[논문 리뷰] Using Anatomical Markers for Left Ventricular Segmentation of Long Axis Ultrasound Images

Yael Petrank, Nahum Smirin외 4명|arXiv (Cornell University)|2015. 10. 12.

Cardiac Valve Diseases and Treatments인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 좌심실(LV) 분할을 위한 새로운 방법을 제안한다. 장축 2차원 에코카디오그래픽 영상에서 해부학적 표지인 mitral valve와 apex를 활용하여 윤곽 초기화를 향상시킨다. 이 방법은 mitral valve와 apex를 검출하고, 심장 사이클 전반에 걸쳐 valve를 추적하며, 동적 프로그래밍을 사용하여 apex에서 valve 지점까지 윤곽을 생성한다. 이 윤곽은 활성 윤곽 모델의 입력으로 사용된다. 21개의 임상 클립에서 수작업 추적과 강한 일치를 보이며, 해부학적 표지 기반 초기화가 분할 정확도와 강인성을 향상시킨다는 것을 입증한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 장축 에코카디오그래픽 영상에서 좌심실 분할의 정확도와 강인성을 향상시키기 위해.
• 자동 분할 방법에서 신뢰할 수 없는 초기 윤곽 추정 문제를 해결하기 위해.
• mitral valve와 apex와 같은 해부학적 표지가 분할 알고리즘의 초기화에 신뢰할 수 있는 기준점이 될 수 있는지 조사하기 위해.
• 수작업 초기화에 대한 의존도를 줄이기 위해 표지 검출 및 윤곽 전파를 자동화하기 위해.
• 임상적 장축 초음파 클립에서 제안된 방법의 성능을 수작업 추적과 비교하기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 영상 특징과 공간 제약 조건을 활용하여 장축 영상에서 mitral valve의 자동 검출로 시작된다.
• 같은 프레임에서 기하학적 및 강도 기반 기준을 사용하여 좌심실의 가장 하방 지점인 apex를 검출한다.
• 시간적 일관성과 운동 모델링을 활용하여 심장 사이클 전반에 걸쳐 mitral valve를 추적한다.
• 최적의 윤곽을 찾기 위해 동적 프로그래밍 알고리즘을 적용하여 apex에서 세 개의 mitral valve 지점(두 개의 측면 및 한 개의 전방)까지 연결한다.
• 생성된 윤곽은 활성 윤곽(스네이크스) 모델의 초기 추측값으로 사용되어 심내막 경계를 정밀하게 보정한다.
• 전체 파이프라인은 임상 연구에서 확보한 21개의 장축 2차원 에코카디오그래픽 클립에서 검증된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 mitral valve와 apex의 자동 검출이 2차원 장축 에코카디오그래피에서 좌심실 분할의 초기화를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 해부학적 표지 사용이 무작위 또는 히وري스틱 초기화보다 더 정확하고 강인한 분할을 이끌 수 있는가?
• RQ3 동적 프로그래밍 기반 윤곽 추적은 심장 사이클 전반에 걸쳐 apex에서 mitral valve 지점까지의 연결에 얼마나 잘 작동하는가?
• RQ4 제안된 방법은 좌심실 경계 검출에서 수작업 간섭의 필요성을 어느 정도 줄일 수 있는가?
• RQ5 해부학적 표지와 활성 윤곽 모델의 통합이 수작업 추적에 가까운 분할 결과를 도출할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 21개의 장축 초음파 클립에서 수작업 추적 윤곽과 양호한 일치를 보이며, 높은 분할 정확도를 나타낸다.
• mitral valve와 apex의 검출은 활성 윤곽 모델에 대해 신뢰할 수 있고 일관된 초기화를 제공한다.
• 동적 프로그래밍 접근법은 이미지 노이즈와 낮은 대비 조건이 존재하는 상황에서도 타당한 윤곽을 성공적으로 생성했다.
• 해부학적 표지 사용은 표준 초기화 방법에 비해 활성 윤곽 알고리즘의 수렴성과 안정성을 크게 향상시켰다.
• 이 방법은 다양한 심장 단계에서 강인성을 보이며, 심장 사이클 전반에 걸쳐 mitral valve를 일관되게 추적했다.
• 결과적으로 해부학적 표지 검출은 임상 에코카디오그래피에서 자동화된 LV 분할을 초기화하는 실현 가능하고 효과적인 전략임을 시사한다.