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Segmentação De Imagens Ecocardiográficas Para Auxiliar A Extração De Parâmetros Estruturais Do Ventrículo Esquerdo E Do Septo Interventricular

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Date
2017-02-24
Author
Baracho, Salety Ferreira [UNIFESP]
Advisor
Melo, Vinicius Veloso De [UNIFESP]
Type
Dissertação de mestrado
Metadata
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Abstract
Abstract: The transthoracic echocardiogram is a type of exam commonly used for early diagnosis for the evaluation of systolic and diastolic functions of the heart. This evaluation is important to assist the detection of cardiovascular disease, which is the cause of 31% of deathsin the world. Therefore, in the longitudinal parasternal some measures are extracted such as the diastolic and systolic diameters of the left ventricle and diastolic thickness of the interventricular septum and left ventricle posterior wall. These measures are important because they determine the normality or abnormality of cardiac function. However, they are extracted from the manual segmentation of the interventricular septum and left ventricle posterior wall and the accuracy depends on the echocardiography specialist experience. The aim of this study is to segment the interventricular septum and left ventricle posterior wall in echocardiography frames of videos at the end-diastole in the longitudinal parasternal view. Two methodologies were initially adopted, one using a hybrid neural system composed of Kohonen’s Self-Organizing Map and the Multi-Layer Perceptron to segment the interventricular septum, and another composed of Kohonen’s Self-Organizing Map and classical image processing techniques to segment the left ventricle posterior wall. Subsequently, noted the limitations of these methodologies, a third one was developed, with a Kohonen’s Self-Organizing Map and GrabCut to segment both the septum and the posterior wall of the left ventricle. The images tested are end-diastole frames, in which a cardiologist specialized in echocardiography manually traced the contours of the interventricular septum and the posterior wall and also extracted the thickness of these structures. The mean thickness error of the segmentation of the interventricular septum was 1.0 ± 0.8mm (± standard deviation (SD)) and the mean error of posterior wall segmentation was 0.9 ± 0.7mm (± SD). In addition, the results showed that the methodology using Kohonen’s Self-Organizing Map and GrabCut is promising because, despite requiring manual adjustment in some cases, it did not require a complete reset of the method to obtain satisfactory segmentation
 
O ecocardiograma transtorácico é um tipo de exame comumente utilizado para diagnósticos iniciais relacionados à avaliação das funções sistólica e diastólica do coração. Essa avaliação é importantíssima, pois auxilia na detecção de doenças cardiovasculares, que são a causa de 31% das mortes em todo o mundo. Para tanto, no corte paraesternal longitudinal são extraídas algumas medidas como: os diâmetros diastólico e sistólico do ventrículo esquerdo e a espessura diastólica do septo interventricular e da parede posterior do ventrículo esquerdo. Essas medidas são importantes porque indicam a normalidade ou a anormalidade do funcionamento cardíaco. No entanto, elas são extraídas da segmentação manual do septo interventricular e da parede posterior do ventrículo esquerdo, cuja precisão depende da experiência do especialista em ecocardiograma. Sendo assim, o objetivo desse trabalho é segmentar o septo interventricular e a parede posterior do ventrículo esquerdo em imagens de quadros de vídeos de ecocardiograma no final da diástole no corte paraesternal longitudinal. Adotou-se inicialmente duas metodologias, sendo uma utilizando um sistema neural híbrido composto por Mapa Auto-Organizável de Kohonen e Rede Perceptron de Múltiplas Camadas para segmentar o septo interventricular, e outra composta por Mapa Auto-Organizável de Kohonen e técnicas clássicas de processamento de imagens para segmentar a parede posterior do ventrículo esquerdo. Posteriormente, percebidas as limitações dessas metodologias, desenvolveu-se uma terceira, com Mapa Auto-Organizável de Kohonen e GrabCut para segmentar tanto o septo quanto a parede posterior do ventrículo esquerdo. As imagens testadas são quadros do final da diástole, em que um cardiologista especilista em ecocardiograma traçou manualmente os contornos do septo interventricular e da parede posterior e além disso, extraiu a espessura dessas estruturas. O erro de espessura médio da segmentação do septo interventricular foi de 1,0 ± 0,8mm (± desvio padrão (DP)) e o erro médio da segmentação da parede posterior foi de 0,9 ± 0,7mm (± DP). Ademais, os resultados obtidos mostraram que a metodologia utilizando Mapa Auto-Organizável de Kohonen e GrabCut é promissora, pois apesar de exigir ajuste manual em alguns casos, não exigiu reinicialização total do método para obter segmentações satisfatórias.
 
Keywords
Kohonen
Kohonen
URI
http://repositorio.unifesp.br/handle/11600/50869
Collections
  • PPG - Ciência da Computação [78]

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