liu.seSearch for publications in DiVA
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Segmentation and Alignment of 3-D Transaxial Myocardial Perfusion Images and Automatic Dopamin Transporter Quantification
Linköping University, Department of Biomedical Engineering, Medical Informatics. Linköping University, The Institute of Technology.
2008 (English)Independent thesis Basic level (professional degree), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesisAlternative title
Segmentering och uppvinkling av tredimensionella, transaxiella myokardiska perfusionsbilder och automatisk dopaminreceptorkvantifiering (Swedish)
Abstract [sv]

Nukleärmedicinska bilder som exempelvis SPECT (Single Photon Emission Tomogra-phy) är en bildgenererande teknik som ofta används i många applikationer vid mätning av fysiologiska egenskaper i den mänskliga kroppen. En vanlig sorts undersökning som använder sig av SPECT är myokardiell perfusion (blodflöde i hjärtvävnaden), som ofta används för att undersöka t.ex. en möjlig hjärtinfarkt. För att göra det möjligt för läkare att ställa en kvalitativ diagnos baserad på dessa bilder, måste bilderna först segmenteras och roteras av en biomedicinsk analytiker. Detta utförs på grund av att hjärtat hos olika patienter, eller hos patienter vid olika examinationstillfällen, inte är lokaliserat och roterat på samma sätt, vilket är ett väsentligt antagande av läkaren vid granskning

av bilderna. Eftersom olika biomedicinska analytiker med olika mängd erfarenhet och expertis roterar bilderna olika uppkommer variation av de slutgiltiga bilder, vilket ofta kan vara ett problem vid diagnostisering.

En annan sorts nukleärmedicinsk undersökning är vid kvantifiering av dopaminreceptorer i de basala ganglierna i hjärnan. Detta utförs ofta på patienter som visar symptom av Parkinsons sjukdom, eller liknande sjukdomar. För att kunna bestämma graden av sjukdomen används ofta ett utförande för att räkna ut olika kvoter mellan områden runt dopaminreceptorerna. Detta är ett tröttsamt arbete för personen som utför kvantifieringen och trots att de insamlade bilderna är tredimensionella, utförs kvantifieringen allt för ofta endast på en eller flera skivor av bildvolymen. I likhet med myokardiell perfusionsundersökningar är variation mellan kvantifiering utförd av olika personer en möjlig felkälla.

I den här rapporten presenteras en ny metod för att automatiskt segmentera hjärtats vänstra kammare i SPECT-bilder. Segmenteringen är baserad på en intensitetsinvariant lokal-fasbaserad lösning, vilket eliminerar svårigheterna med den i myokardiella perfusionsbilder ofta varierande intensiteten. Dessutom används metoden för att uppskatta vinkeln hos hjärtats vänstra kammare. Efter att metoden sedan smått justerats används den som ett förslag på ett nytt sätt att automatiskt kvantifiera dopaminreceptorer i de basala ganglierna, vid användning av den radioaktiva lösningen DaTSCAN.

Abstract [en]

Nuclear medical imaging such as SPECT (Single Photon Emission Tomography) is an imaging modality which is readily used in many applications for measuring physiological properties of the human body. One very common type of examination using SPECT is when measuring myocardial perfusion (blood flow in the heart tissue), which is often used to examine e.g. a possible myocardial infarction (heart attack). In order for doctors to give a qualitative diagnose based on these images, the images must first be segmented and rotated by a medical technologist. This is performed due to the fact that the heart of different patients, or for patients at different times of examination, is not situated and rotated equally, which is an essential assumption for the doctor when examining the images. Consequently, as different technologists with different amount of experience and expertise will rotate images differently, variability between operators arises and can often become a problem in the process of diagnosing.

Another type of nuclear medical examination is when quantifying dopamine transporters in the basal ganglia in the brain. This is commonly done for patients showing symptoms of Parkinson’s disease or similar diseases. In order to specify the severity of the disease, a scheme for calculating different fractions between parts of the dopamine transporter area is often used. This is tedious work for the person performing the quantification, and despite the acquired three dimensional images, quantification is too often performed on one or more slices of the image volume. In resemblance with myocardial perfusion examinations, variability between different operators can also here present a possible source of errors.

In this thesis, a novel method for automatically segmenting the left ventricle of the heart in SPECT-images is presented. The segmentation is based on an intensity-invariant local-phase based approach, thus removing the difficulty of the commonly varying intensity in myocardial perfusion images. Additionally, the method is used to estimate the angle of the left ventricle of the heart. Furthermore, the method is slightly adjusted, and a new approach on automatically quantifying dopamine transporters in the basal ganglia using the DaTSCAN radiotracer is proposed.

Place, publisher, year, edition, pages
Institutionen för medicinsk teknik , 2008. , 79 p.
Keyword [en]
Segmentation, Morphon, SPECT, Myocardial, DAT
National Category
Computer Vision and Robotics (Autonomous Systems)
Identifiers
URN: urn:nbn:se:liu:diva-11716ISRN: LiTH-IMT/MI30-A-EX--08/465--SEOAI: oai:DiVA.org:liu-11716DiVA: diva2:18129
Subject / course
Medical Informatics
Presentation
2008-04-04, 09:15
Uppsok
Technology
Supervisors
Examiners
Available from: 2008-05-06 Created: 2008-05-06 Last updated: 2012-09-19

Open Access in DiVA

fulltext(4617 kB)1293 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 4617 kBChecksum MD5
c032607f426c46afe6fdd1645370ddf2d28275e7744b29fe169cfb073607e74b103401ae
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Medical InformaticsThe Institute of Technology
Computer Vision and Robotics (Autonomous Systems)

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 1293 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 761 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf