TECHNISCHE HOGESCHOOL DELFT Afdeling der Elektrotechniek Vakgroep Informatietheorie
AUTOMATISCHE VERWERKING VAN TECHNETIUM BLOODPOOL SCANS door Cornelis Hoek
Afstudeerhoogleraar
: Prof. Ir. IJ. Boxma
Afstudeermentoren
: Ir. J.J. Gerbrands, Technische Hogeschool Delft : Dr. Ir. J.H.C. Reiber, Erasmus Universiteit Rotterdam
Delft, October 1980
PAGE 2
INHOUDSOPGAVE
biz. Inhoudsopgave
2
Voorwoord
3
Summary
5
Woordenlijst
9
L i j s t van g e b r u i k t e symbolen
12
1. 1.1 1.2 1.3 2. 2.1 2.2
Inleiding Probleemstelling Doelstelling Gebruikte apparatuur £echnetium-99m gated-bloodpool scintigrafie Fysische achtergronden Klinische toepassing
14 18 19 20 22 25 30
3 3.1 3.2
Contourdetectie in scintigrafische beelden In de literatuur beschreven methoden Motivatie van de gekozen methodiek
32 35 39
4. 4.1 4.2 4.3 4.4
Detectie van de linkerventrikelcontour Berekening van de kostenfunctie Bepaling van de minimale-kostencontour Correctie van het aangegeven linkerventrikelmiddelpunt Detectie van de linkerventrikelcontour in elk beeld van een gated-bloodpool studie
41 41 47 54 55
5. 5.1 5.2
57 57 60
5.3
De bepaling van de ejectie-fractie Automatische selectie van het achtergrondgebied Automatische selectie van eind-diastolischeen eind-systolische beelden Berekening van de ejectie-fractie
6. 6.1 6.2
Regionale wandbeweging en ejectiefractie Weergave van regionale wandbeweging Weergave van regionale ejectiefractie
65 66 67
7.
Het softwarepakket
70
8 8.1 8.2 8.3
Resultaten, conclusies en suggesties Resultaten Conclusies Suggesties voor nader onderzoek
76 76 85 87
Appendix 1
88
Appendix 2
92
Appendix 3
102
Literatuurlijst
106
62
VOORWOORD
In
dit
verslag
beeldanalyse
wordt
een
toepassing
van
het
automatisch
detecteren
linkerventrikel in
elk
Tevens
methode
wordt
genereren,
automatische
beschreven ten behoeve van hartfunctie-onderzoek met
behulp van Technetium-99m bloodpoolstudies. in
de
een
hetgeen
achtergrondstraling
beeld
de
een
contouren
van
gated-bloodpool
het
studie.
gegeven
om
een achtergrondgebied te
wordt
om
de
gebruikt te
van
van
Deze toepassing houdt
corrigeren.
beelden
voor
de
Een eerste aanzet is gemaakt
om functionele beelden te maken, die regionale
wandbewegingen
en
regionale ejectiefracties van het linkerventrikel zichtbaar maken. Uit evaluatie-studies is gebleken dat de automatische selectie van linkerventrikelcontour inter-
en
en backgroundgebied een verkleining van de
intra-observer
ejectiefractie
oplevert
manuele methode;
variaties vergeleken
in
de
berekening
van
de
met de tot nu toe toegepaste
als gevolg hiervan is de klinische bruikbaarheid
van de gated-bloodpoolscans verbeterd. Dit
afstudeerwerk
Processing
werd
verricht
bij
het
Thoraxcenter
Image
Laboratory van het Thoraxcentrum, Erasmus Universiteit
en Academisch Ziekenhuis Dijkzicht te Rotterdam. De bijzondere dank van de schrijver gaat uit naar ieder die direkt of
indirekt
verslag. J.H.C.
heeft
bijgedragen
In de eerste Reiber
en
plaats
Ir.
aan mijn
J.J.
het tot stand komen van dit afstudeermentoren
Gerbrands
tijdens de afstudeerperiode, verder Dr. A.J.A. Ir.
Withagen F.
schrijven
Booman van
de
voor
M.L.
het
verstrekken
van
software, en tenslotte Ing.
Ir.
hun begeleiding Simoons
voor hun klinische bijdragen, Ir. voor
Dr.
S.P.
adviezen C.N.
en
Drs.
Lie en bij
het
de Graaf en
PAGE 4
drs.
C.W.J.
Geneeskunde
Schiepers van
het
van
het
Academisch
Instituut
Ziekenhuis
voor
Nucleaire
te Utrecht, die zo
vriendelijk waren om het programma te testen op een aantal van hun patientenstudies.
SUMMARY
Technetium-99m gated cardiac bloodpool scans are used in practice to measure left ventricular function. left ventricular motion
during
of the
severity
ejection
fraction
and
clinical
The calculation of
left
ventricular
wall
rest and exercise may provide an objective measure of
myocardial
damage
due
to
ischemic
heart
disease. After in vivo labeling of the red Tc-99m
the
blood
cells
with
15
mCi
of
studies are acquired with a medium field gamma camera
with an all-purpose parallel hole collimator.
The rest
image
is
collected in the LAO 45 degrees orientation for a time period of 6 minutes
and
different
the
levels
subsequently of
the
performed
workload
for
exercise
studies
2 minutes each.
at
The RR
interval is divided into 20 frames and the matrix size is 64 by 64 pixels. The
ejection
fraction
operator-defined
is
usually
regions of interest.
found
variations
fraction developed
an
employing
This results in relatively
large inter- and intra-observer variations. these
by
In
order
to
reduce
and to assess regional wall motion and ejection
automated
contour
detection
algorithm
has
been
which allows the detection of the contour in each frame
of the study with minimal operator intervention. At the start of the contour detection procedure the user indicates the
approximate
center of the left ventricle in the sum-image of
the 20 frames with the joystick. 45-degrees
pie-shaped
The
image
is
divided
into
segments around the indicated point.
8
As a
first step, the first order derivative is obtained by computing in
PAGE 6
each segment the compass gradient function in the direction of the centerline of that particular segment, away from the center of the left
ventricle.
Repeating
order derivative. coordinate
this procedure results in the second
These data are then transformed
system
a
polar
with the angular position defined with respect
to the three o"clock position in the The
into
counterclockwise
direction.
contour is obtained by searching for the minimum cost path in
this polar representation;
the cost function is
defined
as
inverse function of the computed second order derivative. polar representation a closed contour number
of
same
pixels and goes into the same general direction.
This
much
contains
In this the
makes it possible to find the contour
always
the
faster
than
in
the
original representation. In order to minimise the definition
of
the
variations
center
the detected contour.
from
the
manual
of the left ventricle, this center is
updated with the point of gravity within
resulting
of
the
activity
distribution
Subsequently, the contour detection
procedure is repeated and a new contour is computed based on new
centerpoint.
This
contour is used in each of the 20 frames
for the computation of the ejection fraction ventricular
region
this
of interest.
with
a
fixed
left
As an alternative, the ejection
fraction can be computed with a moving left ventricular region interest.
This
method
requires
the
ventricular boundary in each frame of the following
basically
is
used
in
gated
of
total
the left
bloodpool
the same method as described above.
case, the updated centerposition in the frames
computation
image
of
of
study In this the
20
each frame as the center for that particular
activity distribution and the contour of
the
previous
used as a model for the contour in the current frame.
frame
is
The contour
of the total image is used as the model for first
frame.
The
detected
minimum-cost
superimposed in the original pictures but combination
with
the
the
polar
can
contour
in
contours
can
be
used
in
also
be
of
the
representations
original
pictures to quantify regional ejection fraction and regional motion.
The
computertime
about 10 seconds. fraction
the
wall
for the computation of one contour is
As a result, the calculation
of
the
ejection
following the fixed region method takes approximately 20
seconds and following the moving
region
method
approximately
3
minutes. An algorithm for the automated selection of the background has
been
implemented.
user-defined ventricle
The
direction
and
has
region
background region is generated in a
relative
to
the
center
of
the
left
always the same size and distance to the left
ventricular boundary. To evaluate the accuracy of the developed principles the of
the
left ventricles of the sum-images were detected for a set
of 25 patient studies with varying cardiac diseases; fractions
were
with
background
the
(3 0"clock).
calculated
In
also
according
region
only
the detected contour. were
in
the
the ejection
to the fixed-region method same
general
direction
two cases the observer did not agree with The ejection
fractions
of
these
studies
determined by four independent observers, who manually
traced the regions of interest;
background selection was the same
as for the contour detection method. the
contours
ejection
fractions
from
the
Prom statistical analysis of automated
contour
detection
program and the average ejection fractions from the four observers it could be concluded that no significant differences in precision exist between the two methods.
PAGE 8
The score of the automated assessed
from
a
total
contour
detection
program
of 111 bloodpoolstudies,
could
be
Only 5% of the
detected contours were rejected bij the operator. Another positive result from the
use
of
detection
the
inter-
is
a
decrease
in
the
variations compared to manual tracing of the particular
significant
standard direction. bloodpool
automated and
intra-observer
contours;
this
is
if the background region is selected in a
These data were assessed from
studies.
contour
a
set
of
16
These studies were analysed at two occasions
by three observers, who applied the conventional manual method and the
described
ventricular direction
automated
region per
of
contour
detection
interest.
study
for
With
the
the
repeated
intra-observer variations reduced from 1.57 inter-observer
variations
ejection fractions ventricular
from
obtained
regions
4.8
with
to
both
to
a
same
fixed left background
measurements
the
0.25
the
%
and
0.48
%.
Finally, the
fixed
and
moving
left
of interest, were compared with the ejection
fractions from contrast-angiography. 0.80
with
h correlation coefficient of
was found for the moving region of interest technique and of
0.73 for the fixed regions of interest. In conclusion, a complete and routinely has
been
developed
for
the
automated
useful
detection
ventricular activity structure in gated bloodpool evaluation
studies,
the
software of
package the left
studies.
Prom
accuracy and success rate of the method
have been shown to be very good.
WOORDENLIJST.
angina pectoris
- pijn op de borst
angiogram
- rö'ntgenopname
van
schaduwgevend
hart
gemaakt
en
door
bloedvaten,
middel van een
contrastmiddel background
- achtergrondgebied;
wordt
gebruikt
ter
correctie van de gemeten straling binnen het hart-ROI
(region
of
interest),
welke
afkomstig
is van weefsel voor en achter het
hart liggend bloodpool
- de hoeveelheid bloed in het hart
hart-catheterisatie - het
inbrengen
van
een
catheter
via
een
slagader of een ader in het hart collimator
- loden plaat bestemd
om
met
cirkelcilindrische
slechts
straling
in
gaten, bepaalde
richtingen door te laten comptonscatter
- het van richting en energie een
foton
door
veranderen
van
interacties met electronen
uit de electronenwolk van een atoom coronairvaten
- kransslagaders, die de hartspier
van
bloed
voorzien desintegratie
- een
spontane
nucleaire
gekarakteriseerd
door
de
transformatie, uitzending
van
energie en/of massa van de kern ECG
- electrocardiogram
eind-diastole
- tijdstip,
waarop
het
linkerhartkamer maximaal is
volume
van
de
PAGE 10
eind-systole
tijdstip,
waarop
het
volume
van
de
linkerhartkamer minimaal is ejectiefractie
geeft
aan
de
uitgepompte
door
het
hoeveelheid
linkerventrikel boed,
gerelateerd
aan het eind-diastolische volume;
opgegeven
in procenten fantoom
model
frame
beeld
foton
een hoeveelheid electro-magnetische (E)
waarvan
de
energie
waarde in Joules gelijk is
aan het product van de frequentie
in
hertz
(f) en de constante van Plane (h). In formule :
E = h.f
FWHM
full width half maximum
inter-observer
variaties in resultaten die ontstaan als
variaties
een
gelijksoortige
bewerking
door
verschillende personen wordt uitgevoerd intra-observer variaties
• variaties in resultaten die ontstaan als een gelijksoortige bewerking meerdere
malen
door dezelfde persoon wordt uitgevoerd intraveneus
- toediening via een ader
isotroop
- richtingsonafhankelijk
listmode
• computer-acquisitiemethode
waarbij
de
x-y
coördinaten van geregistreerde scintillaties achtereenvolgens computer
het
opgeslagen
tijdregistratie tijdsintervallen meegegeven
in
worden
geheugen
worden; op
van voor
de de
regelmatige
markeringssignalen
linkerventrikel
- linkerhartkamer
MTF
- modulatie transfer function; de
amplitude
van
Fourier getransformeerde puntspreidings-
functie peak filling rate
- maximale volumeverandering per
tijdseenheid
tijdens vullingsfase van linkerventrikel peak ejection rate
- maximale volumeverandering per
tijdseenheid
tijdens ejectiefase van linkerventrikel pixel
- beeldelement (picture element)
scintigrafie
- diagnostische
techniek
twee-dimensionaal lichaam
aanwezige
beeld
waarbij van
een
een in
stralingsbron
het
wordt
verkregen door middel van radioisotopen scintillatie
- lichtflits
strokevolume
- verschil
tussen
eind-systolisch volume
eind-diastolisch
en
PAGE 12
L U S T VAN GEBRUIKTE SYMBOLEN.
BK
over de hartcyclus gemiddeld aantal counts in het achtergrondgebied
C(r,h)
polaire kostenmatrix
ED
eind-diastolische beeldnummer
Ed
detectie-rendement
EP
ejectiefractie van het linkerventrikel
Eg
geometrisch-rendement
Em
overall-rendement
Er
registratie rendement
ES
eind-systolische beeldnummer
Es
bronrendement
EV(n,h)
regionale ejectiesnelheid
F(x,y)
originele beeld
LV(n)
aantal counts binnen linkerventrikelcontour in beeld n
LVcor(n)
voor achtergrondstraling gecorrigeerd aantal counts binnen linkerventrikelcontour in beeld n
O(r,h)
' polaire voorstelling van origineel beeld
PC(n,h;
• regionale procentuele contractie
pBK
- aantal pixels in backgroundgebied
P(n)
• aantal pixels binnen linkerventrikelcontour in beeld n
Q(Rh,h
- minimale kosten van (Rs,l) naar (Rh,h)
Rd
- aantal door gammacamera gedetecteerde fotonen
(Rh,h)
• polaire coördinaten contourpunt in richting h
(Rs,l)
- polaire coördinaten startpunt contour
Rw
- aantal op het kristal invallende fotonen met de juiste energie
RE(n,h)
- regionale ejectiefractie
Td
- dode tijd van de combinatie van gammacamera en computer
(Xlv,Ylv)
- coördinaten linkerventrikel middelpunt
(Xlvn,Ylvn) - gecorrigeerde coördinaten linkerventrikel middelpunt
PAGE 14
HOOFDSTUK 1
INLEIDING
De digitale
beeldverwerking
hulpmiddel
bij
het
stellen
soorten van hartonderzoek, wordt
in
de
vorm
vindt
van
van
steeds de
waarbij
toepassing
als
diagnose bij verschillende
de
beelden.
meer
informatie
Voorbeelden
gepresenteerd
hiervan
scintigrafische onderzoekmethoden, waarbij gebruik
zijn de
gemaakt
wordt
van radioaktieve stoffen die informatie kunnen verschaffen over de vorm
en
grootte
of
hartcatheterisatie,
de
functie
van
het
hart,
en
de
waarbij een röntgenfilm wordt gemaakt van het
hart of de kransslagaders nadat selektief
via
een
catheter
een
contrastvloeistof is ingespoten. Dit
verslag
zal
zich
beperken
tot
de
gated-bloodpool
scintigrafische onderzoekmethode [5,11,12,37,41]. doel van deze methode is ejectiefractie,
welke
het een
verkrijgen
maat
is
van
Het voornaamste
gegevens
bij
rust,
verschillende
de
voor de pompfunctie van het
hart, en de wandbeweging van de linkerhartkamer zowel
over
(linkerventrikel)
stadia van inspanning als bij de
hierop volgende herstelperiode. Men
is
met
wandbeweging
name van
geinteresseerd het
in
de
is
met
name
en
de
linkerventrikel, aangezien dit de pomp van
het hart is, die de grote bloedcirculatie methode
ejectiefractie
van
moet
verzorgen.
Deze
toepassing bij patiënten met coronair
vaatlijden (coronair atherosclerose), waarbij in één
of
meerdere
van
de kransslagaderen (coronairarterien) een vernauwing aanwezig
is.
Bij ernstige mate
van
vernauwing
zal
bij
inspanning
het
PAGE 15
gedeelte
van
de
hartspier
dat
verzorgd
wordt
door
desbetreffende coronairarterie te weinig bloed ontvangen, resulteert
in
zuurstof, met
een
verstoord
als
pectoris).
mogelijk
Dit
zal
bij
tegenstelling tot belasting
bij
gevolg
in
wandbewegingsstoornissen. ejectiefractie
evenwicht
op
de
algemeen
borst
gepaard
(angina gaan
stijgende
individuen
belasting
dalen;
ejectiefractie
zonder
coronair
bij
dit
het
in
toenemende
vaatlijden.
patiënten met een oud infarct, waarbij het geinfarceerde van
met
Ten gevolge van deze stoornissen zal de
toenemende
een
hetgeen
van vraag en 'aanbod van
pijn
het
de
Bij
gedeelte
hartspierweefsel niet meer functioneert, zijn dergelijke
wandbewegingsstoornissen en een verlaagde
ejectiefractie
ook
in
op
het
rust waar te nemen [1,8,9,10,34,35]. Het
principe
van
gated-bloodpool
scintigrafie
berust
labelen (merken) van de rode bloedlichaampjes met het radioactieve isotoop Technetium-99m. gammacamera een
aan
De uitgezonden
straling
wordt
met
een
gemeten en zo mogelijk opgeslagen in het geheugen van
de
gelijktijdig
camera
gekoppeld
registreren
van
computersysteem.
het
ECG
is
het
Door
mogelijk
het in de
computer elke hartslag te verdelen in een aantal, bijvoorbeeld 20, tijdsegmenten.
De
door
scintillaties (counts) worden matrices
in
het
de
gamma-camera
opgeslagen
geheugen
van
in
de
20
gedetecteerde overeenkomstige
computer,
zodat
de
activiteitsverdeling als functie van de tijd gemeten kan worden. Het tijdstip gedetecteerd,
in
de
bepaalt
hartcyclus nu
de
waarop matrix
een
scintillatie
waarin
een
wordt
element wordt
opgehoogd, terwijl de plaats in deze matrix bepaald wordt door
de
x-y positie in de gamma camera waar deze scintillatie plaats vond. Het meten van de energie van een
ontvangen
stralingskwant
maakt
PAGE 16
het
ten slotte mogelijk om ongewenste energienivo's, bijvoorbeeld
van strooistraling, te matrices
onderdrukken.
Na
de
opname
kunnen
de
herhaald als een "closed loop" film op een video-monitor
worden afgebeeld.
In figuur 1.1 zijn de eerste 8 beelden van
een
dergelijke film afgebeeld. 3
4
1 linker ventrikel 2 rechter ventrikel 3 aorta 4 longslagader
fig-jur 1.1 Het eerste'beeld waarbij
het
laatste
beeld
(linksboven)
komt
linkerventrikel
het
(rechtsonder)
met
overeen grootste
met volume
eind-systole,
eind-diastole, heeft en het waarbij
het
linkerventrikel het kleinste volume heeft. De tot voor kort gevolgde methodiek ejectiefractie
bestond
uit
voor
de
berekening
van
de
het in het sombeeld van de 20 frames
met een joystick aangeven van de contouren van het linkerventrikel en van een achtergrondgebied (background region). De ejectiefractie EF wordt nu gedefineerd door:
EF =
pBK LV(ED)-BK.
pBK >{ED)
pBK
LV(ED)-LV(ES) >(ED)
LV(ED)-BK.
pBK
(1.1)
PAGE 17
Hierbij zijn LV(ED) en LV(ES) het totaal aantal counts linkerventrikelcontour
in
respectievelijk
beeld en het eind-systolische beeld. counts Het
in
aantal
het
BK
het eind-diastolische geeft
beeldelementen zijn
in
het
is
van
linkerventrikel.
resp.
bloed
p(ED) en pBK.
in
hoeveelheid
hét
aantal
weefsels
contouren
en
het
De korrektie met de LV(ED)
voor
Het backgroundgebied levert een
deze hoeveelheid activiteit. ingetekende
aan
linkerventrikel
term BK is noodzakelijk omdat een gedeelte van
de
de
backgroundgebiea, gemiddeld over alle 20 beelden.
backgroundgebied
afkomstig
binnen
en
en
LV(ES)
achter
schatting
het voor
In figuur 1.2 is het totaalbeeld met weergegeven.
activiteit
in
het
De
grafiek
linkerventrikel
geeft en
de het
backgroundgebied als functie van de tijd.
figuur 1.2 De
wandbewegingen
gekwantificeerd
van
maar
het
linkerventrikel
worden
nog
niet
door een waarnemer op grond van de door hem
bekeken film kwalitatief beschreven.
PAGE 18
1.1
PROBLEEMSTELLING Het voornaamste probleem bij de berekening van volgens
de
ejectiefractie
de beschreven methode is het optreden van grote inter- en
intra-observer variaties [27,28,33,39]. Deze variaties worden voornamelijk scherpe
begrenzing
achtergrondgebied. het
bestaat
het
in
geringe
Utrecht
heeft
afwijkingen
relatief grote afwijkingen in
de
in
er
linkerventrikel
een zeer subjectieve zaak.
Ziekenhuis
betrekkelijk
tussen
doordat
Hierdoor is het intekenen van de
linkerventrikel
Academisch
veroorzaakt
van
Onderzoek in het dat
getekende
ejeciefracties
en het
contour
aangetoond de
geen
bij
contouren
ontstaan
[33].
Vooral bij te klein intekenen van de linkerventrikel contour bleek al snel een systematische onderwaardering van de ejectiefractie te ontstaan.
Een andere oorzaak is de grote invloed van de keuze va i
het backgroundgebied [8,9]. een
relatief
Vooral als
de
backgroundintensiteit
groot deel van LV(ED) uitmaakt, volgt uit (1.1) dat
kleine variaties in BK een grote invloed hebben op EF. Behalve de grote inter- en intra-observer variaties treedt bij
de
beschreven
de
methode
een
systematische
onderwaardering
ejectiefractie op ten opzichte van de waarde
zoals
die
van
berekend
wordt van het röntgen linkerventrikel angiogram, dat veelal als de gouden standaard wordt gehanteerd [8,9,13,28,36,39]. wordt
Dit
laatste
veroorzaaakt doordat dezelfde contour gebruikt wordt bij de
bepaling van LV(ED) en LV(ES), alhoewel
linkerventrikel
bij
eind-diastole en eind-systole verschillende afmetingen heeft.
Als
voor
het
eind-systolische
ingetekend,
wordt
de
beeld
het
apart
ejectiefractie
een
berekend
contour
wordt
volgens (1.1.1).
Hierbij wordt verondersteld dat de grootte van het linkerventrikel tijdens
eind-systole
p(ES)
pixels
bedraagt,
terwijl de totale
PAGE 19
activiteit
binnen
de
eind-systolische
contour
gelijk
is
aan
(LV(ES)-LVl(ES))/(p(ED)-p(ES))
in
het
LVl(ES).
L V ( E D ) _ B K .£gD)
LV(ES)-LVl(ES) _ BK^ = EF + * p(ED)-p(ES)
De gemiddelde gebied
activiteit
tussen de eind-diastolische contour en de eind-systolische
contour is in activiteit EF.
vrywel
alle
gevallen
groter
dan
de
BK/pBK in het backgroundgebied zodat EFl groter is dan
De werkelijke ejectie-fractie wordt dus
verschillende
contouren
voor
de
beter
kwantificatie
van
regionale
benaderd
eind-diastolische
eind-systolische beelden worden gebruikt [33,36]. wandbewegingen
en
bepalen.
als
en
Voor een
ejectie-fractie is het noodzakelijk voor elk frame de te
gemiddelde
de
goede
regionale LV
contour
De nauwkeurigheid waarmee dit moet gebeuren, alsmede
de benodigde tijd, maakt intekenen met de joystick onaanvaardbaar.
1.2
DOELSTELLING. De doelstellingen van dit onderzoek zijn de volgende: Het ontwikkelen van een contpurdetectie algoritme dat genoeg
is
om
ook
in
signaal/ruis verhouding betrouwbaar dient
te
te
de
detecteren.
geschieden
bloodpoolstudie.
beelden
op
de
met
contour De
gevoelig
een betrekkelijk geringe van
het
linkerventrikel
automatische contourdetectie
afzonderlijke
beelden
van
een
PAGE 20
-
Het ontwikkelen van een methode waarmee consequent
een
vaste
grootte
het
en
achtergrondgebieö
plaats
t.o.v.
het
linkerventrikel krijgt. -
Het
ontwikkelen
geautomatiseerd,
van
een
software
kompleet,
pakket
zoveel
gebaseerd
op
mogelijk
de hierboven
genoemde algoritmen, dat bruikbaar is in de klinische praktijk. -
uitvoeren van een klinische evaluatiestudie met de programmatuur
op
vergelijken van volgens
de
een . voldoend verkregen
grote
resultaten
ontwikkelde
groep met
patiënten;
die
verkregen
conventionele methoden, met name wat betreft de inter-
en intra- observervariaties. -
Onderzoek naar nieuwe ejectiefractie
en
methoden
voor
wandbewegingen
bepaling van
het
van
regionale
linkerventrikel,
gebruik makend van de automatisch gedetecteerde contouren.
1.3
GEBRUIKTE APPARATUUR. Het Gamma systeem waarvoor de software ontwikkeld is een
Searle
Pho/Gamma
bestaat
uit
V camera die met een NC11-A interface {A/D
converter) gekoppeld is met een DEC Gamma-11 computersysteem. opnamen
worden
gemaakt
collimator (LEAP). PDP
met
low
energy
general
Het Gamma-11 computersysteem bestaat
purpose uit
een
11/34 computer met 128 K woorden geheugen, een RK06 disk unit
en TME11-ED magtape unit. video
een
De
terminal
VT-52
terminal
computerbeelden
worden
Een LA-36 als
dient kunnen
DEC
background
voor
writer
Hardcopy's
van
de
VT-100
gemaakt
acquisitie.
computerbealden
röntgenfil.-n met behulp van een MATRIX Imager
De
worden via een CONRAD
VSV01 kleuren video display en een CONRAD SNA-14C monitor.
een
terminal gebruikt en een
foreground
zichtbaar
of
6
zwartwit
video
worden gemaakt op video
imager
of
PAGE 21 door
polaroid
foto's
te maken
van de kleurenmonitor.
Voor de
ontwikkeling van software is een tweede Gamma-11 computer
systeem
met een vergelijkbare configuratie aanwezig. draait onder de PB monitor system.
van
het
RT-11
De Gamma-ll software versie
3B
operating
PAGE 22
HOOFDSTUK 2
TECHNETIUM-99m GATED-BLOODPOOL SCINTIGRAFIE
Het principe van de bloodpool scintigrafie berust op van
de
rode
bloedlichaampjes
Technetium-99m. het
isotoop
dat
gedurende
met
het
het
labelen
radioactieve
isotoop
Een probleem bij dit labelen is
zodanig de
de
moeilijkheid
vast aan de rode bloedlichaampjes te binden
gehele
opnameduur
een
praktisch
konstante
hoeveelheid technetium in de bloedbaan aanwezig is (ervan uitgaand dat de
fysische
studieduur).
halfwaardetijd
Als
lang
is
ten
opzichte
aan
de
rode
bloedlichaampjes
later wordt intraveneus 15 Het
isotoop
hecht
zich
mCi aan
hecht.
(PPI)
dat
zich
Ongeveer 10 minuten
Technetium-99m
ingespoten
[19].
het pyrofosfaat en blijft hierdoor
gedurende lange tijd in een stabiele concentratie in de aanwezig.
de
oplossing hiervoor is gevonden het intraveneus
toedienen van een kleine hoeveelheid pyrofosfaat goed
van
bloedbaan
Ongeveer 15 minuten na inspuiting heeft het isotoop een
homogene verdeling over het totale bloedvolume bereikt en kan de
opnamen
gestart
worden.
De
opnamen worden gemaakt door de
gamma-camera zo dicht mogelijk boven het hart te een
zodanige
positie
dat
op
positioneren
gebleken
dat
deze
in
de beelden een maximale scheiding
ontstaat tussen het linker ventrikel en het rechterventrikel. is
met
scheiding
Het
maximaal is in de LAO 45 (left
anterior oblique=links schuin voor) oriëntatie waarbij tevens
een
rotatie van ongeveer 10 graden naar het hoofd ingesteld wordt. De belangrijkste delen van het gamma-systeem zijn het
de
collimator,
kristal,de fotoversterkerbuizen met de gekoppelde electronica
PAGE 23
en de digitale computer. zullen
hierna
De functies van
kort besproken worden.
de
diverse
onderdelen
Een uitgebreide bespreking
kan gevonden worden in de artikelen van Budinger [11,12].' Het de
bloedbaan gebrachte isotoop ondergaat bij. een dosis van 15 mCi
ongeveer 550 miljoen desintegraties per geldt
namelijk
seconde.
Per
1 Ci=3.7 E10 desintegraties/seconde.
definitie Bij 90% van
deze desintegraties ontstaan fotonen met een energie van die
in
zich
in alle richtingen voortbewegen.
140
keV
Een gedeelte van deze
fotonen gaat door absorptie in het lichaam verloren (foto-effect), terwijl
een
ander
deel
in
het
lichaam
elektronen van richting wordt veranderd laatste
gaat
met
afname
door
(compton
interacties met scatter).
Dit
van de energie van de fotonen gepaard.
Het restant aan fotonen passeert ongehinderd het lichaam. De parallel-hole collimator bestaat uit een dikke loden plaat
met
een groot aantal parallelle cirkelcylindrische gaten (figuur 2.1). Good phoion \ Good photon \ not imaiisd \
\ \
I | i
•\ I \ \| \
N
Bid photon bminwg«d f
! ! JU-^Sciwr
MULTI-CHANNEL COLLIMATOR figuur 2.1
(ontleend aan Budinger ref. 11,12 )
De functie van de collimator kan vergeleken worden met die van een lens.
Alleen fotonen die zich voortbewegen in de richting van de
collimator en die één van de cirkelcylindrische
gaten
doorlopen,
PAGE 24
treffen
het
kristal.
Hierdoor ontstaat als het ware een 1 op 1
afbeelding van het gebied onder de collimator. In
het
NaJ(Tl)
gedeelte
van
(natrium-jodide)
kristal
wordt
het
de doorgelaten fotonen geabsorbeerd,
achtereenvolgens interacties ondergaan met de natrium-jodide
moleculen,
waarbij
grootste
Ben foton zal
elektronen
van
deze electronen uit hun banen
gestoten worden.
Bij het opvullen van de vacante posities
lichtflitsen
(scintillaties).
op
De
de oorspronkelijke energie van dat foton.
verschuift
de
van
4000 A en wordt de conversie 10 %.
evenredig
het
met
Zuiver NaJ scintilleert
door toevoeging van ongeveer 1%
golflengte
treden
totale intensiteit van de
lichtflitsen veroorzaakt door een bepaald foton is
in het UV-gebied;
de
Tl
(thallium)
geëmitteerde licht tot boven
efficiëntie
verhoogd
tot
ongeveer
Boven het kristal zijn fotoversterkerbuizen aangebracht die
optisch
gekoppeld
zijn
:net
het
kristal
en
de
ontvangen
lichtflitsen omzetten in elektrische stroompjes die evenredig zijn met de intensiteit van de lichtflitsen. van
de
Door de
uitgangssignalen
fotoversterkerbuizen naar een elektronische schakeling te
sturen kunnen x-y signalen berekend worden die een maat zijn de
plaats
waar
figuur 2.2).
het
Door
fotoversterkerbuizen
kristal sommatie ontstaat
de energie van het foton.
voor
door het foton getroffen werd (zie van
de
uitgangsstromen
van
de
het z-signaal dat een maat is voor
Omdat fotonen die
door
comptonscatter
zijn afgebogen een lagere energie bezitten kunnen deze pulsen door pulshoogtediscriminatiG onderdrukt worden. De A-D converter in het
computersysteem
positiesignalen
stappen
in
64
doorgeven naar het geheugen.
en
kan
kwantiseert deze
de
analoge
op interruptbasis
PAGE 2 5
( ( T l ) crystal
Pholomultiplier tube»
TUBE
RESPONSE
Evtnl
Tube Number
A
4 hoi greotett response. Tub» | « 2 » 3 » 5 « 8 " 9
B
7 f t I I hove greatest response, Tube 6-12 Tube 8«10
Basic concapt bahind tha Anger camera. Tha poiilion of a icintillation it deduced by tha amount of light datactad by tha photolubas ralativa t o one another.
figuur 2.2
(ontleend aan Budinger ref. 11,12 )
Tevens wordt een triggersignaal aan de computer doorgegeven dat is afgeleid
van
de
R-top
van het ECG signaal.
Met behulp van dit
signaal verdeelt de computer de gemiddelde hartslag in een tijdsegmenten.
In
het computergeheugen wordt een overeenkomstig
aantal matrices van 64 bij tijdens
een
bepaald
64
beeldelementen
tijdsegment
een
overeenkomt
met
de
door
coördinaten met één verhoogd.
de
A-D
gedefineerd.
interruptsignaal
aangeboden» wordt in de overeenkomstige matrix dat
aantal
dat
Als wordt
matrixelement
converter aangeboden x-y
Na de opname kunnen
deze
matrices
als
opeenvolgende beelden herhaald als ean film worden afgebeeld.
Dit
geeft
een
indruk
van
de
volumaveranderingen
en
de
wandbewegingen van het linkerventrikel.
2.1
FYSISCHE ACHTERGRONDEN. Een fundamenteel statistische
probleem
in
onbetrouwbaarheid
de
aantal
van
de
geneeskunde
is
de
van de verkregen beelden [11,12].
Deze statistische onbetrouwbaarheid geringe
nucleaire
wordt
oorspronkelijk
veroorzaakt uitgezonden
door
het
fotonen dat
PAGE 26
tenslotte door de gamma-camera wordt gedetecteerd. Het rendement van de meting,
d.w.z.
aantal
geregistreerde fotonen en het aantal
in
de
geproduceerde factoren,
gamma-camera fotonen,
waarbij
wordt
o.a.
gevoeligheid
van
de
bepaald de
geometrische configuratie van
de
door
energie
bron
detector
verhouding
en
een
een
van
de
grootte
en
en
spelen.
van
straling,
Het
rendement Em kan worden geschreven als Em=Es,Eg.Ed,Er, bronrendement,
het
complex
de
detector rol
tussen
overall
waarin
Es
Eg geometrisch rendement, Ed detector rendement en
Er registratierendement. Tengevolge
van
de
in
het
lichaam
optredende
absorptie
en
verstrooiing is het bronrendement, dat de fractie van de straling, die uit het lichaam treedt, aangeeft, uitgezonden straling
uit
het
lichaam
worden.
Dit
geometrisch rendement. ook
geven. de
dan
1.
Daar
de
straling isotroop is, zal slechts een gedeelte van de
uitgezonden
zal
kleiner
in
de
richting
gedeelte
Van de op de
wordt
van
de
aangegeven
detector
vallende
detector met
het
straling
weer slechts een gedeelte een interactie met de detector Deze fractie is het detectierendement.
Tenslotte wordt in
achter de detector geschakelde apparatuur slechts een gedeelte
van de door de detector geproduceerde signalen geregistreerd. komt
tot
uitdrukking in het registratierendement.
Dit
Bij het gamma
systeem wordt het registratie rendement voornamelijk bepaald
door
de zogenaamde dode tijd Td van het totale systeem van gamma camara en computer. kan ' het dode
Gedurende deze tijd Td na de detectie van een
systeem
tijd
van
microseconde. tijdseenheid
geen nieuwe fotonen detecteren [2]. De gemeten ons
Als van
foton
camera-computer Rw
de
het juiste
aantal energie
systeem
invallende is
en
bedraagt
7.5
lichtfotonen per Rd
het
aantal
PAGE 27
gedetecteerde fotonen per tijdseenheid dan geldt:
Rd RW
1
" 1-Rd.Td = 1
TT
(2.1.D
Rd "
Wanneer als eis gesteld wordt fotonen
door
de
dat
slechts
10%
van
het
aantal
dode tijd verloren mag gaan dan volgt uit 2.1.1
dat Rd voor Td=7.5 microseconde maximaal gelijk mag zijn aan 14815 cnts/sec. frames
met
Bij
een
64*64
opnametijd pixels
van
zouden
counts/pixel gedetecteerd worden. mCi ligt Rd meestal een
factor
2 minuten en gebruik van 20
dan
gemiddeld
ongeveer
22
Bij de toegediende dosis van 15 1-4
lager
zodat
een
gemiddeld
aantal counts/pixel van 10 normaal is. Het ontstaan van fotonen is een stochastisch proces. per
tijdsinterval
in
een
De kans
dat
bepaald gebied x counts geteld worden
heeft een Poisson verdeling en is gelijk aan:
k p(x=*> = j-rr e" m
Hierin
is
m
tijdseenheid. n
in
het
het
(2.1.2)
gemiddelde
aantal
ontvangen
fotonen
per
Een schatting voor m is het aantal ontvangen counts
gebied.
Poisson-verdeling
Voor
grote
benaderd
gemiddelde n en variantie n.
waarden
van
n
kan
deze
worden door een normale verdeling met
PAGE 28
(x-n)' 2n
p(x) =
(2.1,3)
De spatiele resolutie van de scintigrafische beelden wordt bepaald door
de spatiele resolutie van de gebruikte collimator en door de
spatiele resolutie van de camera.
De laatste waarde wordt ook wel
intrinsieke
Voor deze intrinsieke resolutie
resolutie
genoemd.
worden meestal twee getallen opgegeven [11,12]. a) De breedte (in mm.) van de loodstrippen kunnen
worden.
Voor
deze
die nog onderscheiden
meting wordt een loodstrippenfantoom
gebruikt dat loodstrippen met een oplopende
breedte
bevat;
de
onderlinge afstand tussen twee naburige loodstrippen is gelijk aan de breedte van één van beide loodstrippen. b) De FWHM (full width half maximum)
van de lijnspreidingsfunctie.
Deze FWHM wordt gemeten met een smal buisje gevuld met activiteit zoals in figuur 2.3 is weergegeven.
De breedte
van het buisje
moet veel kleiner zijn dan de FWHM. Angtr cometo
fWMM FWIOmW Profile ot input irnoge
Line ipreod function fatttttt ttonsfotm
y tyc'es pet cm1 c transfer function
figuur 2.3 (ontleend aan Budinger ref. 11,12)
PAGE 29
Uit
de
lijnspreidingsfunctie
functie)
door
Fourier
kan
de
MTF
(modulatie
transfer
transformatie bepaald worden [32].
In de
praktijk wordt meestal alleen de loodstrippen-resolutie bepaald en neemt
men
voor
de
FWHM
een
tweemaal zo grote waarde aan.
De
collimator-resolutie wordt gewoonlijk gedefineerd door de FWHM van de
lijnspreidingsfunctie
van
de
betreffende
collimator.
Deze
resolutie wordt door de fabrikant opgegeven voor afstanden van 5
en
10
cm.
van
de
lijnbron tot de collimator.
0,
De spatiele
resolutie van het systeem kan nu als volgt berekend worden:
2
2
FWHM (systeem) = V F W H M (intrinsiek) +FWHM (collimator)
Voor de Searle Pho/Gamma
V
camera
worden
de
(2.1.4)
volgende
waarden
gevonden: intrinsieke resolutie (FWHM) : afstand
collimator resolutie
5.6 mm. systeem resolutie
0 cm.
2.2 mm.
6.0 mm.
5 cm.
4.8 mm.
7.4 mm.
10 cm.
7.6 mm.
9.4 mm.
De systeemresolutie van 9.4 mm. ongeveer
op een afstand van 10
cm.
komt
overeen met 3 pixels bij een matrixgrootte van 64 bij 64
beeldpunten.
PAGE 30
2.2
KLINISCHE TOEPASSING Het
belangrijkste
bloodpoolstudies ejectiefractie
wordt van
omstandigheden. onderzoek
kwantitatieve
inspanning
verkregen het
Meestal
meerdere
gegeven
en herstel.
de
deze
bepaald,
ejectiefractie
methode
grootte
van de
onder
diverse
bijvoorbeeld
tijdens
tijdens
rust,
Een verlaging van
inspanning kan bijvoorbeeld wijzen op Om de klinische bruikbaarheid van
te bepalen is het van belang een indruk te hebben van
de nauwkeurigheid waarmee de opgenomen worden.
gated
Men is dan vooral geinteresseerd in de
coronair hartlijden [1,8,9,10]. de
de
ejectiefractie tijdens een
optredende veranderingen in de ejectiefractie. de
met
linkerventrikel
wordt
malen
is
dat
Enkele
van de methoden
studie
geanalyseerd kan
die gebruikt
worden om deze
nauwkeurigheid te bepalen zijn de volgende: a) Intra-observer variaties Dit zijn de variaties welke malen
achtereen
optreden
als 1 waarnemer
meerdere
de ejectiefractie van eenzelfde bloodpoolstudie
bepaalt. b) Inter-observer variaties Deze variaties ontstaan als meerdere
personen
de
ejectiefractie
van eenzelfde bloodpoolstudie bepalen c) Absolute nauwkeurigheid Om de absolute nauwkeurigheid bepalen,
is recentelijk
van de
speciaal
ejectiefractie
voor
te
kunnen
dit doel een dynamisch
hartfantoom ontwikkeld [31]. d) Correlatie met contrastangiografische meetgegevens Dit is de van oudsher
gebruikte
methode
voor
bepaling
van de
ejectiefractie waar de meeste specialisten mee vertrouwd zijn. De waarden die voor de diverse grootheden in de literatuur genoemd
PAGE 31
worden het
verschillen
gebruik
van
sterk.
verschillende
earneragevoeligheid
en
van
het
stralingsdoses,
anderzijds
methoden voor de bepaling selectie
Dit wordt enerzijds veroorzaakt door
van
door
de
het
opnameduur
gebruik
van andere
linkerventrikelcontour
achtergrondgebied.
Een
recent
en
en
de
onderzoek in
Utrecht [33] geeft voor de intra-observer variaties in de bepaling van
de
ejectiefractie
variaties
5.5 %
(1
bloodpoolstudies
3 %
SD).
door
zijn o.a. bereikte met
was
Bij
5
ejectiefractie bepaald; studies
(1 SD) dit
voor
5
Onderzoeken
gedaan door
Slutsky
maal
47 %
verkregen
[8,9,13,28,36,39].
en
[34,35]
en
angiografie
en 44 ï.
is
24
herhaald van
de
de 24
Burow
[13j.
Burow
ejectiefracties
van
De correlatie en regressie van de
door
In vrijwel
veel
alle
contrastangiografie
onderzoekers
onderzoeken
bleek
gemeten dat
bij
van verschillende contouren voor het eind-diastolische en
eind-systolische
overeenkomst
beeld
gevonden
(fixed ROI methode). methodes
van
naar de absolute nauwkeurigheid
meetgegevens die met bloodpoolscintigrafie en
het
werd
een ballonmodel een ejectiefractie van 48 % en vond
respectievelijk
gebruik
inter-observer
de gemiddelde ejectiefractie
bloodpoolscintigrafie
worden
de
onderzoek
waarnemers
49 %.
met
en
worden
respectievelijk
werd
(moving
ROI
methode)
een
betere
dan /bij gebruik van dezelfde contour
Voor de "fixed region" en de "moving region" door
0.72
en
Sorensen
correlatiecoè'f f icienten
van
0.83
regressiecoëfficienten
van
en
respectievelijk 0.54 en 0.78 genoemd [36].
PAGE 32
HOOFDSTUK 3
CONTOüRDETECTIE IN SCINTIGRAPISCHE BEELDEN
De contourdetetie in scintigrafische beelden kenmerkt zich in algemeen
door
het
het uitvoeren van een voorbewerking, de eigenlijke
edgedetectie en soms een vorm van nabewerking, waarbij de gevonden edgepunten
tot
een
connectieve contour gecombineerd worden.
voorbewerking heeft als doel de van
de
beelden
te
verbeteren
geprononceerd te maken [29,38]. uit
een
geringe
Deze
en
signaal/ruis de
verhouding
edgeinformatie
bewerking
De
bestaat
meer
meestal
vorm van lineaire- of nietlineaire-filtering, waarbij de
hoge en lage spatiele frequenties verzwakt worden en frequenties
in
het
de
spatiele
middengebied, die de gewenste edgeinformatie
bevatten, versterkt worden.
Enkele filtermethoden (gegeven in
de
veel gebruikte engelse benaming) die hiervoor vaak gebruikt worden zijn: a) "weighted nine point smooth" filter b) "running average" filter c) "median" filter d) "data bounding" filter e) "spatial and/or temporal Fourier" filtering f) "2 dimensional least-mean-square" filter g) "compass gradient" filter Van deze filters worden a-d en f voor het verzwakken van spatiele
frequenties
de
gebruikt, g voor het verzwakken van de lage
spatiele frequnties, terwijl e voor beide doeleinden gebruikt worden. met
De
eigenlijke
region-growing
hoge
kan
edgedetectie kan bijvoorbeeld geschieden
technieken,
thresholding
of
minimum-cost
PAGE 33
contourdetectie,
waarbij
veelal
naar
tweede- afgeleide functies gezocht maakt
maxima
wordt.
De
in
de eerste- of
laatste
techniek
het mogelijk om ook in beelden met erg slechte signaal/ruis
verhouding contouren te detecteren. De nabewerking zorgt er veelal onderdrukt
worden
Hiervoor worden
en
o.a.
dat
voor
gaten
combinaties
dat
geïsoleerde
edgepunten
in de contouren gevuld worden, van
shrinking
en
expanding
gebruikt. De slechte signaal/ruisverhouding is een belangrijke faktor bij de keuze
van de edgedetectie methode.
Om een indruk te geven van de
kwaliteit van de beelden is in figuur 3.1 een doorsnede gemaakt in het eerste frame van een gated bloodpool studie met een opnameduur van 2 minuten.
figuur 3.1 Duidelijk is te zien dat de edgedetectie bemoeilijkt wordt door de slechte
kwaliteit van de beelden.
Een veel toegepaste methode om
contouren te detecteren maakt gebruik van een
verschil
operator,
die het verschil van het aantal counts nl respectievelijk n2 van 2 naburige gebieden met elk een gelijk aantal pixels p bepaald.
Om
PAGE 34
na
te
gaan
worden moet worden.
wanneer eerst
dit
de
verschil als significant beschouwd mag
kansverdeling
van
dit
verschil
bepaald
Als de aantallen counts nl en n2 groot genoeg zijn om de
Poisson-verdeling door een normale-verdeling te benaderen, kan kansverdeling
van
benaderd worden. verdeling
het
verschil
ook
door een normale verdeling
Het gemiddelde en de variantie van deze
kunnen
geschat
worden
de
door
normale
respectievelijk nl-n2 en
nl+n2 [11] ,
(x-(nl-n2))2 e 2(nl+n2)
1
p(x)
(3.1)
y2(l2)'
Er kan nu met meer dan 95 % zekerheid gezegd
worden
dat
er
een
edge tussen beide gebieden aanwezig is als het verschil nl-n2 meer dan 2 standaard-deviaties van 0 grootte
van
afwijkt.
Als
gebieden
een
p=l hebben dan is bij een gemiddeld nivo (nl+n2)/2.p
van 10 counts/pixel een verschil tussen
de
n2/p
niet
van
de
minder
dan
9
counts/pixel
gemiddelden
nl/p
significant.
en
Voor
gebieden met een grootte van 9 resp 25 pixels wordt dit verschil 3 counts/pixel
en 1.8 counts/pixel.
Om betrouwbare contourdetectie
in deze beelden mogelijk te maken zal dus de verschil operator gebieden
met
een
groot
aantal
pixels moeten werken.
Dit komt
eigenlijk neer op een vorm van spatiele filtering waarbij de spatiele
frequenties verzwakt worden.
op
hoge
De gebieden kunnen niet te
groot genomen worden omdat hierdoor ook de gewenste edgeinformatie verzwakt
wordt.
Om toch een betrouwbare contourdetectie mogelijk
te maken is het gunstig een detectiemethode, die behalve filtering ook temporale filtering gebruikt, toe te passen.
spatiele
PAGE 35
3.1
IN DE LITERATUUR BESCHREVEN METHODEN. In de literatuur zijn reeds verschillende methoden beschreven met
meer
of
minder succes gebruikt zijn voor contourdétectie op
scintigrafische beelden. volautomatisch. één
of
die
Slechts enkele van
deze
methoden
zijn
Meestal moet de gebruiker na de voorbewerking op
meerdere
plaatsen
een
begrenzing
aangeven
om
het
linkerventrikel van andere delen van het hart te scheiden. Almasi et al [3] beschrijven een methode waarbij de acquisitie listmode
plaatsvindt.
Bij
worden de x-y posities geregistreerd
foton
verwerking van de beelden
gebeurt
en in
het gebruik van list-mode acquisitie het
tijdstip
het
nadeel
van
van
optreden
computergeheugen
informatie
tot
een
serie
van
elk
vastgelegd.
De
van
opeenvolgende
nu achteraf, waardoor het mogelijk is de tijdens
onregelmatige hartslagen gedetecteerde Een
in
deze
methode
fotonen
te
onderdrukken.
i.s dat de beelden niet tijdens de
opname opgebouwd worden, zodat eventuele fouten, zoals een slechte positionering
van de camera of een verkeerd ingestelde pulshoogte
discriminator, niet al tijdens de opname zichtbaar methode
vereist
een
achtergrondgeheugen rekentijd
kost.
op Als
grote
geheugen-capaciteit
schijf),
terwijl
het
pixel
fase,
(gewoonlijk
"reframen"
veel
Tevens
wordt
voor
de amplitude en de fase van de grondharmonische in het
tijddomein bepaald. een
Deze
voorbewerking wordt 3-dimensionale Fourier
filtering op de verkregen beelden toegepast. elk
worden.
die
Punten met een voldoend
binnen
kontractie van het
het
linkerventrikel, Met
centrum
linkerventrikel
het
tweede-afgeleide
behulp
algoritme
amplitude
en
interval ligt dat overeenkomt met de
linkerventrikel. van
grote
van
worden
worden de
aan
het
gevonden punten wordt het
bepaald. de
toegewezen
Met
edgepunten
een
adaptief
langs radiale
PAGE 36 lijnen,
uitgaande
van
het
gevonden
LV-centrum,
bepaald.
De
contour van het linkerventrikel wordt verkregen door de edgepunten te verbinden. Askar en Modestino [4] gebruiken als voorbewerking digitaal
filter
filtermethoden.
dat
gebaseerd
is
op
een
recursief
least-mean-sguare
In het gefilterde beeld wordt door
de
gebruiker
een model van de te detecteren linkerventrikelcontour ingetekend. Hierna wordt met een heuristische methode een minimale-kostencontour
gevonden.
Bij
benadering
deze methode
van
de
worden
de
kosten van een edgepunt bepaald door de afstand tot het model de contour
en door
de
edgeinformatie
van
die met het recursieve
digitale filter verkregen is. Een nadeel van deze methode is dat de
tijdsduur
en de
geheugenruimte,
die
benodigd zijn voor de
bepaling van de contour, afhankelijk zijn van de kwaliteit van beelden
en
de
theoretisch zeer groot kunnen zijn. Bovendien is het
bij gebruik van een heuristische
methode
mogelijk
dat
niet
de
beste contour gevonden wordt. Hiertegenover staat echter dat deze methode het mogelijk maakt contouren te detecteren in beelden
met
slechte signaal/ruis verhouding. Douglas en Green [15] gebruiken het "stroke volume" beeld rechthoek
te bepalen
waarbinnen
om
het linkerventrikel ligt. Dit
strokevolume beeld wordt verkregen door voor elk pixel het counts
in het
eind-diastolische
beeld
zijn
de
zodat
door
gebruik
linkerventrikel ligt,
eenvoudig
linkerventrikel
beide
op
aantal
te verminderen met het
aantal counts in het eind-systolische beeld. beeld
een
In het
resulterende
ventrikels met hoge intensiteit zichtbaar, te
de
een ligt.
maken beelden
rechthoek Binnen
van
het
rechts te het
gegeven
dat
het
van het rechterventrikel
bepalen gevonden
is waarbinnen region
wordt
het de
PAGE 37
compass-gradient bepaald in 8 richtingen. aantal
counts
te verminderen
met
de
Door voor elk pixel het maximale
waarde
van de
compass-gradient voor dat pixel ontstaat een beeld waarin de edges zijn
opgehaald.
Dit
beeld
wordt
zesmaal
15 graden gedraaid
waarbij steeds de pixels van de rijen en kolommen waarvan de rijof
kolom-som
onderdrukt.
beneden
een
bepaalde
threshold
liggen,
worden
De positieve pixels van het resulterende beeld worden
toegewezen
aan het
methode is dat
linkerventrikel.
slechts
6 richtingen
rechtlijnige
contoursegmenten.
grond
lokale
van
geaksepteerd
zouden
Het grote nadeel van deze zijn
Bovendien
eigenschappen worden,
toch
tot op
toegestaan kunnen het
voor
de
pixels die op linkerventrikel
grond van te lage rij- of
kolom-sommen onderdrukt worden. Door Hawman et al [18] worden eerste- of tweede-afgeleide bepaald
door bewerkingen met 3x3 submatrices. Uitgaande van deze
beelden wordt door herhaling van thresholding en binair de
beelden
shrinking
contour van het linkerventrikel gevonden. Voor het vinden van
de "ideale" contour zijn echter seer veel iteraties nodig. heeft
ook
nog
testen gedaan met kunstmatig gegenereerde beelden
van het linkerventrikel, waarbij gammacamera
ook
in rekening is gebracht.
de puntspreiding
en
de volgens
buiten de
echte
prefereren
voor
van
de
Het bleek dat de volgens de
eerste-afgeleide methode gevonden contour binnen de echte lag
Hawman
contour
de tweede-afgeleide methode gevonden contour
contour.
Volgens
Hawman
is dit
laatste
te
de bepaling van de ejectie-fractie omdat door de
grote puntspreiding van de gammacamera een gedeelte van de uit het linkerventrikel
afkomstige
counts
buiten
de
echte
contour
gedetecteerd zullen worden. Kuwahara [22] gebruikt een nie:~lineair filter als
voorbewerking.
PAGE 38
Bij dit filter wordt voor elk pixel het gemiddelde en de variantie van 4 aangrenzende gebieden {figuur 3.2a) bepaald. van
het gebied
toegewezen. zijn
met de laagste
variantie
Het gemiddelde
wordt aan het pixel
Het resultaat is een beeld waarin de edges
versterkt
en de achtergrond- en objectgebieden geëffend zijn [22/24],
Hierna wordt het linkerventrikel uitgaande
van het door
gescand
langs
radiale
lijnen
de gebruiker aangegeven centrum van het
linkerventrikel (figuur 3.2b).
Door middel van fitting
met een
model van een ideale edge (figuur 3.2c) wordt op elke radiale lijn de plaats van het edgepunt bepaald. Verbinding
van de gevonden
contourpunten levert de gewenste contour.
V Q
dj
0 A
-
I
I
r>
N
Distance
• •
Cl)
•i-F' ' c «
..
: .
:.v
•
: . • , •
.
v
••
•.-:...-._;••:-."••'
Uft V«nlricle
a
b
c
figuur 3.2 (ontleend aan Kuwahara ref. 22 ) Kan et al [20] gebruiken voorbewerking. bepaald.
Hierna
niet-lineaire
wordt
de grootte
met het grootste
en richting
uitgangssignaal
Pixels met een in verhouding tot de aangrenzende amplitude
filter als
wordt de compass-gradient in 8 richtingen
Aan elk pixel
compass-gradient
hetzelfde
of afwijkende
richting
worden
van de
toegekend.
pixels
te lage
onderdrukt.
In het
PAGE 39 resulterende
beeld
wordt
door
de
gebruiker
de
linkerventrikelcontour ingetekend. In het Victoria Hospital bepaald
[14] wordt
een
tweede
afgeleidebeeld
door convolutie van het beeld met een 7x7 operator.
Deze
operator is in figuur 3.3 weergegeven. Er wordt door de operator een region of het
linkerventrikel
omvat
en
interest
aangegeven
binnen dit ROI worden horizontale
lijnen gescand. Alle pixels tussen het eerste en laatste van
dat
minimum
de tweede-afgeleide worden toegekend aan het linkerventrikel.
Door
toepassing
van
smoothing
en
thresholding
wordt
het
definitieve linkerventrikel bepaald.
10 -5
-5 0
-2 3
1 4
-2 1
3
6
7
-2 3 6
- 5 -10 0 -5 3 -2 1 4
4
7
8
7
-2
3
7
6
3
-2
-5 10
0
6 3
4
3
0
-5
-2
1
-2
- 5 -10
figuur 3 . 3
3.2 MOTIVATIE VAN DE GEKOZEN METHODIEK Als de in de vorige worden,
paragraaf
beschreven
methoden
dan blijkt dat er een globale uitwisseling bestaat tussen
de benodigde rekentijd en het behaalde resultaat. lange
vergeleken
rekentijd
is
Op grond van de
van het gebruik van Fourier filtering [3] en
van het niet-lineaire filter [22] afgezien. Verder blijkt dat het gebruik
van
snelle
en
simpele
voorbewerklngsmethoden zoals de
"weighted nine point smooth" en de "compass-gradient"
toch
goede
PAGE 40 resultaten
te
geven.
Scannen
voordeel dat een contour bestaat,
terwijl
steeds
langs uit
radiale een
lijnen heeft als
gelijk
aantal
het tevens eenvoudig is de wandbeweging van het
linkerventrikel langs deze radiale lijnen te beschrijven contouren
van
opeenvolgende
Minimale-kostencontour mogelijk
beelden
detectie
heeft
te
als
door
de
vergelijken.
voordeel
dat . het
is ook in beelden met slechte signaal/ruis verhouding te
detecteren. en
punten
tevens
Hierom is geprobeerd deze vier methoden te combineren gebruik
te
maken
van
het
linkerventrikelcontour een convexe vorm heeft. berekening
van
de
versnellen.
Hoe
gecombineerd
worden
in het
beschreven worden.
zal
dat
de
Dit laatste kan de
compass-gradient
minimale-kostencontour kunnen
gegeven
en
deze
van
de
vier
methoden
volgende
hoofdstuk
PAGE 41
HOOFDSTUK 4
DETECTIE VAN DE LINKERVENTRIKELCONTOUR
Voor de detectie van de linkerventrikelcontour wordt in de waarde
berekend van een kostenfunctie.
punt
Deze kostenfunctie is
zo gekozen, dat de kosten in een pixel hoog waarschijnlijk
elk
zijn
als
het
pixel
niet tot de contour behoort, en klein zijn als het
pixel waarschijnlijk wel tot de contour behoort. Uit analyse met
de hand getekende contouren is gebleken dat de plaats van een
contourpunt goed overeenkomt met de plaats van het maximum van tweede-afgeleide,
die
berekend
wordt
langs
radiale
uitgaande van het centrum van het linkerventrikel. de
van
literatuur
o.a.
ook
door
Hawman
vermeld
kostenfunctie wordt daarom gedefinieerd als de tweede-afgeleide
functie.
De
contour
Dit
inverse
kan
lijnen
wordt
in
[18].
De
van
tenslotte
worden door een enkelvoudig gesloten minimum-kostenpad
de
deze
gevonden te
zoeken
in de matrix van berekende kostenfunctie-waarden. 4.1
BEREKENING VAN DE KOSTENFUNCTIE Voer de berekening van de kostenfunctie moet
de
functie
(64)
bepaald
worden
langs
een
uitgaande van het door de gebruiker linkerventrikel
(zie
ook
vereenvoudiging ontstaat als
aantal
aangegeven
paragraaf de
richting,
tweede-afgeleide radiale lijnen
centrum
4.3). waarin
van
Een de
het
sterke afgeleide
bepaald wordt, afgerond wordt op veelvouden van 45 graden.
In dit
geval kan het linkerventrikel verdeeld worden in 8 segmenten zoals dit in figuur 4.1 is aangegeven.
Voor elk punt in elk segment kan
de afgeleide bepaald worden door een convolutie van het beeld
mst
PAGE 42 de compass-gradient operator d i e de grootste gevoeligheid heeft in de richting van de c e n t e r l i j n van het segment en in een u i t het centrum van h e t l i n k e r v e n t r i k e l naar buiten gerichte r i c h t i n g .
LV=linkerventrikel RV=rechterventrikel
figuur 4.1 SECTOR
DIRECTION OF GRADIENT FIVE LEVEL SIMPLE MASKS
N
NW
1 2 1 0 0 0 -1 -2 -1
W
2 1 0 1 0 -1 0 -1 -2
1 2 1
0 -1 0 -2 0 -1
sw 0 -1 -2 1 0 -1 2 1 0
SECTOR
DIRECTION OF GRADIENT FIVE LEVEL SIMPLE MASKS
SE - 1 - 2 - 1 0 0 0 1 2 1
E
NE
- 2 - 1 0- 1 0 1 0 1 2 - 1 0 1 -2 0 2 - 1 0 1 0 1 2 - 1 0 1 - 2 - 1 0
figuur 4.2 De door de discretisatie
ontstane
maximaal
In de praktijk is gebleken dat dit geen
22.5 graden.
probleem oplevert. de
"five
level
fout
in de richting
De gebruikte compass-gradient operatoren simple
masks"
[21,30].
is nu
zijn
De compass-gradient
PAGE 43
operatoren die behoren bij de acht segmenten van figuur in figuur 4.2 aangegeven. in
scintigrafische
compass-gradient
beelden
operatoren
ontstaat
zijn
Door de geringe signaal/ruis verhouding geeft
als
het
gebruik
van
deze
op pixelnivo geen goede resultaten.
De reden hiervoor is in hoofdstuk resultaat
4.1
de
3
al
aangegeven.
compass-gradient
Een
operatoren
beter op 3x3
submatrices gebruikt worden. Als maat voor de intensiteit van een submatrix worden.
kan dan de "weighted nine point smooth"-waarde gebruikt Het voordeel van deze smoothingmethode boven het
"moving
average filter" is dat de hoge spatiele frequenties beter verzwakt worden [38], terwijl de gewenste spatiele frequenties doorgelaten filters
worden.
vermeld,
In
samen
horizontale richting.
juist
goed
figuur 4.3 zijn de operatoren van beide met
de
frequentieoverdracht
in
In deze figuur is fO de grensfrequentie, die
uit het bemonsteringstheorema volgt (f0=l/2T0). Hierbij is TO bemonsteringsafstand,
de
de
welke bij beelden van 64x64 pixels ongeveer
3.3 mm.
bedraagt, zodat f0=0.15 cycles/mm.
De
totale
operatie
bestaat
uit het uitvoeren van twee convoluties, waarvan de eerste
met de "weighted nine point smooth" operator en de tweede "modified
compass
gradient"
operator.
met 3x3 submatrices gewerkt wordt.
van de beeldmatrix met de "nine point staan
in de
met
pixels
Immers, na de convolutie
weighted
smooth"
operator
resulterende matrix de getallen, die representatief
zijn voor de intensiteit van de 8 afstanden
de
Deze laatste operator is
gemodificeerd tot een 5x5 operator omdat nu niet meer maar
met
naburige
3x3
submatrices,
op
van twee pixels (vanaf centrum) in de x- en y-richting.
Ook van deze 5x5 operator is in figuur 4.3 de frequentieoverdracht in
de
horizontale
frequentieoverdracht
richting van
gegeven.
de combinatie
Als van
laatste
beide
is de
toegepaste
PAGE 44 F(u,O) A
MOVING AVEPAGE FH1TER
MASK 1 1 1 ' 1-11 F(u,O)=Cl,(l+2cos(uT0))
B
WEIGHTED NINE POINT SMOOTH
MASK
1 2 1 2 4 2
F(u,0)=C2.(l+cos(uT0))
C MODIFIED COMPASS GRADIENT
MASK
- 1 0 0 0 -2 0 0 0 -1 0
0 0 0 0 0
0 1 0 0 0 2 0 0 0 1
F(u,0)=C3.sin(2uT0)
D
TOEGEPAST FIUTER
F(u,0)=C4.(sin(3uT0)+2.sin(2uT0) +sin(uT0))
FIGUUR 4.3
PAGE 45
filters
gegeven.
Uit
de karakteristiek blijkt dat hoge en lage
frequenties goed onderdrukt worden goed
doorgelaten
worden.
een
eerste-afgeleide
de
middenfrequenties
Vooral deze middenfrequenties'bevatten
de gewenste edgeinformatie. is
terwijl
Het resultaat van de twee convoluties beeld
dat
in figuur 4.4 samen met het
originele beeld is weergegeven.
figuur 4.4 In
een
eerste
kostenfunctie Het
bleek
benadering voor
echter
tweede-afgeleide
de dat
veel
alswat
het
eerste-afgeleide
gebruik
betere
betreft
dit
beeld
van
resultaten
de
door
de
de
inverse
opleverde, waarnemers
de ruisafhankelijkheid.
van
de
zowel
wat
ingetekende
Om deze redensn
is, ondanks de langere rekentijd, gekozen voor het gebruik van tweede afgeleide bij de berekening van de kostenfunctie. eerste-afgeleide
beeld
als
minimale-kosten contourdetectie gebruikt.
betreft de overeenkomst met beelden
is
nogmaals
met
de
beide
de
Door het
operatoren
te
convolueren ontstaat dit tweede-afgeleide beeld waarvan de inverse als kostenfunctie wordt gebruikt. Het
orginele
beeld
wordt
dus
tweemaal
met
beide
operatoren
PAGE 46
geconvolueerd.
De frequentieovetdracht die hierdoor resulteerd is
in figuur 4.5 aangegeven.
t 0 0
2trfO=
TO
2ir TO
figuur 4.5 Het blijkt dat de overdracht van de middenfrequenties verandert, worden. beeld
terwijl
de
In
veel
hoge en laqe frequenties beter onderdrukt
In figuur 4.6 is de kostenmatrix samen met weergegeven.
niet
het
orginele
deze kostenmatrix zal een minimum-kosten
pad gezocht
figuur 4.6
PAGE 47
4.2
BEPALING VAN DE MINIMALE-KOSTEN CONTOUR Het zoeken van de E(X,Y)
heeft
als
mogelijk zijn. gelijk
minimale-kosten bezwaar
dat
Tevens zijn
zodat
de
contour in
in
een
principe zeer veel contouren
lengten
van
de
contouren
niet
het vergelijken van de kosten van twee contouren op
basis van gemiddelde kosten per lengteeenheid moet de
kostehmatrix
minimale-kosten
contour
te
vinden
moet
gebeuren.
hierom
Om
voor
elke
mogelijke contour de gemiddelde kosten berekend worden alvorens de beste
contour
bekend is.
Omdat dit praktisch ondoenlijk is zijn
heuristische methoden ontwikkeld o.a. het
door Martelli [26]
waarmee
rekenwerk tot aanvaardbare grootte wordt teruggebracht.
gebruik te maken van de voorinformatie dat de contour gesloten
en
convex
is,
het
Door
enkelvoudig
middelpunt van het linkerventrikel
omvat en een bepaalde minimale en maximale afstand tot het centrum van
het
linkerventrikel
heeft,
kan
aanmerkelijk sneller berekend worden. afstanden
van
de
contourpunten
de
minimale-kostencontour
De
maximale
tot
het
en
centrum
minimale van
het
linkerventrikel blijken ongeveer 20 en 5 bemonsteringsafstanden te bedragen.
In het algoritme wordt een maximale en minimale afstand
van 22 respectievelijk 3 bemonsteringsafstanden genomen zodat bij
abnormaal
grote
of
kleine
ook
linkerventrikels geen problemen
ontstaan. Voor de berekening van het minimum-kostenpad wordt de
kostenmatrix
E(x,y).
Van
deze
matrix
uitgegaan wordt
als
gedachtenexperiment een "analoog" beeld gegenereerd bestaande 64x64 subbeeldjes.
y-0.5
E(x,y).
en
uit
Voor elke discrete waarde van x en y wordt een
subbeeldje gemaakt, waarin de intensiteit van x-0.5 tot van
van
y+0.5
dezelfde
x+0.5
en
waarde heeft, welke gelijk is aan
Dit beeld wordt bemonsterd op
n
radiale
lijnen
(n=64)
PAGE 48
uitgaande
van
elke radiale eenzelfde
het het centrum van linkerventrikel (Xlv,Ylv). lijn
worden
m
bemonsteringsafstand
bemonsteringen als
in
gedaan
(m~22)
het originele beeld.
Op met Er
resulteert nu een nxm polaire kostenmatrix C(r,h).
x = ENT{cos(2ith/n) .r+Xlv+0.5}
(4.2.2)
y = ENT{sin(2Trh/n) .r+Ylv+0.5}
(4.2.3)
Deze matrix is samen figuur
4.7
met
afgebeeld.
van links naar verticale
(4.2.1)
l
,h) = E(x,y)
as
rechts van
de
originele
kostenmatrix
E(x,y)
in
In deze matrix staat op de horizontale as de
afstand
r
uitgezet,
terwijl
op
de
beneden naar boven de richting h, ten opzichte
van een positie op 3 uur van het centrum van
het
(tegen de wijzers van de klok in), is uitgezet.
figuur 4.7
linkerventrikel
PAGE 49
In dese matrix kan nu een minimale-kosten pad gedetecteerd worden. Deze
minimale-kosten
methode.
contourdetectie
is niet de enige mogelijke
Twee andere methoden, die getest zijn, behaalden
echter
duidelijk mindere resultaten bij de slechte signaal/ruisverhouding van de scintigrafische beelden. De eerste methode bestond uit het scannen
van de horizontale lijnen op minima van de kostenfunctie.
Een bezwaar van deze methode bleek dat de connectief
is.
Bij
de
gevonden
tweede methode
werd
contour
getracht
voorkomen door het minimum steeds binnen een bepaalde afstand
gevolg
hebben
dat
horizontale
niet
de
ideale
contour
wordt, omdat een contourdeel met zeer lage kosten een te
grote afstand tot de voorlaatste minima gevonden
dit te
(1 pixel) van het vorige gedetecteerde minimum te zoeken.
Dit kan echter tot gevonden
niet
contour
kan hebben,
terwijl
de
ook niet gesloten hoeft te zijn. Alleen met de
minimale-kosten contourdetectie kan op eenvoudige wijze altijd een enkelvoudig
gesloten
contour
gevonden worden door in elke rij h
een matrixelement Rh te selecteren, zodanig dat voldaan is aan de volgende eisen:
| Rh+l - Rh 1 «1
| l
| Rn - Rl | «1
(4.2.4)
(4.2.5)
l
Rmin en Rmax vormen hierbij een verwachtingsvenster waarbinnen contour
moet
liggen.
Het
gebruik
geeft een belangrijke reduktie van de
de
van dit verwachtingsvenster benodigde
rekentijd.
Als
PAGE 50
minimale-costencontour
wordt nu gedefineerd de contour waarbij de
cumulatieve kosten F(RlfR2,...,Rn)
langs
die contour
minimaal
zijn.
F(Rl,R2,R3,...,Rn) = Frain =
Omdat
de
variabele
afhankelijk [7,40].
Rn
n E h=l
MIN Rl,R2,..,,Rn
volgens
(4.2.5)
{c(Rh,h)}
van
de
(4.2.7)
variabele
Rl
is, is dit een probleem met een niet-serie karakter
Ben oplossing kan gevonden worden door eerst
te minimaliseren
de
functie
voor de variabele Rl, dan voor de variabele R2,
enz. Dit is een vrij tijdrovende procedure. Ben veel eenvoudiger probleem ontstaat als een geschikt Rl=Rs gekozen kan worden.
startpunt
Aan de restricties waaronder de functie
geminimaliseerd moet worden,wordt in dit geval (4.2.8) toegevoegd.
Rl = Rs
(4.2.8)
Omdat de variabele Rn nu niet afhankelijk is van een variabele maar.
van
een
constante
Rs
optimalisatieprobleem met een
is er
nu
wel
seriekarakter.
sprake Dit
Rl
van
een
probleem
kan
opgelost worden met de volgende recursieve formule:
Rl=Rs
(4.2.9)
Q(Rh,h) = C(Rh,h) + MIN {Q(Rh-l,h-l)} Rh-1
| 2*hsn
(4.2.10)
PAGE 51
Fmin = MIN {Q(Rn,n)} Rn
(4.2.11)
Hierbij zijn de kosten van een minimale-kostenlijnstuk van (Rs,l) naar (Rh,h) gelijk aan Q(Rh,h). Als de waarden van Rh waarvoor de minima
van (4.2.10)
opgeslagen worden.
optreden
in een matrix M(Rh,h)
worden
dan kan achteraf het minimale-kostenpad teruggevolgd
In figuur 4.8 is dit toegelicht
aan de hand
van een
eenvoudige 4x4 kosten matrix.
R(Rh,h)
Q(Rh,h)
1 2 1 2 3 2 3 1 3 2 1 3
5 6 4 5 6 4 5 3 4 3 2 » 2
2
c o l o o c o
1
2
3
M(Rh,h) 2 2 4 4 2 3 3 3 2 2 _
_
_
_
figuur 4.8 Als startpunt is genomen (2,1). Fmin en R4 worden het
minimum van Q(1,4),Q(2,4) en Q(3,4) te bepalen.
het eindpunt van de contour worden
door
is bepaald
uit de markeringsmatrix
kan deze
gevonden
door
Als hierdoor teruggevolgd
R3=M(R4,4), R2=M(R3,3) en
R1=M(R2,2) te bepalen. Een resterend probleem is nu nog de keuze van het startpunt Rs. Voor
beelden
met een grote signaal/ruisverhouding zal deze keuze
niet moeilijk zijn. Formule (4.2.12) geeft een mogelijke keuze.
C(RS,1) = MIN {C(Rl,l)} Rl
Voor beelden met een slechte signaal/ruisverhouding
(4.2.12)
moet
ook de
PAGE 52
informatie van de p voorafgaande (modulo n) en de p volgende rijen van de matrix gebruikt worden. Er wordt lijnstuk
berekend
over
2*p+l
nu een minimale-kosten
matrixrijen.
gelijksoortige methode gebruikt worden,
echter
Hiervoor
kan een
met iets
andere
resticties. Voor p is een waarde van 16 genomen.
| Rh+1 - Rh | $ l
| -p$h«p-l
(4.2.13)
| -psh^p
(4.2.14)
Q(R-p,-p) = c(R-p,-p)
(4.2.15)
Q(Rh,h) = C(Rh,h) + MIN {Q(Rh-l,h-l } Rh-1
Fmin =
MIN R-p, ,Rp
| -p+Uh$p
P E {C(Kh,h)} = MIN {Q(Rp,p)} h=-p Rp
In deze formules zijn voor eenvoud van notatie gebruikt.
(4.2.16)
M l
negatieve
2 171 '
indices
In werkelijkheid moet de modulo n waarde van de indices
genomen worden.
De minimumkostencontour kan nu weer
teruggevolgd
worden en de waarde van Rl wordt als startpunt genomen. Figuur
4.9 geeft
de polaire
kostenmatrix
minimale-kosten contour gesuperponeerd.
met
de
gevonden
PAGE 53
figuur 4.9 Door terugtransformatie met behulp (4.2.3)
van
de
formules
(4.2.2)
worden 64 contourpunten in de x-y representatie gevonden.
Verbinding van deze ,cpntqurpunten levert een connectieve In
en
contour.
figuur ,4.l0''*Ais./deze\contour/in^hét\-lcjSBtênbéeld'(i:echts) en in
het originele
figuur 4.10
PAGE 54
4.3
CORRECTIE VAN HET AANGEGEVEN
LINKERVENTRIKELMIDDELPUNT
De
methode
hiervoor
beschreven
linkerventrikelcontour
levert
een
voor
met
eenzelfde backgroundgebied resultaten
de
hand
wordt
van
de
vermindering van de inter- en
intra-observervariaties ten opzichte van linkerventrikelcontour
detectie
de
methode
ingetekend
gekozen.
waarbij
wordt,
Dit
blijkt
de
indien uit
de
van een test, die in hoofdstuk 8 besproken wordt.
Één
en ander mag verwacht worden omdat de resultaten alleen
nog
afhankelijk
Er blijft
zijn
van
de
keuze
van
het middelpunt.
maar
echter nog een-kleine variatie die veroorzaakt wordt door het de
hand
aangeven
van
het
centrum
van
het
Teneinde ook deze invloed sterk te verminderen van
de
gedetecteerde
van het middelpunt gedefineerd
linkerventrikel. wordt
met
behulp
contour een betere schatting van de plaats
verkregen.
als
met
het
Dit
verbeterd
middelpunt
activiteitszwaartepunt
wordt
binnen
linkerventrikelcontour zoals berekend volgens formules (4.3.1)
de en
(4.3.2.).
Xlvn
Z LV Z LV
F(x ,y) .X
Z LV
F(x . y ) • y
Ylvn
(4.3.1)
F ( x ,y>
(4.3.2) !? (x , y )
LV
Met behulp van het nieuwe middelpunt (Xlvn,Ylvn) wordt de cietectie kleine
herhaald. inter-
backgroundgebied
en
Na
deze
procedure
intra-observer gekozen
wordt).
resulteren slechts zeer
variaties In
contour
(mits
hoofdstuk
resultaten gegeven van de voornoemde test waarbij drie
een 8
gelijk zijn
de
waarnemers
elk met tussenpozen twee maal herhaald de ejectiefractie bepaalden
PAGE 55
volgens 3 methoden. met
de
hand
background,
Deze methoden
intekenen het
van
met
linkerventrikelmiddelpunt
waren
achtereenvolgens:
het
de contouren van linkerventrikel en de
hand
en
aangeven
automatisch
linkerventrikelcontour gecombineerd met de
van
detecteren automatische
het van
de
selectie
van de background in een geschikt gebied en als laatste de methode waarbij tevens het middelpunt gecorrigeerd wordt.
4.4
DETECTIE VAN
DE
LINKERVENTRIKELCONTOUR
IN
ELK
BEELD
20
beelden
VAN
EEN
GATED-BLOODP00LSTÜDIE Als voor elk beeld
van
berekend
dan
wordt,
een
serie
zullen
van de
te
bewerken
de
contour
beelden
een
signaal/ruisverhouding hebben die meer als viermaal zo
slecht
als
van
de
beelden. temporele
signaal/ruisverhouding
filtering
toe te passen.
ontstane
totaalbeeld
de 20
van
een
operator
Opeenvolgende beelden worden
gefilterd.
Het
bewegingsonscherpte
gecompenseerd door de detectie
het
Deze slechte signaal/ruis kan iets verbeterd worden door
hiertoe met een 1-2-1 hierdoor
van
is
betere
enkelvoudig
statistiek gesloten
nadeel
wordt van
de
van
de
ruimschoots beelden.
Bij
minimum-kostenpad in de
opeenvolgende beelden kan het verwachtingsvenster nog aanmerkelijk verkleind
worden.
Indien de contour van beeld m gecodeerd wordt
als Rm(l),Rm{2),...,Rm(n) dan kan als laatste
restriktie
gesteld
worden
Rm-l(h) - d < Rm(h) « Rm-1 (h) + d
|2«m$20, Uh^n
Hierbij is d de maximale afstand (d=2)
tussen
de
(4.3.18)
contouren
van
PAGE 56
twee opeenvolgende beelden van de bloodpoolstudie.
Als model voor
het eerste frame wordt de contour van het totaalbeeld frames beelden
van van
een
bloodpoolstudie genomen.
figuur
1.1
met
de
gesuperponeerd weergegeven.
figuur 4.11
van
de
20
In figuur 4.11 zijn de
gedetecteerde
contouren
PAGE 57
HOOFDSTUK 5
DE BEPALING VAN DE EJECTIE-FRACTIE
Als de contour van het linkerventrikel in elk dan
kan
door
frame
bepaald
is,
sommatie van het aantal counts binnen elk van deze
contouren een curve berekend linkerventrikel
weergeeft
worden als
die
functie
moet echter nog gecorrigeerd worden
de
activiteit
van de tijd.
omdat
een
in het
Deze curve
gedeelte
van de
gedetecteerde straling afkomstig is van bloedvaten gelegen voor en achter het linkerventrikel. Een schatting
voor
de
grootte
van
deze achtergrondstraling kan verkregen worden door de bepaling van de gemiddelde activiteit in een geschikt gekozen achtergrondgebied (background
region) dichtbij het linkerventrikel. Uit de voor de
achtergrondstraling gecorrigeerde curve moeten dan de
tijdstippen
van
alvorens de
eind-diastole
en
eind-systole
bepaald
worden
ejectiefractie berekend kan worden.
5.1
AUTOMATISCHE SELECTIE VAN HET ACHTERGRONDGEBIED De keuze van een geschikt achtergrondgebied is een van de grootste problemen
bij het
verwerken
Immers, uit formule (1.1) gemiddelde
aantal
van
blijkt
gated-bloodpoolstudies
dat
kleine
variaties
gehele
in het
counts BK/pBK grote variaties in EF tot gevolg
kunnen hebben. Dit is met name het geval indien een het
[17] .
backgroundgebied
gekozen
wordt
gedeelte of
in een
gebied met
plaatselijk verhoogde activiteit, bijvoorbeeld
ten
activiteit
rechterventrikel.
in
de
maag,
Aangezien de atria en het
aorta,
atria
rechterventrikel
of
op de
gevolge
van
seintigrammen
gewoonlijk goed te zien zijn, kunnen deze gebieden altijd vermeden
PAGE 58
worden bij de selectie van het backgroundgebied. het
met
de
aorta
en
de
maag,
daardoor niet goed te herkennen. mogelijk
om
een
Soms is het
zaak.
consistente studie; te
veel
mogelijk resultaten
selecteren
Het
is
resultaten
d.w.z.
zelfs
totaal
niet
backgroundgebied te kiezen waarin in het geheel
automatisch
moeilijke
ligt
die zwak actief kunnen zijn en
geen overlap met andere strukturen optreedt. geheel
Moeilijker
van
echter
verkregen
een
Al
met
is
het
backgroundgebied
een
bijzonder worden
al
belangrijk
bij de analyse van een
bij herhaald analyseren mogen de resultaten
verschillen geschikte
van
de
benadering,
verkregen
eerst
verkregen
waarmede
dat
niet
resultaten.
tenminste
Een
consistente
worden, is om de gebruiker een richting ten
opzichte van het centrum van het linkerventrikel te laten aangeven waar weinig storing te verwachten is en dan automatisch een gebied op die plaats te laten genereren met linkerventrikelcontour
en
een
een
vaste
vaste
afstand
grootte.
tot
de
In figuur 5.1 is
weergegeven hoe de selectie van dit gebied verloopt.
a=maximale hoek t.o.v. aangegeven richting b=afstand tot linkerventrikel c=breedte van backgroundgebied d=aangegeven richting LV=linkerventrikel RV=rechterventrikel
figuur 5.1 Het programma vraagt
in
welke
richting
ten
opzichte
van
het
PAGE 59
centrum
van
het linkerventrikel het backgroundgebied gegenereerd
moet worden. 1-12
in.
De gebruiker voert hiertoe een geheel Er
wordt
richting van d x 30 richting
nu graden
een uit
backgroundgebied de
verticaal,
komt overeen met de uren van een klok.
getal
rechtsom.
Deze
Als bijvoorbeeld drie
rechts) van het centrum van het linkerventrikel geplaatst.
wordt een region of interest gemaakt met een vaste ten
van
genereérd in een
een drie is ingevoerd dan wordt het backgroundgebied op (=
d
afstand
van
de
toegepaste
opgegeven programma
richting. gebruikt
pixel, een breedte van 4 pixels en een hoek figuur
5.2
breedte,
Er een
tot het linkerventrikel en een vaste maximale hoek
opzichte
routinematige
vaste
uur
is
van
Het een 25
huidige,
afstand van 1 graden.
In
het resultaat van deze procedure weergegeven voor
een backgroundgebied op 5 uur.
figuur 5.2
PAGE 60
5.2
AUTOMATISCHE SELEKTIE VAN EIND-DIASTOLISCHE- EN EIND-SYSTOLISCHE BEELDEN In
de
meeste
berekening
andere
van
de
beschikbare
computerprogramma's
voor
ejectiefractie worden de eind-diastolische en
eind-systolische beelden door de gebruiker opgegeven.
Teneinde de
analyseprocedure zoveel mogelijk te automatiseren is een algoritme ontwikkeld dat deze lokale
maxima
activiteitscurve
beelden
automatisch
en
minima
van
het
van
de
bepaalt
op
grond
van
background-gecorrigeerde
linkerventrikel.
Deze
gecorrigeerde
activiteitscurve wordt verkregen door voor elk beeld de activiteit binnen het linkerventrikel te corrigeren volgens formule (5.2.1).
LVcor(n) = LV(n) - BK.|g>
Hierbij is LVcor(n) LV(n)
de
(5.2.1)
gecorrigeerde
linkerventrikelactiviteit,
de gemeten activiteit binnen het linkerventrikel en p(n) de
grootte (in pixels) van het linkerventrikel in beeld n.
BK is
gemiddelde
de gehele
activiteit
in
het
backgroundgebied
over
hartcyclus en pBK is het aantal pixels binnen dit gebied.
Als
de
de
"fixed region" methode gebruikt wordt dan is p(n) konstant over de gehele hartcyclus, dit in tegensteling tot
de
situatie
bij
het
n
het
gebruik van de "moving region" methode. Het algoritme bevat de volgende stappen: 1. bepaal het eind-diastolische beeld ED door voor
oplopende
eerstvoorkomende beeld te bepalen, waarvoor geldt, dat: LVcor(n) > LVcor(n+l) en LVcor(n) > LVcor(n+2) 2. bepaal
het
eind-systolische
eind-diastolische
beeld
ED
te
beeld
ES
door
vanaf
het
zoeken naar het eerstvoorkomende
PAGE 61
beeld waarvoor geldt LVcor(n) < LVcor(n+l) en LVcor (n) < LVcor(n+2) 3. test de juistheid
van
het
eind-systolische
beeld
ES' door
te
beeld
ED
door
te
gevonden
of
bepalen of LVcor(ES) = MIN [ LVcor(n) ] n=l,18 4. test de juistheid van
het
eind-diastolische
bepalen of LVcor(ED) = MAX [ LVcor(n) ] n=l,ES Als in stap 1 en/of stap 2 geen geschikt beeld wordt de
gevonden
doorstaan
beelden
dan
moet
eind-systolische
de
testen
de
van
stap
3
en/of stap 4 niet
gebruiker
de
aangeven.
In stap 3 worden de laatste
beelden
eind-diastolische
en
beelden niet in de test meegenomen omdat het aantal counts in deze beelden
meestal minder is.
op basis van de
Dit komt omdat de "framing" geschiedt
gemiddelde
hartslag,
waardoor
bij
een
aantal
hartslagen met kortere duur de laatste frames niet aan bod komen. De nogal gecompliceerde procedure is noodzakelijk omdat bij
een
onregelmatige
gecorrigeerde beeld
dat
anderzijds achtergrond
hartslag
de laatste beelden een kleinere
linkerventrikelactiviteit
overeenkomt door in
met
fluctuaties deze
kunnen
hebben
dat
overeenkomt
van
beelden
met
de een
konstant grotere
de
verwezen.
In
de
percentage te zijn ( <5 % ) ,
het
veronderstelde waarde
van
praktijk tarwijl
dit
voorkomt
deze
in
biologische eind-diastole.
beide testen worden alle gevallen, waarin gebruiker
dan
de biologische eind-systole, terwijl
gecorrigeerde linkerventrikelactiviteit op kan treden dan beeld
enerzijds
het Door
naar
de
blijkt dit een zeer klein de
oorzaak
vaak
ligt
opnamefouten of een erg onregelmatige hartslag van de patient.
in
PAGE 62
5.3
BEREKENING VAN DE EJECTIEFRACTIE
...,_•---'
Als de tijdstippen van eind-diastole en eind-systole bekend dan
is
de
ejectiefractie
eenvoudig
zijn,
volgens formule (5.3.1) te
bepalen.
EF
In figuur 5.3 samen
met
de
LVcor(EP)-LVcor(ES) LVcor(ED) ..-
is
de
background
berekende
(5.3.1)
gecorrigeerde
ejectie-fractie
activiteitscurve
weergegeven zowel voor
gebruik van een vaste contour als een bewegende contour. Zoals verwacht blijkt dat de volgens de laatste methode
berekende
ejectiefractie het hoogst is.
figuur 5.3 Voor klinisch gemaakt.
gebruik
Deze
is
wordt in
een
figuur
hard-copy 5.4
de
patiëntgegevens,
activiteitscurve
van
het
de
de
weergegeven.
gedetecteerde tijdstippen van eind-diastole en ook
van
resultaten Behalve
eind-systole
de zijn
background-gecorrigeerde
linkerventrikel
en
de
relatieve
PAGE 63 veranderingen in de backgroundactiviteit aangegeven.
Deze laatste
curve wordt gebruikt als een controle op de goede plaatsing van de background.
Als
de
background te dicht bij het linkerventrikel
ligt of een gedeeltelijke overlap gebieden
dan
vertoont roet andere
zal de backgroundactiviteit sterk varieren.
storende In dat
geval moet de bepaling van de ejectie-fractie herhaald worden een betere positie van het achtergrondgebied.
met
PAGE 64
01 too:08 THORAX CENTER ***
PATIENT NAME ; PATIENT NUMBER ; PATIENT BIRTHDAY! VIEU OF PICTURE i ACQUISITION DATE:
ERASMUS UNIVERSITY
TECHNETIUM
GATED
BLOODPOOL
+ X *
RU LAO 45 7/24/79
.
28-0CT-B0
ROTTERDAM SCAN
***
END DIASTOLIC FRAME END SYSTOLIC FRAME BACKGROUND CORRECTED LEFT VENTRICULAR ACTIVITY RELATIVE BACKGROUND CHANGE
5644. *
X
•
0+ 0
-
-
•
*
•
+ - 5
*
+ - 10
-
IS
EJECTION FRACTION-= 57 X HEART RATE a A5 BPM FIXED LEFT VENTRICLE REGION OF INTEREST
FIGUUR 5.4
-
+ FRAME 20
PAGE 65
HOOFDSTUK 6
REGIONALE WANDBEWEGING EN EJECTIEFRACTIE
De globale ejectiefractie van het linkerventrikel, zoals deze nu
toe
gedefineerd is, geeft een goede indicatie voor het al dan
niet goed functioneren van het linkerventrikel. globale
tot
Een
verminderde
ejectiefractie tijdens rust en/of inspanning wijst op het
bestaan van een oud infarct of een verminderde doorbloeding van de hartspier.
Indien men een indruk wil hebben van de plaats waar de
wandbewegingsstoornissen optreden,
zal
ejectiefractie
wandbewegingen en de regionale
ook
de
regionale
men
behalve
de
globale
ejectiefracties moeten berekenen [1]. Ten behoeve van de berekening van de globale ejectiefractie m.b.v. de "moving region" methode zijn al, voor elk van de 20 beelden, de posities van de contourpunten bepaald op radiale lijnen, uitgaande van
het
als
referentiepunt gebruikte activiteitszwaartepunt van
het linkerventrikel. bijzonder.
eenvoudig
De informatie die hiermee verkregen gebruikt
worden
voor
het
is
kan
weergeven
van
regionale wandbewegingen en met enig extra rekenwerk ook
voor
de
weergave van regionale ejectiefractie. In de volgende paragrafen zullen functionele beelden worden
ten
behoeve
ejectiefractie. geschikte
van
de
gedefinieerd
wandbewegingsstudie en de regionale
Op dit moment staat nog niet vast of dit de meest
weergave
is
van deze parameters.
Dit moet bestudeerd
worden aan de hand van een groot aantal klinische studies, waarbij tevens
de
resultaten van eventuele rontgencontrastopnamen van de
linkerventrikel betrokken moeten worden.
PAGE 66
6.1
WEERGAVE VAN REGIONALE HANDBEWEGING De regionale
Handbewegingen
beschreven.
Deze
beelden
worden zijn
met behulp van 2 beelden
in figuur
6.1 afgebeeld. Het
linker beeld geeft de genormaliseerde contractie
PC(n,h)
het rechter beeld de contractie-snelheid VC(n,h) weergeeft.
terwijl Op de
horizontale as is van links naar rechts het framenummer n uitgezet en op de verticale
as van onder naar boven de richting h ten
opzichte van het referentiepunt. Deze
richting
is op dezelfde
manier gedefinieerd als in figuur 4.6.
guur 6.1 De
beide
beelden
worden
berekend
uit
de
beschikbare
contourinformatie door gebruik te maken van onderstaande formules.
Rmax(h) =
MAX { Rn(h)} n=l,20
(6.1.1)
h+3
(6.1.2)
PC(n,h)
VC(n,h) = i
{Rn(h')/Rmax(h')} h+3. 2 {Rn-1 (h')-Rn+1 (h•)} h'=h-3
(6.1.3)
PAGE 67
Er
wordt
gemiddeld
over
interpretatie-kwaliteit
7
segmenten
dit
de
van de beelden verhoogd, terwijl er geen
essentiële informatie verloren gaat (voor plaats
omdat
de aanduiding' van de
van abnormale wandbeweging worden normaal slechts ongeveer
3-8 richtingen gebruikt). afgebeelde
wandbewegingen
Deze middeling heeft tot gevolg dat de de gemiddelde wandbewegingen zijn van
een cirkelsegment van ongeveer 40 graden. beelden
kunnen
akinesie
gebieden
(geen beweging)
Met behulp
van beide
met hypokinesie (verminderde beweging), en
dyskinesie
(inverse
beweging)
gelokaliseerd worden.
6,2
WEERGAVE VAN REGIONALE EJECTIEFRACTIE Voor de weergave van de regionale ejectiefractie is het nodig het verloop
van het aantal counts als functie van'de tijd in kleine
segmenten van het linkerventrikel te kennen. Hiertoe worden eerst de
20
beelden
van
de
bloodpoolstudie
9-punts-smooth gefilterd en hierna kostenfunctie
met behulp
segmenten
op de zelfde
wijze
als de
van de formules (4.2.1)-(4.2.3) in een
polair assenstelsel ingelezen. 54
met een gewogen
Op elk van de middellijnen van de
is nu op regelmatige afstanden het aantal ontvangen
counts/pixel bekend.
Het aantal counts VS(n,h) in het segment h
beeld n is nu gelijk aan: i VS(n,h) = g j
2* = |f
Rnlh) t {O(r,h).(ïï(r+»s)2-Tr(r->5)2)} r=1 Rn(h>
z {O(r,h).r}
Hierin is O(r,h) de polaire voorstelling regionale
(6,2.1)
ejectiefractie
kunnen nu met behulp
RE(nrh)
van het beeld
n.
De
en de ejectiesnelheid EV(n,h)
van de formules
(6.2.2)-(6.2.4)
berekend
PAGE 68
worden.
VSmax(h) = - MAX - •-
(6,2.2)
(VS(n,h)}
n=l,20':
• """_.' - •- ~.~ ' ' h+3 -'--_-__ ;.::.V\
(6.2.3)
_ • ..
BE(n,h) = - ! - - - £ _{vs(n,h)/VSmax(h)} r-- - " — r h'=h-3- =-_, ___- - -.—-L-^z.-^: """ h + 3
EV(n,h) =
j
"
' " -••---
(6.2.4)
-
E {VS(n-l,h) -VS(n+l,h)} h'=h-3
In figuur 6.2 is in het linkerbeeld
de
regionale
ejectiefractie
afgebeeld en in het rechterbeeld de regionale ejectiesnelheid.
In het rechterbeeld zijn de tijdstippen "peak
filling
rate"
bepalen voor elk grootheden
komen
deel in
en van
de
"peak het
en
ejection
delen
van
de
grootten
van
de
rate" eenvoudig te
linkerventrikel.
Deze
laatste
verschillende onderzoeken naar voren als de
grootheden die het beste gebruikt kunnen naar
de
hartspier
met
een
worden
bij
het
zoeken
afwijkende functie [1].
Teneinde het gebruik van de beelden te illustreren zijn in
figuur
PAGE 69
6.3
voor
een
patient
met
coronair-vaatlijden
linksboven
wandbewegingsbeelden en rechtsboven de ejeotiefractiebeelden, tijdens
rust zijn gemaakt, weergegeven.
rechtsonder zijn respectievelijk ejectiefractiebeelden
van
de
die
De beelden linksonder en
wandbewegingsbeelden
dezelfde
de
patient,
nu
en
de
echter tijdens
inspanning.
figuur 6.3 Tussen de rust- en inspannings-beelden zijn duidelijk zichtbaar
o.a.
wat
betreft
de
tijdstippen
van
verschillen maximaal
en
minimaal volume en de tijdstippen waarop de "peak filling rate" en de
"peak ejection rate" optreden.
verschillen kan van nut zijn bij Hiertoe
zal
echter
Kennis van de grootte van deze het
stellen
van
de
eerstvan een voldoend grote groep individuen
met normale linkerventrikelfunctie het gemiddelde en de van
diagnose.
de diverse grootheden moeten worden gemeten.
spreiding
Pas dan kan met
deze gegevens en met de aanname dat de verdeling van de grootheden gaussisch is, bepaald worden of de gemeten verschillen significant zijn.
PAGE 70
HOOFDSTUK 7
HET SOFTWARE PAKKET
De in de vorige hoofdstukken beschreven algoritmen zijn geschreven in FORTSAN gebruiker
en
zijn
kan
tot
door
macrocommando's
een
het
het
softwarepakket
intypen
gehele
pakket
gebruiken. De programma's bestaan bijvoorbeeld
van of
uit
samengevoegd.
verschilende een
een
gedeelte
De
Gamma hiervan
aantal subroutines,
voor filtering of contourdetectie, die zo geschreven
zijn dat ze systeemonafhankelijk zijn, en uit een besturingsdeel, dat
gebruik
maakt
van
gamma-computersysteem.
de
Deze
contourdetectieprogramma's
opzet
eenvoudig
gamma-computersysteem van een behoeft
alleen
bruikbaarheid implementatie
systeemprogrammatuur
andere
maakt
het
over
te
van
mogelijk brengen
fabrikant.
het
om
de
naar een
In dat
geval
het besturingsgedeelte te worden herschreven. De
van van
deze de
benadering
is
al
bewezen
contourdetectie-programma's
door op
de
een HP
(Hewlett Packard) computersysteem in het Academisch Ziekenhuis
te
Utrecht. Het het in Rotterdam gebruikte Gamma beelddata
11
computersysteem
op twee manieren worden opgeslagen. Voor de permanente
opslag wordt voor elke patientenstudie een waarin
kan de
de
administratieve
data
en de
RT11
file
gecreëerd,
beeldmatrices van de 20
beelden van een bloodpoolstudie worden weggeschreven.
Tijdelijke
opslag van beelden gebeurt in een van de 60 save-area's, welke elk administratieve data, de beeldmatrixdata van 1 beeld (region
of
interest)
bitmap
kunnen bevatten.
en
een
ROI
In de ROI bitmap
kunnen 12 contouren opgeslagen worden. Dynamische curven, die het
PAGE 71 activi'-.eitsverloop een studie worden
binnen
aangeven,
deze
kunnen
contouren voor de 20 beelden van
dooc
de
systeemsoftware
berekend
en in een save-area opgeslagen worden. Gamma-macro's zijn
door de gebruiker geschreven
commando-strings
gamma-commando's
uitvoeren.
na
elkaar
die
Deze
verschillende
commando's kunnen
inhouden: - het optellen, aftrekken, vermenigvuldigen en delen van beelden - het afbeelden van 1,2,4 of 8 beelden tegelijk in het display - het met behulp van de "joystick" of met het keyboord intekenen van maximaal 12 regions of interest - het berekenen van dynamische curven, - het opbergen van beelden of dynamische
curven
in 1 van
de 60
save-area's. - het aanroepen en communiceren met
door
de
gebruiker
geschreven
FORTRAN programma's. Voor een uitvoerige beschrijving van het
Gamma 11
systeem
wordt
verwezen naar referentie 42. De programma's, die in het software pakket zijn opgenomen, nu
zullen
in het kort beschreven worden, waarbij tevens de belangrijkste
subroutines
genoemd
beschrijving
wordt
zullen verwezen
worden. naar
het
Voor
een
uitvoerige
softwarepakket
dat goed
gedocumenteerd is. a EDCTOT.FOR Dit
programma
coördinaten
leest van
het het
totaalbeeld door
de
van
20 beelden
gebruiker
linkerventrikelmiddelpunt met subroutine RDDATA. de
tweede-afgeleide
langs
radiale
lijnen,
middelpunt, vormt de polaire kostenmatrix en subroutine
COST.
Subroutine
CONT
De
berekent
een
de
aangegeven inverse
uitgaande wordt
en
van
van dit
berekend
met
enkelvoudig
PAGE 72 gesloten minimale-kosten contour in deze De
polaire
coördinaten
van
polaire
de contour
kosten
worden
matrix.
omgezet in x-y
coördinaten en het linkerventrikel wordt gemarkeerd met subroutine MARK.
Het
subroutine
UPDALV wordt een verbeterde schatting van
het centrum van het linkerventrikel verkregen door berekening het
activiteitszwaartepunt
binnen
de
gedetecteerde
contour.
Opnieuw uitvoeren van de svibroutines COST,CONT en MARK definitieve
linkerventrikelcontour.
Met
bitmapf waarin de regions of interest Subroutine
ROIOUT markeert
de
levert
RDDATAr wordt
gecodeerd
van
staan,
de
de ROI
gelezen.
gevonden contour in de bitmap en
subroutine WRDATA schrijft de bitmap weer weg. b BKG.FOR Dit programma leest de gewenste
ROI
bitmap met
linkerventrikelcontour
subroutine ROIIN en de opzichte
van
het
dit
RDDATA.
De
hieruit
gelezen
met
richting,
ten
wordt
gebruiker
wordt
naar
de
centrum van het linkerventrikel, gevraagd waar
het achtergrondgebied geplaatst moet genereert
subroutine
gebied
met
worden.
een
Subroutine
vaste
afstand
MARKBG
tot
het
linkerventrikel, een vaste breedte en een vaste maximale hoek opzichte
van
de aangegeven richting.
ten
Subroutine ROIOUT markeert
het achtergrondgebied in de ROI bitmap en
met
subroutine
WRDATA
wordt de bitmap weer weggeschreven, c EPRAC.FOR Na het inlezen van de background
berekent
activiteitscurven dit
programma
gecorrigeerde activiteitscurve van het van
van de
linkerventrikel voor
de
en
achtergrond
linkerventrikel
op
grond
eenzelfde linkerventrikelcontour voor elk beeld (fixed region
methode). worden
De
bepaald
eind-diastolischeen met
behulp
en van
eind-systolische deze
informatie
beelden wordt
de
PAGE 73
ejectiefractie berekend.
Tenslotte
wordt
een
hardcopy
van
de
resultaten gemaakt voor klinisch gebruik, d EDCPIL.FOR Dit programma maakt eerst een scratch patientenstudie-file en scratch
data-file.
De 20 beelden van een bloodpoolstudie worden
met subroutine RDDATA ingelezen en 1-2-1
operator.
temporeel
gefilterd
gefilterd
subroutine
beeld
COST
subroutine
ingelezen,
en
de
CONTI.
ongefilterde coördinaten
beeld
het
van
de
en
linkerventrikel
contour
RDDATA
leest
subroutine
MARK1
bepaald berekend
het
met met
bijbehorende
zet
de
polaire
linkerventrikelcontour om in x-y coördinaten,
ongefilterde
subroutine
een
Nu wordt 20 maal
kostenfunctie
minimale-kosten
Subroutine in
de
terwijl bovendien de activiteit binnen in
met
De 20 gefilterde beelden worden naar de scratch
patientenfile geschreven door subroutine WRDATA. een
een
beeld,
bepaald
WRDATA
de
linkerventrikelcontour
evenals
worden.
naar
de
de
Deze
scratch
grootte
gegevens data-file
van
worden
het met
weggeschreven.
Vervolgens worden de beelden met de contour hierin gemarkeerd
met
subroutine WRDATA naar de scratch patientenstudie file geschreven, e EFRAC1.FOR Dit programma leest de dynamische curven background
in
en
activiteitscurve
berekent van
het
van
linkerventrikel
en
de voor de achtergrond gecorrigeerde linkerventrikel
op
grond
van
een
verschillende linkerventrikelcontour voor elk beeld (moving region methode).
De verdere werking van dit programma is identiek aan de
werking van EFRAC1.FOR. f WALLMO.FOR De
regionale
berekend
op
wandbewegingsbeelden grond
van
de
worden
door
contourinformatie
dit die
programma in programma
PAGE 74 EDCFIL.FOR
bepaald
is.
subroutine
RDDATA
data-file.
In de wandbewegingsbeelden
contractie
en de contractiesnelheid
gelezen
Deze
contourinformatie
wordt
uit de bij de patient worden zichtbaar
met
behorende
de procentuele gemaakt.
Met
subroutine REGCOU wordt het activiteitsverloop in 64 segmenten van het
linkerventrikel
berekend.
Met deze
informatie
worden
regionale ejectiefractie en regionale ejectiesnelheid berekend en in twee beelden zichtbaar gemaakt. In figuur 7.1 is een blokschema gegeven dat de samenhang
van de
verschillende bewerkingen aangeeft. SELECTEE?. STUDIE
MARKEER MIDDEN LINKERVENTRIKEL IN TOTAALbEELD
I
DETECTEER CONTOUR LINKERVENTRIKEL IN TOTAALBEELD EDCTOT.FOR
1
1
1
SELECTEER BACKGROUNDGEBIED BKG.FOR
DETECTEER CONTOUR LINKERVENTRIKEL IN ELK BEELD EDCFIL.FOR
BEPAAL FUNCTIONELE BEELDEN
BEREKEN EJECTIEFRACTIE FIXED REGION EFRAC.FOR
BEREKEN EJECTIEFRACTIE MOVING REGION EFRAC!.FOR
BEPAAL FUNT1ONELE BEELDEN
WANDBEWEGING. .. WALLMO.FOR
REG. EJECTIEFRACTIE
figuur 7.1 De bewerkingen in het linkergedeelte kunnen uitgevoerd worden door het
intypen
van het Gamma macrocommando EFR1, de bewerkingen van
het linker- en het middengedeelte
door
het macrocommando
BFR2
terwijl het totale software pakket met EFR3 aangeroepen wordt. De
PAGE 75 benodigde
rekentijd
inclusief
uitvoer
van
de
resultaten
is
ongeveer 1 minuut voor EFR1, 5 minuten voor EPR2 en 7 minuten voor EFR3, waarbij het uitprinten van de seconden in beslag neemt.
hardcopy-output
ongeveer
45
PAGE 76
HOOFDSTUK 8
RESULTATEN, CONCLUSIES EN SUGGESTIES
8.1
RESULTATEN Teneinde een indruk te krijgen van de toepasbaarheid van de in dit verslag beschreven methode en de eigenschappen van deze methode te vergelijken met die van de meer traditionele
benadering,
waarbij
de contouren met de hand aangegeven worden, zijn een aantal testen gedaan. Het doel van deze testen was het,
voor
beide
methoden,
bepalen van de volgende gegevens: - de nauwkeurigheid van de methode. - de inter- en intra-observer variaties - de correlatie-
en
regressiecoéfficient
van
de
ejectiefractie
gegevens van de technetium-99m bloodpool studies vergeleken met de ejectiefracties berekend van r'óntgencontrast-angiogrammmen. - de invloed van de keuze van het middelpunt op de ejectiefractie. - de
invloed
van
de
keuze
van
de
backgroundrichting
op
de
een
set
ejectiefractie. - de betrouwbaarheid van de contourdetectie uitgevoerd
op
patientenstudies, waarin de meest voorkomende soorten hartziekten vertegenwoordigd zijn. Er zijn in totaal drie testen gedaan. De steekproefgrootte is uit praktische
overwegingen
indruk wordt
verkregen
vrij van
klein
gebleven, zodat hooguit een
de grootte-orde
van de
te
meten
effecten. De eerste test is uitgevoerd met de medewerking van het voor Nucleaire Utrecht.
Geneeskunde
van het Academisch
Instituut
Ziekenhuis
te
Hierbij is het ontwikkelde software pakket overgezet
op
PAGE 77
het HP
computersysteem
van deze afdeling.
Bij deze test werden
van 25 bloodpoolstudies, elk van een patient met een hartziekte,
ander
soort
de ejectiefractie (fixed region) bepaald volgens drie
methoden. De
eerste
waarnemers op grond
methode
bestond
uit
het
vier
onafhankelijke
laten intekenen van de contour van het linkerventrikel van
het
bloodpoolstudie
sombeeld
van
, vervolgens
de
het
opzichte
van
het
uur)
het
berekenen
bloodpoolstudie
middelpunt
werd
de
van
20
beelden
automatisch
genereren van een achtergrondgebied
en
door
in
een
van
een
door de computer
vaste
richting
ten
van het aangegeven ventrikel (op 3 de
ejectiefractie.
gemiddelde
Voor
ejectiefractie
elke
van de vier
waarnemers bepaald. De tweede methode verschilde van de eerste contour
door
in het
de
dat
de
de vier waarnemers werd ingetekend op grond van het
amplitude/fase beeld van de grondharmonische Uit
feit
aldus
berekende
in het
tijddomein.
ejectiefractie werd weer een gemiddelde
ejectiefractie voor elk van de bloodpoolstudies bepaald. Als laatste methode werd door één waarnemer het middelpunt van het linkerventrikel
aangegeven
in elk
van
de
studies,
waarna de
linkerventrikelcontour automatisch berekend werd volgens de in dit verslag
beschreven
methodiek.
Ook
backgroundgebied gegenereerd in dezelfde gebruikt
bij
de
eerste
ejectiefractie bepaald.
methoden
standaard met
deze
weer
een
richting
als
gegevens
de
van
alle
contouren,
bleek
dat
slechts één automatisch gegenereerde contour duidelijk afweek
van
de
beide
en
met
automatisch
de visuele
werd
beoordeling
getekende
Bij
en
hier
gedetecteerde
de hand getekende contouren, terwijl in een tweede
geval een betrekkelijk geringe
afwijking
werd
waargenomen.
De
PAGE 78 overige
23 automatisch gegenereerde contouren werden zonder meer
acceptabel
geacht.
ejectiefracties
In
te
appendix
zamen
regressie-analyse vermeld.
met
1 de
Er blijkt
zijn
de
berekende
resultaten
van een
een goede
correlatie te
bestaan tussen de resultaten verkregen met de automatische methode en de gemiddelden
van de vier
gebruikers
voor
de
beide
handmethoden (r=0.90 en 0.91). Teneinde een indruk ontwikkelde
te krijgen
methode
van de nauwkeurigheid
van de
is een statistische analyse toegepast die is
beschreven door Haloney [25]. Bij deze methode veronderstelt men dat
elke
meetwaarde
Hi die verkregen
is volgens
methode i
opgebouwd is uit de werkelijke waarde van de ejectiefractie Ti, een konstante bias Bi en een random error component ei.
Mi = Ti + Bi + ei
(8.1)
Onder de aanname dat zowel Mi als ei gaussisch bovendien
statistisch
onafhankelijk
verdeeld
van elkaar,
worden dat het verschil in bias B1-B2 van twee meetprocedures
1 en 2 benaderd
variantie . in de random-error respectievelijk
kan worden
componenten
zijn en
kan afgeleid te vergelijken
door el
M1-M2 en de
en
e2
door
var(Ml)-cov(Ml,M2) en var(M2)-cov(Ml,M2). Met de
verkregen gegevens kunnen 2 hypothesen getoetst worden:
HO : B1=B2
Hl :
HO : var(el)=var(e2)
Hl : var(el)^var(e2)
(8.3)
PAGE 79
De eerste toets levert geen problemen op, hiervoor kan voor verschil in ligging gebruikt worden.
een
toets
Voor de tweede toets is
een speciale toetsingsgrootheid ontwikkeld:
t •= Rwz.(n-2)l*/(l-R2wz)Jl
(8.4)
Hierbij is Rwz de correlatiecoëffient van de som en van
gepaarde waarnemingen.
het
verschil
In het artikel van Maloney [25] wordt
bewezen dat, als met beide methoden n meetwaarden verkregen deze
toetsingsgrootheid
Student-t-verdeling met n-2 van
deze
methode
op
de
gebruikt
kan
vrijheidsgraden meetgegevens
worden (D.F.).
met
zijn, een
Toepassing
van de drie meetmethodes
levert de volgende resultaten:
methode 1 tegen methode 3 (meetwaarden in %) mean(Ml)-48.92 mean(M3)=54.44 Bl-B3=-5.52 HO: B1=B3
t-paired=4.0838
p<0.001 (D.F.=24)
var(Ml)=161 var(M3)=228 cov(Ml,M3)=172 corr(Ml,M3)=0.8963 var(el)=-11 var(e3)=57 HO: var(el)=var(e3)
t-maloney=1.9126
p<0.1 (D.F.=23)
PAGE 80
methode 2 tegen methode 3 mean(M2)=51.88 mean(M3)=54.44 B2-B3=-2.56 HO; B2=B3
t-paired=2.0451
p=0.05 (D.F.=24)
var(M2)=200 var(M3)=228 COV(M2,M3)
t-maloney=0.7611
N.S (D.F.=23)
Uit deze statistische analyse kan geconcludeerd worden dat de bias van 2.
methode
3 significant verschilt van de bias van methode 1 en
Er bestaat een verschil in
methode
3
en
variantie
en e2.
van
5.5%
de
van
random-error
componenent
2
de
gebruikt zijn. grootten
van
tussen
e3
verschilt
De
niet
de varianties van de random-error componenten el
Dit is een mooi resultaat, aangezien
methode
(p<0.001)
1, en van 2.6% (p=0.05) tussen methode 3 en 2.
van
significant
bias
gemiddelde Uit
de
meetwaarden
gevonden
van
varianties
voor 4
methode
1
en
ervaren observers van
e3
kunnen
de bijbehorende random errors bepaald worden.
de Deze
bedragen 7.5% en 6.7% (1 S.D.). Bij ,de tweede test werden 16 bloodpoolstudies door drie waarnemers met
drie
verschillende methoden geanalyseerd.
Bij alle methoden
werden de ejectiefracties met een "fixed region" berekend. tijd
later
behalve
de
werd
de
totale
inter-observer
procedure variaties
Enige
nogmaals herhaald, zodat ook
een
indruk
van
de
PAGE 81 intra-observer
variaties verkregen kon worden. De eerste methode
bestond uit het intekenen van de contouren van linkerventrikel achtergrondgebied middelpunt van
in het totaalbeeld.
het
linkerventrikel
en
Bij methode twee'werd het
aangegeven
en
de
richting
opgegeven( ten opzichte van dit punt, waar de background geplaatst moest worden.
Op grond van deze gegevens werden de contouren
linkerventrikel
en
background
automatisch bepaald met de in dit
verslag beschreven algoritmes. Hierbij werd het centrum linkerventrikel
van
echter niet gecorrigeerd.
linkerventrikel-middelpunt op grond
van
van
het
Dit corrigeren van het de
eerst
gedetecteerde
contour gebeurde wel bij de derde methode, die verder identiek aan de tweede was. De meetwaarden zijn in appendix 2 vermeld; zijn
tevens
de
gekozen
background-richtingen
behoeve van de berekening van voor
ieder
de
intra-observer
hierin
aangegeven.
Ten
variaties
werd
paar meetwaarden (ejectiefracties berekend tijdens de
twee sessies) het gemiddelde en de variantie van de beide metingen berekend.
Deze
waarden
zijn
Door hierna voor elk
van
bloodpoolstudies
middelen
te
de
van de observers gevonden. waarnemingen
blijkt
dat
eveneens observers
valt
bij de
Uit een
heel
erg
varianties
in
alle
nauwkeurige
analyse
van de
de variatie, die veroorzaakt wordt door
variatie
richting van de background. wel
de
werden de intra-observer variaties
het aangeven van het middelpunt van het niet
in appendix 2 vermeldt.
het geval;
tengevolge
linkerventrikel,
in het
van het aangeven van de
Bij studie 11 van waarnemer 2 is dit er treedt een variatie op van meer dan
40%, hoewel de aangegeven backgroundgebieden op het oog acceptabel geacht werden. Om de variatie tengevolge van het aangeven van het middelpunt beter te
kunnen
beoordelen
is de
analyse-procedure
nogmaals herhaald, maar dan alleen met metingen, waarbij eenzelfde
PAGE 82
background was gekozen. en
3
Hieruit resulteerden voor observer
respectievelijk 12, 6 en 7 metingen.
hiervan nog 1 studie af
omdat
achteraf
1,
2
Voor waarnemer 2 viel
bleek
dat
eenmaal
een
totaal verkeerd middelpunt aangegeven was (centrum linkerventrikel en linkeratrium i.p.v,
centrum linkerventrikel).
De
resultaten
zijn als volgt: intra-observer variaties (1 SD in %) observer
methode 1
methode 2
methode3
1
2.16
3.30
3.12
2
7.03
9.19
8.78
3
4.98
6.00
6.65
gem.
5.13
6.62
6.65
intra-observer variaties (1 S.D.) observer
Voor
alle metingen
methode 1
methode 2
zelfde background richting methode3
1
1.25
1.02
0.09
2
1.29
1.28
0.43
3
1.83
0.81
0.17
gem.
1.57
1.00
0.25
de
schatting
gemiddelde
van
van
elk
de
inter-observer
meetpaar
gebruikt.
variaties Voor
elk
werd
van de drie
methoden werd per studie een gemiddelde en variantie bepaald; inter-observer
variatie
Deze
voor iedere
methode
iedere
observer,
de
per methode werd vervolgens bepaald door
het 'gemiddelde van de berekende varianties berekenen.
het
voor
die
resultaten zijn hieronder gegeven. vermeld
alsmede
de
de
gemiddelde
methode
te
Tevens zijn
ejectiefractie
van
gemiddelde ejectiefractie van alle
PAGE 83
observers.
Voor
die studies
waarbij
twee
of drie
observers
eenzelfde backgroundrichting gekozen hadden is de variantie van de meetwaarden (gemiddelde van 2 sessies) van deze observers'bepaald. Hierna is de gemiddelde variantie van deze 6 studies bepaald. Ook deze gegevens zijn hieronder vermeld. inter-observer variaties (1 S.D.) alle metingen methode 1 methode 2 methode3 5.95
5.42
4.39
inter-observer variaties (1 S.D.) zelfde background richting methode 1
methode 2 methode3
4.80
0.53
0.48
gemiddelde ejectiefractie observer
methode 1
methode 2 methode3
1
47.04
48.50
47.66
2
40.10
43.56
43.22
3
45.53
45.22
45.00
gem.
44.22
45.76
45.29
Uit deze test is duidelijk observers
moeilijk
gemiddelde
dat het voor
elk van de
is om het backgroundgebied consistent op een
bepaalde plaats te kiezen. een
gebleken
Observer 1 zocht naar een gebied met
backgroundintensiteit,
meer naar een gebied met constante
terwijl
minimale
observers 2 en 3
activiteit
zochten.
Dit heeft tot gevolg dat observer 1 een lagere variabiliteit heeft en gemiddeld een hogere ejectiefractie vindt dan de observers 2 en 3.
Concluderend
kan gezegd
worden
dat de keuze
backgroundgebied zeer problematisch is voor de berekening
van het van de
PAGE 84
ejectiefractie.
Ook
in de literatuur is nog geen oplossing voor
dit probleem beschreven. De derde en
laatste
bloodpoolstudies
van
ondergaan hadden. patiënten,
bestond
patiënten,
uit die
het
analyseren
van
ook een hartcatheterisatie
berekend
van
het
rontgencontrast-linkerventrikel
Bij de analyse van de scintigrammen
is
zowel
"fixed region" methode als de "moving region" methode gebruikt
voor de berekening van de ejectiefractie. in
appendix
3
getabelleerd;
Alle
de
blijkt
dat
meetwaarden
resultaten
regressie-analyse zijn eveneens in appendix
3
gegevens
een
weergegeven.
Het
de gegevens, verkregen met de "moving region" methode
verkregen
zo
verwonderlijk,
rontgentechnische ejectiefractie
dan
de
met de "fixed region" methode (0.80 en 0.73),
alhoewel in beide gevallen de correlatie zwak is. niet
zijn
van
een iets betere correlatie met de angio gegevens vertonen
de
16
Dientengevolge zijn de ejectiefracties van deze
angiogram, bekend. de
test
wanneer
methoden
nader
ejectiefractie
zijn
men
de
de
berekening
voor
beziet.
Dit
is
echter
scintigrafische van
en de
De modellen voor de berekening van
totaal
verschillend.
Bij
het
contrastangiogram wordt een mathematisch model gehanteerd, waarbij het
volume
oppervlakte van de
van en
het de
linkerventrikel
area-length
in
de
RAO
methode.
30
projectie;
counts
uit
de
dit
is
de
Bij de scintigrafische methode
word,t een benadering van het werkelijk volume aantallen
wordt
lange as van de met de hand getekende contour
linkerhartkamer
zogenaamde
berekend
verkregen
door
de
van de pixels binnen de linkerventrikel-contour
bij elkaar op te tellen; model verondersteld.
hierbij wordt verder
geen
mathematisch
Een tweede complicatie treedt op doordat het
röntgenbeeld opgenomen is in de RAO 30
graden
oriëntatie
en
de
PAGE 85
scintigcammen in de LAO 45 graden oriëntatie, dus een verschil van 75
graden.
Indien
ejectiefracties
de
gehanteerde
nauwkeurig
methoden
op
zich
de
zouden benaderen, mag dit verschil in
oriëntatie geen groot effect hebben. Tenslotte werd uit alle verrichtte testen de contourdetectie
bepaald.
totaalscore
van
de
In Utrecht werden bij de vermelde test
23 van de 25 automatisch gedetecteerde contouren acceptabel geacht en
bij
een tweede, in dit verslag niet nader vermelde test, werd
een score van 38 eenzelfde
beeld:
het totaal van Hierbij
uit
moet
40
15
111
bereikt.
Testen
studies
aangetekend
slechts
Rotterdam
gaven
uit 16, 10 uit 10 en 19 uit 20, zodat voor een
score
worden
zeer
van
dat
gebruikt werd veel beelden bevatte die praktijk
in
behaald
werd.
de dataset die in Utrecht in
de
sporadisch voorkomen.
zal de score in de dagelijkse routine
95%
normale
klinische
Als gevolg daarvan
hoogstwaarschijnlijk
hoger
liggen.
8.2
CONCLUSIES Uit
de
meetresultaten
geconcludeerd
worden
van
de
verschillende
testen
kan
dat de automatische contourdetectie van het
linkerventrikel op het overgrote deel van de
studies
goed
werkt
(95% van de gedetecteerde contouren werd acceptabel geacht) en een duidelijke vermindering van de inter- en intra-observer oplevert
ten
opzichte
van
de
backgroundgebieden worden gekozen. keuze nog
handmethode
variaties
indien
gelijke
De variaties die bij een vrije
van de plaats van het backgroundgebied optreden zijn echter steeds
vrij
inspanningsstudies
groot. met
waarbij de positie van de
Bij
interventiestudies
verschillende patient
onder
stadia de
van
gamma
(zoals
inspanning) camera
niet
PAGE 86
wijzigt,
treedt
dit probleem
niet op, omdat steeds eenzelfde
backgroundgebied gekozen kan worden. Vergelijking van de ejectiefracties verkregen
volgens
de
"fixed
region" methode en de "moving regon" methode bewees dat de laatste methode een iets betere correlatie vertoont (0.80 tegen 0.73) de
met
ejectiefracties, bepaald van de röntgencontrast-angiogrammen,
zodat laatstgenoemde methode te prefereren is. De voor berekening van
de ejectiefractie met een fixed region benodigde rekentijd is
ongeveer 1 minuut, terwijl de moving region minuten
in
beslag
van
de
resultaten
regionale
bruikbaarheid
methode
is geen
5
Deze
bezwaar
hiervan ook bruikbaar zijn voor de weergave
wandbeweging van
ongeveer
neemt (inclusief hard-copy resultaten).
langere rekentijd van de moving region omdat
techniek
de
en
regionale
ejectiefractie.
De
laatste grootheden zal in de toekomst door
nader onderzoek bepaald moeten worden. De inter- en intra-observer variaties kunnen vermeden zowel
worden
als
de selectie van het centrum van het linkerventrikel als van
de richting van worden.
Een
het
backgroundgebied
methode
voor
de
automatisch
automatische
verricht
selectie
kan
van
het
middelpunt, met behulp van het totaalbeeld van de 20 frames en het fase/amplitude beeld van de grondharmonische in het tijddomein, is inmiddels ontwikkeld Nucleaire terwijl mogelijk
door
Geneeskunde een is
medewerkers
van
eenvoudige
van
het
Instituut
voor
het Academisch Ziekenhuis te Utrecht,
selectie
van
een
backgroundrichting
door het kiezen van een konstante richting, zoals in
test 1 is gebeurd.
Door combinatie van beide methoden met
de
in
dit verslag beschreven methode resulteert een procedure waarbij de inter- en intra-observer variaties tot nul gereduceerd zullen zijn bij een hopelijk niet kleinere nauwkeurigheid.
Deze procedure zal
PAGE 87
in samenwerking met het Academisch Ziekenhuis te Utrecht groot
op
een
aantal bloodpoolstudies getest worden, waarna de resultaten
gepubliceerd zullen worden. Overigens is het gebruik van de automatische contourdetectie gelimiteerd
tot
bloodpoolstudies.
Zo
is
het
bijvoorbeeld ook met succes op Thallium beelden principe
niet
algoritme
toegepast
en
in
kunnen de edges van elk object met een convexe vorm» dat
zich onderscheidt van zijn omgeving
door
een
hogere
of
lagere
intensiteit, ermee gedetecteerd worden.
8,3
SUGGESTIES VOOR NADER ONDERZOEK Als suggesties voor verder onderzoek kunnen genoemd worden: - het onderzoeken van de invloed van verschillende methoden voor automatische
selectie
nauwkeurigheid van
de
van berekende
een
backgroundgebied
ejectiefr&cties.
de
op
de
Gedacht
kan
worden aan de selectie van een gebied van konstante grootte op die plaats waar het totaal aantal counts minimaal
is of
waarbij
de
variaties als functie van de tijd minimaal zijn. - het bepalen van "normaalwaarden" wall
motion
en
regionale
absolute waarden als wat inspanning optreden.
voor
ejectiefractie,
ejectiefractie,
betreft
de
regionale
zowel wat betreft de
veranderingen
die
tijdens
Dit dient te gebeuren door onderzoek van een
voldoend grote groep individuen zonder aanwijsbare hartziekten.
PAGE 88
APPENDIX 1 Ejectiefracties met drie verschillende methoden voor selectie van de linkerventrikelcontour. methode 1 : met de hand ingetekend in het totaalbeeld methode 2 : met de hand ingetekend in het amplitude/fase beeld methode 3 : aangeven middelpunt linkerventrikel, automatische detectie van de linkerventrikelcontour alle methoden gebruiken automatische backgroundselectie in een standaardrichting
(op 3 uur).
Ejectiefracties in procenten weergegeven. patient
1 2 3
4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 mean
methode 1
59 24 53 55 34 70 62 58 40 49 46 32 65
44 50 63 51 51 38 56
27 58 28 60 50 48.9
methode 2
64 28 58 57 39 78 67 61 45 59 48 36 72 47 56 57 53 53 37 62 26 57 26
68 43 51.9
methode 3
66 27 54 67 38 79 73 67 43 53 52 36 75 71 55 57 57 53 52 60 27 61 28 68
42 54.4
COUP. CROUP t WITH GROUP 2 ******* CROUP 1 MEAN = 4.892E+00I SD = 1.268E+001 STANDARD ERROR = 2.535E+000 CROUP 2 MEAN = 5.188E+001 SD = 1.415E+00I STANDARD ERROR = 2 83IE+000 REGRESSION ANALYSIS: A = 4.408E+000 B = 8.580E-00I SEE = 3.707E+000
Y=A+B*X
R = 0.958 OEG FREEDOM = 23 PROS. R = 0 : 6.395E-014 95X CONF INT R : 0.906 TO 0.982
I
1 .-
X INTERVAL IGR 2) = 10 Y INTERVAL (GR 11 = 10 DATEiM-OCT-80
oo
15.12,08 •+•
METHODE 2
CORP. CROUP 3 WITH GROUP » ******* CROUP 3 MEAN = 5.444E+001 SD = 1.511E+001 STANDARD ERROR = 3.023E+000 CROUP 1 MEAN = 4.882E+001 STANOARO ERROR = REGRESSION ANALYSIS.
SD = 1.268E+001 2.535E+000 Y=A+B*X
A» 2.157E+000 B * I.069E+000 SEE = 6.846E+000 R = 0.896 DEC FREEDOM = 23 PROS. R s 0 i 1.371E-009 95X CONF INT R , 0.776 TO 0.054
X INTERVAL (CR 1) = 10 V INTERVAL CGR 3) = 10 DATE,14-OCT-80
15:10,58
METHODE 1
COUP CROUP 3 WITH CROUP 2 CROUP 3 MEAN = 5.444E+001 SO = 1.5I1E+001 STANDARD ERROR - 3.023E+000 CROUP 2 MEAN = 5.188E+00I SO = 1.415E+001 STANDARD ERROR = 2.83IE+000 REGRESSION ANALYSIS: Y=A+B*X A = 3998E+000 B = 9723E-00I SEE = 6.381E+0E0 R = 0.911 DEC FREEDOM = 23 PROB R a 0 , 2.678E-0I0
1
95X CONF INT R , 0.805 TO 0.060 X INTERVAL CCR 2) = 10 V INTERVAL (GR 3» = 10 DATE•14-OCT-80
15,11=17
METHODE 2
PAGE 92
APPENDIX 2 Ejectiefracties gemeten volgens drie methoden: methode 1: linkerventrikel en background met hand ingetekend methode 2; middelpunt linkerventrikel en backgroundsichting aangegeven, hierna automatische selektie van linkerventrikel en achtergrond methode 3: als methode 2, echter met updating middelpunt
waarnemer: 1
patient
sessie : 1
methode 1 methode 2 methode 3
background
1
19.0
22.7
22.6
4
2
41.3
40.2
41.5
4
3
60.6
66.0
66.4
4
4
41.2
39.9
40.3
4
5
63.2
74.0
72.3
3
6
63.3
66.8
67.1
4
7
14.2
14.9
14.8
4
8
28.4
27.1
27.1
4
9
49.9
48.9
49.2
3
10
40.5
41.0
42.3
2
11
60.8
61.9
62.7
3
12
67.6
70.3
68.9
3
\3
50.4
49.7
47.0
5
14
48.0
54.1
41.0
4
15
71.9
71.1
70.6
4
16
36.4
36.0
36.0
4
PAGE 93
Ejectiefcacties gemeten volgens drie methoden: methode 1: linkerventrikel en background met hand ingetekend methode 2: middelpunt linkerventrikel en backgroundrichting aangegeven, hierna automatische selektie van linkerventrikel en achtergrond methode 3: als methode 2, echter met updating middelpunt
waarnemer: 1
patient
sessie : 2
methode 1 methode 2 methode 3
background
1
17.1
22.7
22.6
4
2
40.8
41.5
41.5
4
3
55.1
53.4
54.8
5
4
43.4
40.3
40.3
4
5
68.4
66.0
64.9
4
6
64.2
68.9
67.1
4
7
15.3
14.8
14.8
4
8
23.3
26.6
26.8
4
9
47.4
58.7
59.2
2
10
38.0
37.2
37.6
5
11
63.1
60.8
62.1
3
12
72.3
68.9
68.9
3
13
50.8
49.1
47.0
5
14
46.7
54.4
41.0
4
15
69.7
70.4
70.6
4
16
33.3
33.7
36.0
4
PAGE 94
Ejectiefracties gemeten volgens drie methoden: methode 1: linkerventrikel en background met hand ingetekend methode 2; middelpunt linkerventrikel en backgroundrichting aangegeven, hierna automatische selektie van linkerventrikel en achtergrond methode 3s als methode 2, echter met updating middelpunt
waarnemer: 2
patient
sessie : 1
methode 1
methode 2
methode 3
background
1
20.3
21.9
21.6
5
2
36.2
38.1
37.1
6
3
25.7
31.3
30.2
6
4
36.7
38.4
38.0
5
5
58.0
66.0
64.9
4
6
61.5
70.8
69.5
3
7
15.7
14.9
14.8
4
8
20.6
25.2
26.7
7
9
50.6
47.8
49.2
3
10
41.2
41.5
42.3
2
11
21.1
21.5
21.6
5
12
50.6
52.5
51.9
5
13
47.7
51.5
51.4
4
14
39.1
39.4
39.0
7
15
64.9
71.1
70.6
4
16
25.9
29.7
29.6
6
Ejectiefracties gemeten volgens drie methoden: methode 1: linkerventrikel en background met hand ingetekend methode 2: middelpunt linkerventrikel en backgroundrichting aangegeven, hierna automatische selektie van linkerventrikel en achtergrond methode 3: als methode 2, echter met updating middelpunt
waarnemer: 2
patient
sessie : 2
methode 1 methode 2 methode 3
background
1
20.1
22.4
22.6
4
2
36.3
36.5
36.4
5
3
36.9
49.9
49.7
6
4
35.6
36.9
37.9
5
5
61.2
67.2
65.5
4
6
60.3
66.7
67.3
7
7
15,7
15.0
14.8
3
8
21.9
23.0
23.0
6
9
52.1
72.5
68.2
7
10
35.5
37.2
37.6
5
11
58.4
62.5
62.4
6
12
50.0
50.9
51.9
5
13
49.0
49.0
47.0
5
14
38.4
42.6
40.2
7
15
67.0
71.1
70.6
4
16
29.2
28.8
29.7
5
PAGE 96
Ejectiefracties gemeten volgens drie methoden: methode 1: linkerventrikel en background met hand ingetekend methode 2: middelpunt linkerventrikel en backgroundrichting aangegeven, hierna automatische selektie van linkerventrikel en achtergrond methode 3: als methode 2, echter met updating middelpunt
waarnemer: 3
patient
sessie : 1
methode 1
methode 2
methode 3
background
1
16.8
22.6
22.6
4
2
39.4
36.4
36.4
5
3
54.9
50.9
50.4
6
4
40.5
36.4
37.9
5
5
67.6
64.9
65.2
4
6
64.7
68.6
68.7
4
7
15.9
16.1
15.8
5
8
25.1
26.6
27.1
4
9
50.0
47.3
47.9
3
10
39.0
37.2
37.3
5
11
63.2
61.5
62.5
6
12
51.5
46.9
47.0
6
13
50.0
51.5
50.6
4
14
46.8
34.1
34.2
5
3,5
68.7
69.1
68.7
4
16
27.8
29.2
28.9
5
Ejectiefracties gemeten volgens drie methoden: methode 1: linkerventrikel en background met hand ingetekend methode 2: middelpunt linkerventrikel en backgroundrichting aangegeven, hierna automatische selektie van linkerventrikel en achtergrond methode 3: als methode 2, echter met updating middelpunt
waarnemer: 3
patient
sessie : 2
methode 1 methode 2 methode 3
background
1
21.0
22.7
22.6
4
2
42.1
40.2
41.3
4
3
32.8
31.4
30.2
6
4
40.1
38.4
37.9
5
5
69.0
67.2
65.2
4
6
65.7
70.3
68.7
4
7
15.8
16.1
15.8
5
8
21.9
22.9
22.6
6
9
50.4
47.3
47.9
3
10
39.2
40.0
40.3
6
11
66.8
62.9
62.9
3
12
66.5
68.9
68.9
3
13
51.0
50.1
50.7
4
14
49.9
56.9
51.5
3
15
72.2
83.1
83.8
6
16
30.8
29.2
28.5
6
•
PAGE 98
Intra-observer variaties : Gemiddelde en variantie van gepaarde waarnemingen waarnemer : 1 patient
methode 3
methode 2
methode 1 mean
var
mean
var
mean
var
1
18,.05
1.80
22 .70
0,.01
22 .60
0,.01
2
41 .05
0.12
40 .85
0,.84
41 .50
0,.01
3
57 .85
15.12
59 .70
79 .38
60 .80
67 .28
4
42 .30
2.42
40 .10
0 .08
40 .30
0.01
5
65 .80
13.52
70 .00
32 .00
68 .50
27 .38
6
63 .70
0.50
67 .85
2.20
67 .10
0 .01
7
14 .75
0.60
14 .85
0 .01
14 .80
0 .01
8
25 .85
13.00
26 .85
0.12
26 ,95
0.04
9
48 .65
3.12
53 .80
48 .02
54 .20
50 .00
10
39 .25
3.12
39 .10
7.22
39 .95
11 .04
11
61 .95
2.64
61 .35
0 .60
62 .40
0 .18
12
69 .95
11.04
69 .60
0.98
68 .90
0.01
13
50 .60
0.08
49 .40
0.18
47 .00
0.01
14
47 .35
0.84
54 .25
0.04
41 .00
0.01
15
70 .80
2.,42
70 .75
0.24
70 .60
0.01
16
34 .85
4.,80
34 .85
2.64
36 .00
0.01
mean
47.04
4.70
48.50
10.91
47.66
9.74
Intra-observer variaties : Gemiddelde en variantie van gepaarde waarnemingen waarnemer : 2 patient
methode 1
methode 2
methode 3
mean
var
mean
var
mean
var
1
20 .20
0.02
22 .15
0.12
22,.10
0.50
2
36 .25
0.01
37 .30
1.28
36,.75
0.24
3
31 .30
62.72
40 .60
172. 98
39 .95
190. 12
4
36 .15
0.60
37 .65
1.12
37 .95
0.01
5
59 .60
5.12
66 .60
0.72
65 .20
0.18
6
60 .90
0.72
68 .75
8.40
68 .40
2.42
7
15 .70
0.01
14 .95
0.01
14 .80
0.01
8
21 .25
0.84
24 .10
2.42
24 .85
1 84 6'.
9
51 .35
1.12
60 .15
305. 04
10
38 .35
16.24
39 .35
9.24
39 .95
11.,04
11
39 .75
695. 64
42 .00
840. 50
42 .00
832.,32
12
50 .30
0.18
51 .70
1.28
51 .90
0,.01
13
48 .35
0.84
50 .25
3.12
49 .20
9,.68
14
38 .75
41 .00
5.12
39 .60
0,.72
15
65 .95
24 °2. 20
71 .10
0.01
70 .60
0,.01
16
27 .55
5.,44
29 .25
0.,40
29 .65
0,.01
mean
40.10
49.50
43.56
84.48
43.22
77.16
58 .70 180.,50
PAGE 100
Intra-observer variaties : Gemiddelde en variantie van gepaarde waarnemingen waarnemer : 3 patient
methode 1
methode 3
methode 2
mean
var
mean
var
mean
var
1
18..90
8,.82
22,.65
0. 01
22,.60
0,.01
2
40,.75
3,.64
38,.30
7. 22
38 .85
12,.00
3
43 .85
244,.20
41 .15
190. 12
40 .30
204,.02
4
40 .30
0 .08
37 .45
2. 20
37 .90
0 .01
5
68 .30
0 .98
66 .05
2. 64
65 .20
0 .01
6
65 .20
0 .50
69 .45
1. 44
68 .70
0 .01
7
15 .85
0 .01
16 .10
0. 01
15 .80
0 .01
8
23 .50
5 .12
24 .75
6. 84
24 .85
10 .12
9
50 .20
0 .08
47 .30
0. 01
47 .90
0 .01
10
39 .10
0 .02
38 .60
3. 92
38 .80
4 .50
11
65 .00
6 .48
62 .20
0. 98
62 .70
0 .08
12
59 .00
112 .50
57 .90
242. 00
57 .95
239 .80
13
50 .50
0 .50
50 .80
0. 98
50 .65
0 .01
14
48 .35
4 .80
45 .50
259.,92
42 .85
149 .64
15
70 .45
6 .12
76 .10
98.,00
76 .25
114 .00
16
29 .30
4 .50
29 .20
0.,01
28 .70
0 .08
mean
45.53
24.89
45.22
36.04
45.00
45.89
Inter-observer variaties s Gemiddelden en varianties van de waarnemingen van 3 observers berekend met de gemiddelden van gepaarde waarnemingen van elke observer patient
methode 2
methode 1
methode 3
mean
var
mean
var
mean
var
1
19,.05
1.17
22.50
0.09
22.43
0 .08
2
39 .35
7.23
38.80
3.35
39.03
5.67
3
44 .33 176. 40
54.52
136.41
47.02
142 .56
4
39 .58
9.84
38.40
2.18
38.72
1 .88
5
64 .57
20.06
67.55
4.58
66.30
3.63
6
63 .27
4.76
68.68
0.64
68.07
0.72
7
15 .43
0.36
15.30
0.48
15.13
0.33
8
23 .53
5.29
23.20
2.07
25.55
1 .47
9
50 .07
1.84
53.75
41.28
53.60
29 .43
10
38 .90
0.23
39.00
0.15
39.57
0 .44
11
55 .57
189.95
55.18
130.53
55.70
140 .79
12
59 .75
96.95
59.70
82.62
59.58
74 .25
13
49 .82
1.62
50.15
0.50
48.95
3.38
14
44 .82
27.85
46.92
45.40
41.15
2.66
15
69 .18
7.84
72.65
8.96
72.48
10 .64
16
30 .57
14. 53
31.,10
10.54
31.45
15 .75
mean
44.22
35.37
45.76
29.36
45.29
19.25
PAGE 102
APPENDIX 3
Meting van de ejectiefractiefractie volgens 3 methoden methode 1 = bloodpoolstudie, gebruik van zelfde contour voor elk beeld (fixed region) methode 2 = bloodpoolstudie, gebruik van andere contour voor elk beeld (moving region) methode 3 = ejectiefractie bepaald uit röntgen-contrastlinkerventrikel angiogram patient
methode 1
methode 2
methode 3
1
22
32
33
2
36
49
55
3
49
68
65
4
40
44
51
5
65
75
79
6
68
72
63
7
14
24
28
8
22
39
61
9
48
61
58
10
37
45
31
11
62
69
63
12
46
66
66
13
49
55
61
14
37
55
41
15
69
75
74
16
29
45
62
mean
43.3
54.6
55.6
COPIP. GROUP 2 WITH GROUP 1 ******* GROUP 2 MEAN = 5.463E+001 SD = 1.573E+001 STANDARD ERROR » 3.933E+000 CROUP 1 MEAN = 4.33 IE+001 STANDARD ERROR a REGRESSION ANALYSIS: A = 9 =
SO = t.693E+001 4.233E+000 Y=A+B*X
I 648E+00I 8.808E-001 = 5.165E+000
R = 0.948 OEG F/REÈUÜM « 14 i; PROB. R = 0 . 2 . 4 17E-006
95X CONF INT R , 0.853 TO 0.982
X INTERVAL Y INTERVAL
DATE.14-OCT-80 15.20.26
o
I
I METHODE 1
(FIXED REGION)
COMP. GROUP 1 WITH GROUP 3 ******* CRpyï» 1 R ^N = 4.33JE+001 SD = 1.693E+001 v SÏANÜARO ERROR = 4.233E+000 CROUP 3 MEAN = 5.569E+001 STANDARD ERROR = REGRESSION ANALYSIS:
SD = 1.508E+001 3.769E+000 Y=A+B*X
A = -2.022E+000 B = 6.I4 1E-00I SEE = 1.207E+001 R = 0.725 DEG FREEDOM = 14 PROB. R = 0 : 1.487E-003 95% CONF INT R 0.358 TO 0.898
X INTERVAL Y INTERVAL
:
(GR 3) = 10 (GR 1) = 10
DATE.14-OCT-80
15,20,12
METHODE 3
(CATH. LAB.)
COUP. CROUP 2 WITH GROUP 3 CROUP 2 MEAN = 5.463E+00I SD = 1.573E+001 STANDARD ERROR = 3.933E+000 CROUP 3 MEAN = 5.569E+00J STANDARD ERROR =
SO = 1.508E+001 3.769E+000
REGRESSION ANALYSIS: A = 8.204E+000 B = 8.336E-00I SEE = 9.793E+000 R =
0.799
I
OEG FREEOOft = 14 PROB. R = 0 . 2.055E-004
95* CONF INT R 0.502 TO 0.927
I
X INTERVAL (GR 3) = 10 Y INTERVAL (GR 2) - 10 DATE• 14-OCT-80 I 5 • 2 0 , 3 9
METHODE 3 (CATH. LAB.)
PAGE 106
LITERATUUR LIJST. 1 Adam, W.E., Tarkowska, A., Bitter, F,, e.a. Equilibrium (Gated) Radionuclide Ventriculography. Cardiovascular Radiology 2: 161-173, 1979. 2 Adams, R.,Hine, G.J., Zimmerman, C.D. Deadtime Measurements in Scintillation Cameras under Conditions Simulating Quantitative Nuclear Cardiography. The Journal of Nuclear Medicine 19: 538-544, 1978.
Scatter
3 Almasi, J.J., Bornstein, I., Eisner, R.L., e.a. Enhanced Clinical Utility of Nuclear Cardiology through Advanced Computer Processing Methods. Intern rapport. General Electric Medical Systems Division, Milwaukee, WI 53201, 1979. 4 Askhar, G.P., Modestino, J.W. The Contour Extraction Problem with Biomedical Appications. Computer Graphics and Image Processing 7: 331-355, 1978. 5 Bacharach, S.L., Green, M.V., Borer, J.S., e.a. A Real-Time System for Multi-Image Gated Cardiac Studies. The Journal of Nuclear Medicine 13: 79-84, 1977. 6 Bell, P.R., Dougherty, J.M. Nonlineair Image Processing Methods. IEEE Transactions on Nuclear Science, April 1978.
NS25,
no.
2:
928-938,
7 Berthele, U. Non-Serial Dynamic Programming. Academic Press, New York, 1972. 8 Bodenheimer, M.M., Banka, V.S., Helfant, R.H. Radionuclide Angiographic Assessment of Left Ventricular Contraction: Uses, Limitations and Future Directions. The American Journal of Cardiology 45: 661-673, 1980. 9 Bodenheimer, M.M., Banka, V.S., Fooshee, C M . , e.a. Comparison of Wall Motion and Regional Ejection Fraction and during Isometric Exercise: Concise Communication. The Journal of Nuclear Medicine 20: 724-732, 1979.
at
Rest
10 Borer, J.S., Kent, K.M., Bacharach, S.L., e.a. Sensitivity, Specificity and Predictive Accuracy of Radionuclide Cineangiography during Exercise in Patients with Coronary Artery Disease. Circulation 60: 572-580, 1979. 11 Budinger, T.F., Rollo, F.D. Physics and Instrumentation. Progress in Cardiovascular Diseases, vol.XX, no.
1:
19-53, 1977.
12 Budinger, T.F. Instrumentation Trends in Nuclear Medicine. Seminars in Nuclear Medicine, vol. 7, no.4:
285-297, 1977.
13 Burow, R.D., Strauss, H.W., Singleton, R., e.a. Analysis of Left Ventricular Function from Acquisition Cardiac Bloodpool Imaging. Circulation, vol. 56, no. 6: 1024-1028, 1977.
Multiple
Gated
14 Cradduck, T.D. Measurement of Ejectionfraction and Visualisation of Wall Motion. Division of Nuclear Medicine, Ontario Cancer Foundation, Victoria Hospital, London, Ontario, Canada. Gamma 11 software, 1978. 15 Douglas, M.A., Green, M.V. Evaluation of Automatically Generated Left Ventricular Regions of Interest in Computerized ECG-Gated Radionuclide Angiocardiography. Computers in Cardiology: 201-204, September 1978. 16 Gerbrands, J.J. Inleiding in de Digitale Beeldverwerking. Collegedictaat , Laboratorium voor Informatietheorie Afdeling Elektrotechniek, Technische Hogeschool Delft, 1978.
der
17 Goris, M.L., Thomas, A.J., Bell, G.B. Aspects of Radionuclide Functional Imaging of the Heart. Intern rapport, Stanford University Medical Center, 1978. 18 Hawman, E.G. Digital Boundery Detection Techniques for the Analysis of Gated Cardiac Scintigrams. Proceedings of the SPIE, vol. 286, Meeting August 27-29, 1979. 19 Hegge, F.N., Hamilton, G.W., Larson, S.M., e.a. Cardiac Chamber Imaging: a Comparison of Red Blood Cells with Tc-99m in Vitro and in Vivo. The Journal of Nuclear Medicine 19: 129-134, 1978. 20 Kan, M.K., Hopkins, G.B. Edge Enhancement of ECG-Gated Cardiac Masks. Radiology 127: 525-528, May 1978.
Images
using
Labeled
Directional
21 Kuile, t.M. Onderzoek naar de Automatische Detectie van de Coronairboom: Een vergelijkend Onderzoek naar de Prestaties van vier Edgedetectoren. Afstudeerverslag, Laboratorium voor Informatietheorie Afdeling der Elektrotechniek, Technische Hogeschool Delft, 1980. 22 Kuwahara, M., Hachimura, K., Eiho, S., e.a. Processing of RI-Angiographic Images. from Digital Processing of Biomedical Images, edited by Preston, K. and Onoe, M. Plenum Publishing Corporation, 1976.
PAGE 108
23 Larson, R.E. Principles of Dynamic Programming. Part 1: Basic Analytic and Computational Methods. Marcel Dekker Inc. , New York, 1973. 24 Lie, S.P. Kwantitatieve Analyse van Thallium-Scintigrammen. Afstudeerverslag, Laboratorium voor Informatietheorie Afdeling der Elektrotechniek, Technische Hogeschool Delft, 1979. 25 Maloney, J . C , ïlastogi, S.C. Significance Test for Grubbs Estimators. Biometrics; 671-676, December 1970. 26 Martelli, A. An Application óf Heuristic Search Methods Detection. Communications of the ACM, vol. 19, no 2:
to
Edge
and
Contour
217-227, 1976.
27 Okada, R.D., Kirshenbaum, H.D., Kushner, F.G., e.a. Observer Variance in the Qualitative Evaluation of Left Ventricular Wall Motion and the Quantitation of Left Venticular Ejection Fraction using Rest and Exercise Multigated Bloodpool Imaging. Circulation, vol. 61, no. 1: 128-136, 1980. 28 Pfisterer, M.E., Ricci, D.R., Schuier, G, e.a. Validity of Left-Ventricular Ejection Fractions Measured at Rest and Peak Exercise by Equilibrium Radionuclide Angiography using Short Acquisition Times. The Journal of Nuclear Medicine 20: 484-490, 1979. 29 Pizer, S.M. Methods and Limitations of Edge Detection for Noisy Images. Intern rapport, University of North Carolina, Chapel Hill, NC, 1979. 30 Robinson, G.S. Edgedetection by Compass Gradient Masks. Computer Graphics and Image Processing 6:
492-501, 1977.
31 Rollo, F.D., Price, R.R., Patton, J.A., e.a. A dynamic cardiac phanthom for quality control testing of gated acquisition systems. International Symposium on Medical Radionuclide Imaging, IAEA, Heidelberg, 1-5 September, 1980, Poster session. 32 Rosenfeld, A., Kak, A.C. Digital Picture Processing. Computer Science and Applied Mathematics. Academic Press, New York, 1976. 33 Schiepers, C.W.J. Ejectie Fractie Bepaling: Variantie ._.--= Reproduceerbaarheid. Intern rapport, Instituut voor Nucleare Geneeskunde, Academisch Ziekenhuis utrecht, 1980.
en
PAGE 109
34 Slutsky, R., Karliner, J., Ricci, D. f e.a. Left Ventricular Volumes by Gated Equilibrium Angiography: a New Method. Circulation, vol. 60, no. 3: 556-564, 1979.
Radionuclide
35 Slutsky, R., Karliner, J., Ricci, D., e.a. Response of Left Ventricular Volume to Exercise in Man Assessed by Radionuclide Equilibrium Angiography. Circulation, vol. 60, no. 3: 565-571, 1979. 36 Sorensen, S.G., Hamilton, G.W., Williams, D.L., e.a. A Comparison of the Accuracy and Reproducibility of Fixed and Computer-Automated Varying Regions of Interest for Determining the Left Ventricular Ejection Fraction. Radiology 131: 473-478, 1979. 37 Strauss, H.W., Pitt, B. Gated Cardiac Blood-Pool Scans: Use Heart Disease. Progress in Cardiovascular Diseases, 1977.
in
Patients
vol.XX,
38 Todd-Pokropek, A. Image Processing in Nuclear Medicine. IEEE Transactions on Nuclear Science, NS27, June 1980.
no.
no.
with
Coronary
3:
207-216,
3:
1080-1094,
39 Wackers, F.J.Th., Berger, H.J., Johnstone, D.E., e.a. Multiple Gated Cardiac Bloodpool Imaging for Left Ventricular Ejection Fraction: Validation of the Technique and Assessment of Variability. The American Journal of Cardiology, vol. 43: 1159-1166, June 1979. 40 Wagner, H.M. Principles of Operations Research. Prentice Hall International Editions, 1975. 41 Wainwright, R.J., Maisey, M.N. Cardiac Imaging, Part 2, Radionuclide Angiocardiography. Reprint from Hospital Update, October and November 1978. 42 Gamma-11 System Reference, Order No AA-2186B-TC. Digital Equipment Corporation, Maynard Massachusetts, 1978.
Automated left ventricular boundary extraction from gated cardiac blood pool scintigrams; fixed and moving regions of interest. J.H.C. Reiber, C. Hoek, S.P.Lie, J.J.Gerbrands (x), M.L. Simoons, Thoraxcenter, Erasmus University, Rotterdam, (x) Information Theory Group, Delft University of Technology, Netherlands. Technetium-99m gated cardiac blood pool scintigraphy has been accepted in clinical practice as a noninvasive technique for the assessment of left ventricular (LV) function. Computation of the ejection fraction (EF) requires the delineation of the LV boundary and the definition of a background region. This is usually achieved by manual tracing, which results in relatively large . inter- and intra-observer variations. Regional EF, segraental wall motion and derived parameters can only be obtained if the contours in each of the frames are available. To circumvent these limitations and to provide objective quantitative results we have developed algorithms for the automated detection of LV contours in each of the frames of a cardiac study. This procedure has been implemented on a DEC gamma-11 computer system. At the start of the contour detection procedure the user indicates the approximate center of the LV in the sum-image of the 20 frames-study. The image is divided into eight 45- degrees pie-shaped segments around this tentative center position. In each segment a modified compass gradient operator is applied twice to obtain a 2nd order derivative image. This image is then transformed into a polar coordinate system. The contour is obtained by searching for the minimal cost path in this polar representation; the cost function is defined as the inverse of the 2nd order derivative function. To minimize the variations resulting from the manual definition of the LV center, this center is now replaced by the point of gravity of the activity distribution within the contour. Subsequently, the contour detection procedure is repeated and a new contour is computed. This contour may be used for the computation of the EF following the fixed region method. The moving region method requires the delineation of the LV boundary in each frame. In this case, the updated center position in the sum-image is used in each frame as the center position and the LV contour of a specific frame is used as a model to guide the search for the contour in the next frame. The background region is generated in a user-defined direction relative to the LV center and has fixed size and distance to the LV boundary. The complete procedure for the fixed region method takes 20s., while the moving region method requires 3 min. From the contours regional EF and ejection velocity as well as wall displacement and velocity are determined. To evaluate the precision of the developed principles, the LV contours in the total images were detected in a set of 25 patient studies with varying cardiac diseases. The LV regions of interest (ROD were also traced manually by 4 independent observers. EF's were calculated with the fixed ROI with the same background in corresponding studies. From statistical analysis it could be concluded that there exist no significant differences in precision between the automated method and the average EF from the 4 observers. To assess inter- and intra-observer variations, 16 blood pool studies were analyzed at two different occasions by 3 independent observers, who applied the conventional manual method and the automated LV procedure. With the same background regions for the repeated measurements the intra-observer variations decreased from 1.57 to 0.25% and the inter-observer variations from 4.8 to 0.48%. A rate of success in the automated contour detection of 95% could be assessed from a total of 111 blood pool studies. In conclusion, a complete and routinely useful software package has been developed for the automated detection of the left ventricular activity in gated blood pool studies.
