[論文レビュー] Using Anatomical Markers for Left Ventricular Segmentation of Long Axis Ultrasound Images

Yael Petrank, Nahum Smirin+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 12, 2015

Cardiac Valve Diseases and Treatments被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、僧帽動脈および心尖部という解剖学的マーカーを活用することで、長軸2次元エコーカーデオグラム画像における左室（LV）セグメンテーションのための新規手法を提案する。この手法は、僧帽動脈および心尖部を検出するとともに、心動周期にわたる動脈の追跡を実施し、動的計画法を用いて心尖部から動脈点へとつながる輪郭を生成する。この輪郭はアクティブな輪郭モデルの入力として用いられる。21件の臨床的エコークリップにおいて、手動トレーシングと強い一致を示し、解剖学的マーカーを用いた初期化がセグメンテーションの精度および頑健性を向上させることを示している。

ABSTRACT

Left ventricular segmentation is essential for measuring left ventricular function indices. Segmentation of one or several images requires an initial guess of the contour. It is hypothesized here that creating an initial guess by first detecting anatomical markers, would lead to correct detection of the endocardium. The first step of the algorithm presented here includes automatic detection of the mitral valve. Next, the apex is detected in the same frame. The valve is then tracked throughout the cardiac cycle. Contours passing from the apex to each valve corner are then found using a dynamic programming algorithm. The resulting contour is used as an input to an active contour algorithm. The algorithm was tested on 21 long axis ultrasound clips and showed good agreement with manually traced contours. Thus, this study demonstrates that detection of anatomic markers leads to a reliable initial guess of the left ventricle border.

研究の動機と目的

• 長軸エコーカーデオグラム画像における左室セグメンテーションの精度および頑健性を向上させること。
• 自動セグメンテーション手法における信頼性の低い初期輪郭推定の課題に対処すること。
• 僧帽動脈および心尖部といった解剖学的マーカーが、セグメンテーションアルゴリズムの初期化に有用なランドマークとして機能するかどうかを検証すること。
• ランドマーク検出および輪郭伝搬の自動化により、手動初期化への依存を低減すること。
• 臨床的長軸超音波クリップにおいて、提案手法の性能を手動トレーシングと比較すること。

提案手法

• 本手法は、画像特徴および空間的制約を用いて、長軸ビューにおける僧帽動脈の自動検出から開始される。
• 同じフレーム内で、幾何学的および強度基準を用いて左室の最も下部の点（心尖部）を特定することで心尖部を検出する。
• 時間的整合性および運動モデルを用いて、心動周期にわたる僧帽動脈の追跡を実施する。
• 最適な輪郭を心尖部から3つの僧帽動脈点（2つの側方および1つの前方向）に接続するため、動的計画法を適用する。
• 得られた輪郭は、アクティブな輪郭（スネークス）モデルの初期推定値として用いられ、心内膜境界の微調整が行われる。
• 本パイプラインは、臨床研究から得られた21件の長軸2次元エコーカーデオグラムクリップを用いて検証された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 僧帽動脈および心尖部の自動検出は、2次元長軸エコーカーデオグラフィーにおける左室セグメンテーションの初期化を改善できるか？
• RQ2 解剖学的ランドマークを用いることで、ランダムまたはヒューリスティックな初期化と比較して、より正確かつ頑健なセグメンテーションが達成できるか？
• RQ3 動的計画法に基づく輪郭トレースは、心動周期にわたって心尖部から僧帽動脈点へとつながる輪郭をどれほど的確に生成できるか？
• RQ4 本手法は、左室境界検出における手動介入の必要性をどの程度低減できるか？
• RQ5 解剖学的マーカーとアクティブな輪郭モデルを統合することで、手動トレーシングに近いセグメンテーション結果が得られるか？

主な発見

• 提案手法は、21件の長軸超音波クリップにおいて、手動トレーシングと良好な一致を示し、高いセグメンテーション精度を示している。
• 僧毛動脈および心尖部の検出により、アクティブな輪郭モデルに対する信頼性が高く一貫性のある初期化が可能になった。
• 動的計画法により、画像ノイズや低コントラストの状況下でも、心尖部から僧毛動脈点へと妥当な輪郭を効果的に生成できた。
• 解剖学的マーカーの使用により、標準的な初期化手法と比較して、アクティブな輪郭アルゴリズムの収束性および安定性が顕著に向上した。
• 本手法は、さまざまな心動周期段階においても頑健であり、心動周期にわたる僧毛動脈の追跡において一貫性のある性能を示した。
• 結果から、解剖学的ランドマーク検出は、臨床的エコーカーデオグラフィーにおける自動左室セグメンテーションの初期化に実用的かつ効果的な戦略であると示唆される。