Tveganje za rupturo anevrizme je mogoče oceniti z morfološkimi in hemodinamičnimi meritvami, pridobljenimi na podlagi angiografskih slik. Merjenje lastnosti vključuje izolacijo anevrizme, ki jo običajno opravimo z ročnim postavljanjem razmejitvene ravnine (MCP). Da bi odpravili napako, ki nastane zaradi spremenljivosti posameznega in med ocenjevalci, predlagamo samodejno postavljanje razmejitvene ravnine (ACP), ki temelji na analizi trigonometrične mreže žilja. Predlagali smo inovativno odkrivanje centra anevrizme, središčnice žilja in detekcijo vratu anevrizme, ki temelji na Houghovih preslikavah. Izračunane parametre smo uporabili za inicializacijo in iterativno pozicioniranje ACP z optimizacijo funkcije napake, ki je temeljila na geometriji anevrizme. Za validacijo in primerjavo z zlatim standardom smo primerjali izolacijo z MCP in ročnimi krivuljami vratu. Morfologija izolirane anevrizme je bila karakterizirana z velikostjo, višino anevrizme in indeksom nesferičnosti. Metode so bile uporabljene na 55 intrakranialnih vrečastih anevrizem izločenih iz 3D DSA, CTA in MRA slik pridobljenih iz dveh inštitucij. Povprečne razdalje med ACP in ročno določenimi krivuljami (AICD) so bile majhne v primerjavi s povprečno razdaljo med MCP in ročno določeno krivuljo. En primer je imel AICD nad 1,0 mm, medtem ko je 90% primerov imelo AICD (0,5 mm. Variabilnost AICD pri posameznem in med ocenjevalci ročnih krivulj vratu je bila višja v primerjavi z MCP, kar je potrdilo robustnost te metode za klinične namene. Metoda ACP je dosegla visoko natančnost in zanesljivost izolacije anevrizme, kar je potrdila tudi strokovna vizualna analiza. Tako pridobljene morfološke značilnosti so se dobro ujemale s tistimi, ki temeljijo na MCP, zato ima ACP velik potencial za kvantifikacijo morfologije in hemodinamike v klinični uporabi. Nova metoda je neodvisna od modalitete zajema, zagotavlja ponovljivo izolacijo, pomembno za nadaljnje ocenjevanje anevrizme, njena učinkovitost je primerljiva z MCP, ponovna ocena razmejitvene ravnine iz kontrolnih slik pa je hitra in konsistentna. Slednja pozitivna lastnost omogoča zanesljivo spremljanje sprememb morfologije skozi čas.
COBISS.SI-ID: 12543316
Latentni biomarkerji so količine, ki so vzročno-poslednično povezane z bodočo diagnozo ali potekom bolezni, vendar je njihovo neposredno merjenje bodisi zelo težavno, drago ali v določeni situaciji neizvedljivo ( npr. v redni klinični praksi). Cilji študije so bili razvoj, teoretična analiza in vrednotenje nove zasnove predznanja v Bayesovih napovednih modelih za latentne biomarkerje. Teoretična analiza je razkrila zvezo med z modelom ocenjenimi vrednostmi in dejanskimi (latentnimi) vrednostmi in vpliv zasnove predznanja na točnost in natančnost ocene. Nove predznanje predvideva poznavanje velikostnega reda vrednosti latentnih biomarkerjev, brez oblike njihove porazdelitve in brez poznavanja oblike porazdelitve vrednosti parametrov modela sistematske napake, kar je praktično zelo uporabno. Zadnje omogoča identifikacijo poljubne polinomske zveze med merjenimi in latentnimi količinami. Predlagano orodje smo uporabili za primerjalno vrednotenje vrednosti biomarkerjev, ki jih dobimo s pomočjo kvantifikacije možganskih anevrizem tako, da določimo približek dejanske vrednosti biomarkerjev iz sicer pristranskih in s šumom obremenjenih meritev iz angiografskih slik, kar še posebej velja za majhne anevrizme. Predlagana praktična zasnova predznanja za Bayesovo napovedovanje tako odpira veliko možnosti za ocenjevanje latentnih biomarkerjev v klinični praksi.
COBISS.SI-ID: 12721492
Slikovno vodenje za minimalno invazivno zdravljenje anevrizem temelji na prostorski poravnavi in zlivanju 3D predintervencijskih slik in načrtov zdravljenja z 2D medintervencijskimi slikami. Prostorska poravnava ali 3D-2D registracija je ključna tehnologija, vendar je zmogljivost najsodobnejših avtomatiziranih metod precej nejasna, saj niso bile ocenjene pod enakimi testnimi pogoji. Zato smo izvedli kvantitativno in primerjalno oceno desetih najsodobnejših metod za 3D-2D registracijo na javnem naboru kliničnih angiografskih slik. Podatkovna baza je bila sestavljena iz 3D in 2D angiogramov 25 bolnikov, ki so se zdravili zaradi možganskih anevrizem. Na vsakem naboru podatkov so bili na podlagi točkastih markerjev vzpostavljeni zelo natančni "zlati standardi" registracij 3D in 2D slik. Z bazo podatkov smo objektivno ocenili deset najsodobnejših načinov 3D-2D registracije od katerih dve temeljita na gradientih, tri metode temeljijo na značilkah in tri hibridne hibridne metode. Testirali smo 3D-2D registracijo med 3D pred-intervencijsko sliko in eno 2D projekcijsko sliko ter 3D pred-intervencijsko sliko in parom 2D biplanarnih slik. Metode, ki temeljijo na intenzitetah, so bile najbolj natančne pri vseh testih (0,3 mm). Ena izmed hibridnih metod je bila najbolj zanesljiva z 98,75% uspešnih registracij (SR) in obsegom zajemanja 18 mm za registracije 3D na dvokrilne 2D angiograme. Na splošno je bila natančnost registracije podobna, ne glede na to, ali je bila registracija 3D slike izvedena na eno- ali bi-planarnih 2D slikah; vendar je bila SR bistveno nižja v primeru registracije 3D na eno 2D sliko. Dve metodi, ki sta temeljili na značilkah, in dve hibridni metodi sta imeli klinično izvedljiv čas izvedbe v rangu sekund. Zdi se, da je učinkovitost metod pod pričakovanji glede robustnosti v primeru registracije 3D na eno 2D sliko, medtem ko rezultati kažejo, da je implementacija v sisteme vodenja posegov s kliničnimi slikami, ki se uporabljajo med zdravljenjem anevrizem, enostavno izvedljiva za metode, ki izvajajo registracijo 3D pred-intervencijske slike na biplanarne intra-intervencijske 2D slike.
COBISS.SI-ID: 11878228
Registracija 3D pred-intervencijskih na 2D med-intervencijske medicinske slike ima vse pomembnejšo vlogo pri kirurškem načrtovanju, navigaciji in zdravljenju intrakranialnih anevrizm, saj omogoča zdravniku, da v živo vidi 3D informacijo pridobljeno iz pred-intervencijskih 3D slik na podlagi informacije pridobljene iz med-intervencijskih 2D slik, kot je rentgen. Večina nalog med slikovno vodenimi posegi se izvaja s pomočjo enega pogleda s ploskovnim rentgenom, kar predstavlja problem za najsodobnejše 3D-2D registracijske metode. Da bi rešili problem toge 3D-2D registracije, predlagamo novo večkriterijsko in večnivojsko optimizacijo parametrov, pri kateri se med 3D in 2D slikama ujema majhen niz gradientov velike magnitude. Večnivojska optimizacija parametrov primerja rotacijske predloge vzorčene iz projiciranih 3D gradientov in globinske predloge iz 2D gradientov slike. Kriterij ujemanja je bil korelacijski koeficient magnitude gradienta, ki je neobčutljiv na translacijo v ravnini. Nato se translacije v ravnini ocenijo tako, da se poišče maksimum korelacije faze gradienta med najbolj ujemajočimi se predlogami rotacije in oddaljenosti (skale) objekta zanimanja. Na dvajsetih parih 3D in 2D slik desetih bolnikov zajetih med znotrajžilnim slikovno vodenim posegom, so bili 3D na 2D poskusi registracije nastavljeni s precej visokim razponom začetne povprečne napake, in sicer od 0 do 100 mm. Predlagana metoda je učinkovito zmanjšala napako pri registraciji na manj kot 2 mm, ki pa je bila še izboljšana s hitro iterativno metodo in je vodila v visoko natančnost končne poravnave (0,40 mm) in visoko stopnjo uspešnosti () 96%). Upoštevajoč hiter čas izvedbe pod 10 s opažena učinkovitost predlagane metode kaže velik potencial za uporabo pri slikovno vodenih kirurških posegih za zdravljenje anevrizem.
COBISS.SI-ID: 11896660
Določeno količino običajno lahko izmerimo z več različnimi merilnimi postopki. Naprimer, pri analizi medicinskih slik lahko uporabimo različne postopke razgradnje slik za obrisovanje ciljne strukture in meritev njenega volumna, pri čemer pa je dejanski volumen bodisi neznan ali dostopen z uporabo dražjega ali celo destruktutivnega postopka. Predlagali smo novo numerično ogrodje za avtomatsko določanje najbolj natančnega in točnega postopka pri danih večih meritvah večih postopkov, pri čemer dejanska vrednost ni znana. Natančnost vsakega postopka smo opisali s sistematsko napako, ki sae izraža s polinomom druge stopnje glede na neznane dejanske vrednosti meritev. Točnost postopka smo opisali kot naključno napako z Gaussovo porazdelitvijo, ki je v primerjavi s prejšnjimi deli izražena glede na meritve vseh postopkov. Slednje nam omogoča analiziranje meritev v primeru, ko dva ali več postopkov temeljita na podobnih principih. Posteriorna porazdelitev napake predlaganega modela je bila izračunana z uporabo Markovovih verig in Monte-Carlo simulacijo. Iz porazdelitve smo določili vrednosti parametrov in pa ocene dejanskih vrednosti meritev. Predlagano ogrodje smo validirali na zbirki podatkov o volumnih možganskih lezij (kot so naprimer anevrizme), ki so bili pridobljeni s štirimi avtomatskimi postopki razgradnje 3D magnetoresonančnih slik. Ocene sistematskih in naključnih napak ter ocenjene dejanske vrednosti so se ujemale z ocenami teh parametrov, ki smo jih pridobili z srednje kvadratno regresijo glede na referenčne dejanske vrednosti meritev, pridobljene iz visokonatančnih konsenznih ročnih obrisov lezij.
COBISS.SI-ID: 11948116