Semi-automatic algorithm for construction of the left ventricular area variation curve over a complete cardiac cycle
Description
Two-dimensional echocardiography (2D-echo) allows the evaluation of cardiac structures and their movements. A wide range of clinical diagnoses are based on the performance of the left ventricle. The evaluation of myocardial function is typically performed by manual segmentation of the ventricular cavity in a series of dynamic images. This process is laborious and operator dependent. The automatic segmentation of the left ventricle in 4-chamber long-axis images during diastole is troublesome, because of the opening of the mitral valve.This work presents a method for segmentation of the left ventricle in dynamic 2D-echo 4-chamber long-axis images over the complete cardiac cycle. The proposed algorithm is based on classic image processing techniques, including time-averaging and wavelet-based denoising, edge enhancement filtering, morphological operations, homotopy modification, and watershed segmentation. The proposed method is semi-automatic, requiring a single user intervention for identification of the position of the mitral valve in the first temporal frame of the video sequence. Image segmentation is performed on a set of dynamic 2D-echo images collected from an examination covering two consecutive cardiac cycles.The proposed method is demonstrated and evaluated on twelve healthy volunteers. The results are quantitatively evaluated using four different metrics, in a comparison with contours manually segmented by a specialist, and with four alternative methods from the literature. The method's intra- and inter-operator variabilities are also evaluated.The proposed method allows the automatic construction of the area variation curve of the left ventricle corresponding to a complete cardiac cycle. This may potentially be used for the identification of several clinical parameters, including the area variation fraction. This parameter could potentially be used for evaluating the global systolic function of the left ventricle.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
يسمح تخطيط صدى القلب ثنائي الأبعاد (2D - echo) بتقييم هياكل القلب وحركاتها. تعتمد مجموعة واسعة من التشخيصات السريرية على أداء البطين الأيسر. عادة ما يتم تقييم وظيفة عضلة القلب عن طريق التجزئة اليدوية للتجويف البطيني في سلسلة من الصور الديناميكية. هذه العملية شاقة وتعتمد على المشغل. إن التجزئة التلقائية للبطين الأيسر في صور ذات محور طويل رباعي الحجرات أثناء الانبساط أمر مزعج، بسبب فتح الصمام التاجي. يقدم هذا العمل طريقة لتجزئة البطين الأيسر في صور ديناميكية ذات محور طويل رباعي الحجرات ثنائية الأبعاد خلال الدورة القلبية الكاملة. تعتمد الخوارزمية المقترحة على تقنيات معالجة الصور الكلاسيكية، بما في ذلك حساب متوسط الوقت وتقليل الضوضاء القائم على المويجات، وتصفية تحسين الحافة، والعمليات المورفولوجية، وتعديل المثلية، وتجزئة مستجمعات المياه. الطريقة المقترحة شبه تلقائية، وتتطلب تدخل مستخدم واحد لتحديد موضع الصمام التاجي في الإطار الزمني الأول لتسلسل الفيديو. يتم إجراء تجزئة الصورة على مجموعة من صور الصدى ثنائي الأبعاد الديناميكية التي تم جمعها من فحص يغطي دورتين قلبية متتاليتين. يتم عرض الطريقة المقترحة وتقييمها على اثني عشر متطوعًا أصحاء. يتم تقييم النتائج كميا باستخدام أربعة مقاييس مختلفة، في مقارنة مع ملامح مجزأة يدويا من قبل متخصص، ومع أربع طرق بديلة من الأدبيات. يتم أيضًا تقييم المتغيرات داخل وبين المشغلين. تسمح الطريقة المقترحة بالبناء التلقائي لمنحنى تباين المنطقة للبطين الأيسر المقابل لدورة قلبية كاملة. يمكن استخدام هذا لتحديد العديد من المعلمات السريرية، بما في ذلك جزء اختلاف المنطقة. يمكن استخدام هذه المعلمة لتقييم الوظيفة الانقباضية الشاملة للبطين الأيسر.Translated Description (French)
L'échocardiographie bidimensionnelle (écho 2D) permet d'évaluer les structures cardiaques et leurs mouvements. Un large éventail de diagnostics cliniques sont basés sur la performance du ventricule gauche. L'évaluation de la fonction myocardique est généralement effectuée par segmentation manuelle de la cavité ventriculaire dans une série d'images dynamiques. Ce processus est laborieux et dépend de l'opérateur. La segmentation automatique du ventricule gauche en images long axe 4 chambres pendant la diastole est gênante, en raison de l'ouverture de la valve mitrale.Ce travail présente une méthode de segmentation du ventricule gauche en images long axe 2D-echo 4 chambres dynamiques sur tout le cycle cardiaque. L'algorithme proposé est basé sur des techniques de traitement d'image classiques, y compris la moyenne temporelle et le débruitage basé sur les ondelettes, le filtrage d'amélioration des bords, les opérations morphologiques, la modification de l'homotopie et la segmentation des bassins versants. Le procédé proposé est semi-automatique, nécessitant une seule intervention de l'utilisateur pour l'identification de la position de la valve mitrale dans la première trame temporelle de la séquence vidéo. La segmentation des images est réalisée sur un ensemble d'images dynamiques d'échos 2D collectées à partir d'un examen couvrant deux cycles cardiaques consécutifs. La méthode proposée est démontrée et évaluée sur douze volontaires sains. Les résultats sont évalués quantitativement à l'aide de quatre métriques différentes, en comparaison avec des contours segmentés manuellement par un spécialiste, et avec quatre méthodes alternatives de la littérature. Les variabilités intra et inter-opérateurs de la méthode sont également évaluées. La méthode proposée permet la construction automatique de la courbe de variation d'aire du ventricule gauche correspondant à un cycle cardiaque complet. Cela peut potentiellement être utilisé pour l'identification de plusieurs paramètres cliniques, y compris la fraction de variation de surface. Ce paramètre pourrait potentiellement être utilisé pour évaluer la fonction systolique globale du ventricule gauche.Translated Description (Spanish)
La ecocardiografía bidimensional (eco 2D) permite evaluar las estructuras cardíacas y sus movimientos. Una amplia gama de diagnósticos clínicos se basan en el rendimiento del ventrículo izquierdo. La evaluación de la función miocárdica se realiza típicamente mediante segmentación manual de la cavidad ventricular en una serie de imágenes dinámicas. Este proceso es laborioso y depende del operador. La segmentación automática del ventrículo izquierdo en imágenes de eje largo de 4 cámaras durante la diástole es problemática, debido a la apertura de la válvula mitral. Este trabajo presenta un método para la segmentación del ventrículo izquierdo en imágenes dinámicas de eje largo de 4 cámaras de eco 2D durante todo el ciclo cardíaco. El algoritmo propuesto se basa en técnicas clásicas de procesamiento de imágenes, incluido el promedio de tiempo y la eliminación de ruido basada en wavelets, el filtrado de mejora de bordes, las operaciones morfológicas, la modificación de homotopía y la segmentación de cuencas hidrográficas. El método propuesto es semiautomático, requiriendo una sola intervención del usuario para la identificación de la posición de la válvula mitral en el primer marco temporal de la secuencia de vídeo. La segmentación de imágenes se realiza en un conjunto de imágenes dinámicas de eco 2D recopiladas de un examen que cubre dos ciclos cardíacos consecutivos. El método propuesto se demuestra y evalúa en doce voluntarios sanos. Los resultados se evalúan cuantitativamente utilizando cuatro métricas diferentes, en una comparación con contornos segmentados manualmente por un especialista, y con cuatro métodos alternativos de la literatura. También se evalúan las variabilidades intra e interoperatorias del método. El método propuesto permite la construcción automática de la curva de variación de área del ventrículo izquierdo correspondiente a un ciclo cardíaco completo. Esto se puede utilizar potencialmente para la identificación de varios parámetros clínicos, incluida la fracción de variación de área. Este parámetro podría utilizarse potencialmente para evaluar la función sistólica global del ventrículo izquierdo.Files
1475-925X-9-5.pdf
Files
(2.0 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:b4067c6ca22f59972df0de486a7199e6
|
2.0 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- خوارزمية شبه أوتوماتيكية لبناء منحنى تباين منطقة البطين الأيسر على مدار دورة قلبية كاملة
- Translated title (French)
- Algorithme semi-automatique pour la construction de la courbe de variation de l'aire ventriculaire gauche sur un cycle cardiaque complet
- Translated title (Spanish)
- Algoritmo semiautomático para la construcción de la curva de variación del área del ventrículo izquierdo durante un ciclo cardíaco completo
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2108323284
- DOI
- 10.1186/1475-925x-9-5
References
- https://openalex.org/W1973965747
- https://openalex.org/W1975612142
- https://openalex.org/W2007905373
- https://openalex.org/W2032457407
- https://openalex.org/W2043075535
- https://openalex.org/W2043986201
- https://openalex.org/W2058646349
- https://openalex.org/W2068426383
- https://openalex.org/W2092385497
- https://openalex.org/W2113242728
- https://openalex.org/W2120437355
- https://openalex.org/W2124260943
- https://openalex.org/W2125563167
- https://openalex.org/W2126052361
- https://openalex.org/W2129136918
- https://openalex.org/W2142547893
- https://openalex.org/W2150737937
- https://openalex.org/W2154774438
- https://openalex.org/W2155036361
- https://openalex.org/W2199558950
- https://openalex.org/W4231627457