br/2207239537360072Feijóo, Raul AntoninoCPF:40994244720http://lattes.cnpq.br/2980425786626151Larrabide, IgnacioCPF:05870381797http://lattes.cnpq.br/7463531453177857Lemos Neto, Pedro AlvesCPF:00100000000http://lattes.cnpq.br/7208458410000759CPF:06140002702http://lattes.cnpq.br/0851899214244807Maso, Gonzalo Daniel Talou2015-03-04T18:57:38Z2015-02-232013-03-05https://tede.lncc.br/handle/tede/140The goal of the present work is to establish a strategy to perform the three-dimensional reconstruction of the coronary vessels in different moments of the cardiac cycle, taking as inputs the IVUS and the angiographic studies. In the conception of that methodology are prioritized the automation, the accuracy and the robustness of the involved methods. This problem of reconstruction is decomposed in three stages: filtering of the IVUS study, segmentation of the IVUS study and the 3D reconstruction of the vessel aided by angiographies. In the first stage, the oriented speckle reduced anisotropic diffusion (OSRAD) method is employed to remove the speckle noise on IVUS images. Furthermore, the identification and removal of the image artefacts are treated to reduce the complexity of the posterior segmentation. In the second stage, segmentation is driven by an active contours approach properly endowed with a variety of methodological extensions that allow us to deal with the poor quality encountered in ultrasound images. In addition, novel methods are presented to extract movement informations from IVUS frames influenced by the heart beat motion. This increases the segmentation robustness in this kind of frames and permits more accuracy in the vessel reconstruction during the systolic phase. In the final stage, a reconstruction process aided by not necessarily synchronized angiographies is presented, generalizing the classic approach which is restricted to the use of biplane angiographies. In this way, the methodology allows the use of more traditional equipments albeit quality of reconstruction can experience some decrease. In conclusion, the proposed approach integrates well-established solutions from the literature with novel methods towards maximizing the extraction of data from the given studies (IVUS and angiographies), relax the equipment requirements and obtain a more accurate reconstruction of the coronary vessels.O objetivo deste trabalho é estabelecer uma metodologia que permita obter uma reconstrução no espaço tridimensional dos vasos coronários em diferentes instantes do ciclo cardíaco a partir de estudos angiográficos e de ultrassom intravascular, tomando como prioridades a automatização, precisão e robustez dos métodos envolvidos. Assume-se que o problema da reconstrução pode ser decomposto em três etapas: a filtragem do estudo IVUS, a segmentação do estudo IVUS e a reconstrução 3D do vaso assistido por angiografias. Na primeira etapa, é escolhida a utilização do método de redução de ruído por difusão anisotrópica denominado OSRAD. Também conforma parte desta etapa a identificação e remoção dos diferentes artefatos presentes nas imagens para facilitar a posterior segmentação. Na segunda etapa, emprega-se uma abordagem de contornos ativos adequadamente estendidos para resolver os problemas que surgem dos artefatos e ruídos que poluem as imagens do ultrassom. São desenvolvidos métodos para extrair informações sobre os quadros do estudo IVUS que apresentam movimentação por causa do batimento cardíaco. Isto último, permite uma segmentação mais robusta dos mesmos e a possibilidade de reconstruir com maior acurácia o vaso em instantes sistólicos. Na última etapa, desenvolve-se um processo de reconstrução assistido por angiografias levando em consideração que as mesmas podem não estar sincronizadas, generalizando o enfoque que classicamente restringe a reconstrução ao uso de angiografia biplanas. Isto permite a utilização da metodologia com equipamentos de menor custo com um compromisso na qualidade da reconstrução. Desta forma, a metodologia proposta integra métodos clássicos da literatura com novas estratégias para extrair uma maior quantidade de dados dos estudos utilizados (IVUS e angiografias), relaxar as restrições relativas ao equipamento e obter uma maior acurácia na reconstrução dos vasos coronários.Made available in DSpace on 2015-03-04T18:57:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissertacaoGonzaloDanielMasoTalou.pdf: 25782678 bytes, checksum: 7917000443dd851a5dc65733e8ab56c4 (MD5) Previous issue date: 2013-03-05Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnologicoapplication/pdfhttp://tede-server.lncc.br:8080/retrieve/455/DissertacaoGonzaloDanielMasoTalou.pdf.jpghttp://tede-server.lncc.br:8080/retrieve/671/DissertacaoGonzaloDanielMasoTalou.pdf.jpgporLaboratório Nacional de Computação científicaPrograma de Pós-Graduação em Modelagem ComputacionalLNCCBRServiço de Análise e Apoio a Formação de Recursos HumanosProcessamento de imagemSistema cardiovascularCardiovascular systemImage processingCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS)Segmentação de imagens IVUS via contornos ativos e reconstrução espaço-temporal dos vasos coronários assistida por angiografiasIVUS images segmentation driven by active contours and spacio-temporal reconstrucution of the coronary vessels and aided by angiographies.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCCinstname:Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)instacron:LNCCORIGINALDissertacaoGonzaloDanielMasoTalou.pdfapplication/pdf25782678http://tede-server.lncc.br:8080/tede/bitstream/tede/140/1/DissertacaoGonzaloDanielMasoTalou.pdf7917000443dd851a5dc65733e8ab56c4MD51THUMBNAILDissertacaoGonzaloDanielMasoTalou.pdf.jpgDissertacaoGonzaloDanielMasoTalou.pdf.jpgimage/jpeg3270http://tede-server.lncc.br:8080/tede/bitstream/tede/140/2/DissertacaoGonzaloDanielMasoTalou.pdf.jpg2a984c321a90db7722c2f618b1273b26MD52tede/1402018-07-04 09:59:43.089oai:tede-server.lncc.br:tede/140Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tede.lncc.br/PUBhttps://tede.lncc.br/oai/requestlibrary@lncc.br||library@lncc.bropendoar:2018-07-04T12:59:43Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC - Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)false |
dc.title.por.fl_str_mv |
Segmentação de imagens IVUS via contornos ativos e reconstrução espaço-temporal dos vasos coronários assistida por angiografias |
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv |
IVUS images segmentation driven by active contours and spacio-temporal reconstrucution of the coronary vessels and aided by angiographies. |
title |
Segmentação de imagens IVUS via contornos ativos e reconstrução espaço-temporal dos vasos coronários assistida por angiografias |
spellingShingle |
Segmentação de imagens IVUS via contornos ativos e reconstrução espaço-temporal dos vasos coronários assistida por angiografias Maso, Gonzalo Daniel Talou Processamento de imagem Sistema cardiovascular Cardiovascular system Image processing CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS) |
title_short |
Segmentação de imagens IVUS via contornos ativos e reconstrução espaço-temporal dos vasos coronários assistida por angiografias |
title_full |
Segmentação de imagens IVUS via contornos ativos e reconstrução espaço-temporal dos vasos coronários assistida por angiografias |
title_fullStr |
Segmentação de imagens IVUS via contornos ativos e reconstrução espaço-temporal dos vasos coronários assistida por angiografias |
title_full_unstemmed |
Segmentação de imagens IVUS via contornos ativos e reconstrução espaço-temporal dos vasos coronários assistida por angiografias |
title_sort |
Segmentação de imagens IVUS via contornos ativos e reconstrução espaço-temporal dos vasos coronários assistida por angiografias |
author |
Maso, Gonzalo Daniel Talou |
author_facet |
Maso, Gonzalo Daniel Talou |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Blanco, Pablo Javier |
dc.contributor.advisor1ID.fl_str_mv |
CPF:05976610730 |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/2207239537360072 |
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv |
Feijóo, Raul Antonino |
dc.contributor.advisor-co1ID.fl_str_mv |
CPF:40994244720 |
dc.contributor.advisor-co1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/2980425786626151 |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Larrabide, Ignacio |
dc.contributor.referee1ID.fl_str_mv |
CPF:05870381797 |
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/7463531453177857 |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
Lemos Neto, Pedro Alves |
dc.contributor.referee2ID.fl_str_mv |
CPF:00100000000 |
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/7208458410000759 |
dc.contributor.authorID.fl_str_mv |
CPF:06140002702 |
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/0851899214244807 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Maso, Gonzalo Daniel Talou |
contributor_str_mv |
Blanco, Pablo Javier Feijóo, Raul Antonino Larrabide, Ignacio Lemos Neto, Pedro Alves |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Processamento de imagem Sistema cardiovascular |
topic |
Processamento de imagem Sistema cardiovascular Cardiovascular system Image processing CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS) |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Cardiovascular system Image processing |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS) |
description |
The goal of the present work is to establish a strategy to perform the three-dimensional reconstruction of the coronary vessels in different moments of the cardiac cycle, taking as inputs the IVUS and the angiographic studies. In the conception of that methodology are prioritized the automation, the accuracy and the robustness of the involved methods. This problem of reconstruction is decomposed in three stages: filtering of the IVUS study, segmentation of the IVUS study and the 3D reconstruction of the vessel aided by angiographies. In the first stage, the oriented speckle reduced anisotropic diffusion (OSRAD) method is employed to remove the speckle noise on IVUS images. Furthermore, the identification and removal of the image artefacts are treated to reduce the complexity of the posterior segmentation. In the second stage, segmentation is driven by an active contours approach properly endowed with a variety of methodological extensions that allow us to deal with the poor quality encountered in ultrasound images. In addition, novel methods are presented to extract movement informations from IVUS frames influenced by the heart beat motion. This increases the segmentation robustness in this kind of frames and permits more accuracy in the vessel reconstruction during the systolic phase. In the final stage, a reconstruction process aided by not necessarily synchronized angiographies is presented, generalizing the classic approach which is restricted to the use of biplane angiographies. In this way, the methodology allows the use of more traditional equipments albeit quality of reconstruction can experience some decrease. In conclusion, the proposed approach integrates well-established solutions from the literature with novel methods towards maximizing the extraction of data from the given studies (IVUS and angiographies), relax the equipment requirements and obtain a more accurate reconstruction of the coronary vessels. |
publishDate |
2013 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2013-03-05 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2015-03-04T18:57:38Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2015-02-23 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://tede.lncc.br/handle/tede/140 |
url |
https://tede.lncc.br/handle/tede/140 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Laboratório Nacional de Computação científica |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
LNCC |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
BR |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos |
publisher.none.fl_str_mv |
Laboratório Nacional de Computação científica |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC instname:Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) instacron:LNCC |
instname_str |
Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) |
instacron_str |
LNCC |
institution |
LNCC |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://tede-server.lncc.br:8080/tede/bitstream/tede/140/1/DissertacaoGonzaloDanielMasoTalou.pdf http://tede-server.lncc.br:8080/tede/bitstream/tede/140/2/DissertacaoGonzaloDanielMasoTalou.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
7917000443dd851a5dc65733e8ab56c4 2a984c321a90db7722c2f618b1273b26 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC - Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) |
repository.mail.fl_str_mv |
library@lncc.br||library@lncc.br |
_version_ |
1797683217791188992 |