Vis enkel innførsel

dc.contributor.authorSnare, Sten Roarnb_NO
dc.date.accessioned2014-12-19T14:23:43Z
dc.date.available2014-12-19T14:23:43Z
dc.date.created2011-09-27nb_NO
dc.date.issued2011nb_NO
dc.identifier444030nb_NO
dc.identifier.isbn978-82-471-2749-0 (printed ver.)nb_NO
dc.identifier.isbn978-82-471-2748-3 (electronic ver.)nb_NO
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11250/264741
dc.description.abstractSiden introduksjonen i 1970-årene har ultralyd blitt ett av de viktigste verktøyene for påvisning av hjertesykdommer. De fleste ultralydundersøkelser er hurtige og smertefrie. Ultralydapparatene har tradisjonelt vært store og komplekse systemer, og det har vært nødvendig med omfattende opplæring og erfaring for ˚a anvende dem. Fra årtusenskiftet har det blitt utviklet mindre og mer tilgjengelige ultralydapparater. Dette har resultert i lansering av flere håndholdte systemer. Disse apparatene har et enkelt brukergrensesnitt og relativt lav pris. En forventer at de ogs˚a vil bli brukt av klinikere med mindre ultralyderfaring enn det som har vært tilfelle med de store skannerne. Parallelt med utviklingen av h˚andholdte systemer har det vært gjort store fremskritt på sanntids 3D-avbildning med ultralyd. Mye av teknologien som har inng˚att i de nye 3Dsystemene, har ogs˚a spilt en nøkkelrolle i miniatyriseringen til h˚andholdte systemer. For sanntids 3D bildesegmentering har det blitt utviklet en svært effektiv algoritme basert på deformerbare modeller og Kalmanfilter. Denne løsningen burde være egnet for bruk på de minste systemene, hvor krav til beregningseffektivitet er høye. Vi har derfor undersøkt hvorvidt denne metoden ogs˚a kan være egnet i sanntids brukerstøttesystemer for håndholdte ultralydskannere. Eksempler på anvendelser av håndholdt ultralyd innen ekkokardiografi, vil være˚a vurdere venstre hovedkammers (venstre ventrikkels) pumpefunksjon og å oppdage økning i hjertemuskemasse (hypertrofi). Venstre ventrikkels pumpefunksjon har vi vurdert ved hjelp av en algoritme som m˚aler hvor mye klaffeplanet i hjertet beveger seg opp og ned gjennom en hjertesyklus. Sykelig hypertrofi innebærer at hjertets muskelmasse vokser, uten at det pumper bedre. Vi har utviklet og testet en algoritme for ˚a oppdage hypertrofi ved å måle tykkelsen av ventrikkel septum, som er skilleveggen mellom hjertets høyre og venstre hovedkammer. Begge algoritmene synes ˚a ha en nøyaktighet god nok til en hurtig undersøkelse, men de erstatter ikke en erfaren kardiolog med en ordinær skanner. For å slippe å bruke elektrokardiogram-elektrodene som finnes på større skannere, har vi utviklet en algoritme som automatisk finner ut hvor lang hjertesykelen er, og i tillegg, når den starter. Alle algoritmene over betinger at man har et godt opptak av hjertet for analysen. Vi har anvendt Kalmanfilteret til å lage et system for å gjenkjenne standardbilder av hjertet. En videreutvikling av dette, er en assistent for ˚a hjelpe brukeren til å ta et av de vanligste og mest informative standardsnittene, det apikale firekammerbildet. Formålet med alle disse algoritmene er å gjøre det enklere, spesielt for ikke-eksperter, å ta gode ultralydbilder av hjertet og hente ut nyttig kvantitativ informasjon ved hjelp av håndholdte ultralydsystemer. Våre resultater tilsier at Kalmanfilterbasert segmentering kan være et viktig bidrag til brukerstøttesystemer for håndholdte skannere.nb_NO
dc.description.abstractMedical ultrasound is widely used within the field of cardiology. The pocket-sized ultrasound scanners with performance suitable for echocardiography represent one of the latest developments within ultrasound technology. It is forecasted that these scanners will be operated also by users with less experience than what has been the case for full-size scanners. Additionally, pocket-sized devices have less possibilities for user interaction due to the reduced screen size and limited space for buttons and sliders. It is likely that these scanners would benefit from having algorithms aiding the user to capture and interpret the images. For 3D cardiac segmentation, an efficient Kalman filtering based approach has previously been developed and shown to operate in real-time on a commercial scanner. By reducing the problem to two dimensions, this approach could probably be used to provide real-time segmentation also on pocket-sized scanners. We have developed and tested Kalman filter based solutions for improved image acquisition and quantification of some selected parameters related to left ventricle size and performance. The algorithms are intended for use with pocket-sized ultrasound devices. The main contributions of this thesis are: • An automatic method for measuring the mitral annulus excursion, using a combination of low frame rate speckle tracking and model based segmentation. • A novel method for semiautomatic measurement of interventricular septal thickness using a model based Kalman filter approach. • A timing algorithm for estimation of cardiac cycle length and cycle start without using electrocardiography (ECG). • Methods for recognizing standard apical echocardiographic views and assisting the user to find the apical four-chamber view during acquisition. The mitral annulus excursion and septal thickness measurement projects were evaluated using patient ultrasound recordings and manual cardiologist measurements as reference values. In case of mitral annulus excursion measurements, the accuracy of the automatic algorithm was comparable to results published by other researchers. Regarding measurements of septal thickness, the algorithm accuracy was comparable to the discrepancy between two cardiologists. Although designed for automatic operation, the algorithm turned out to frequently require manual interaction due to unsatisfactory automatic initialization. The timing algorithm robustly identified cardiac cycle length in more than 91% and cycle start in more than 77% of the 11866 test cases extracted from patient data. The view detection method was tested on 37 patient recordings and correctly classified 87% of the standard views. Using the scan assistant, ten medical students managed to capture clinically acceptable apical four-chamber recordings in 85% of the cases, compared to 55% without the scan assistant.nb_NO
dc.languageengnb_NO
dc.publisherNorges teknisk-naturvitenskapelige universitet, Det medisinske fakultet, Institutt for sirkulasjon og bildediagnostikknb_NO
dc.relation.ispartofseriesDoktoravhandlinger ved NTNU, 1503-8181; 2011:107nb_NO
dc.relation.ispartofseriesDissertations at the Faculty of Medicine, 0805-7680; 483nb_NO
dc.relation.haspartSnare, Sten Roar; Mjølstad, Ole Christian; Orderud, Fredrik; Dalen, Håvard; Torp, Hans. Automated septum thickness measurement-A Kalman filter approach.. Computer Methods and Programs in Biomedicine. (ISSN 0169-2607), 2011. <a href='http://dx.doi.org/10.1016/j.cmpb.2011.02.011'>10.1016/j.cmpb.2011.02.011</a>. <a href='http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21477880'>21477880</a>.nb_NO
dc.relation.haspartAase, Svein Arne; Snare, Sten Roar; Dalen, Håvard; Støylen, Asbjørn; Orderud, Fredrik; Torp, Hans. Echocardiography without electrocardiogram.. European Journal of Echocardiography. (ISSN 1525-2167). 12(1): 3-10, 2011. <a href='http://dx.doi.org/10.1093/ejechocard/jeq112'>10.1093/ejechocard/jeq112</a>. <a href='http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20817693'>20817693</a>.nb_NO
dc.relation.haspartSnare, S.R.; Aase, S.A.; Mjølstad, O.C.; Dalen, H.; Orderud, F.; Torp, H.. Automatic real-time view detection. IEEE International Ultrasonics Symposium Proceedings 2009: 2304-2307, 2009. <a href='http://dx.doi.org/10.1109/ULTSYM.2009.5441530'>10.1109/ULTSYM.2009.5441530</a>.nb_NO
dc.relation.haspartSnare, Sten Roar; Torp, Hans; Orderud, Fredrik; Haugen, Bjørn Olav. Real-time Scan Assistant for Echocardiography. .nb_NO
dc.titleQuantitative Cardiac Analysis Algorithms for Pocket-sized Ultrasound Devicesnb_NO
dc.typeDoctoral thesisnb_NO
dc.contributor.departmentNorges teknisk-naturvitenskapelige universitet, Det medisinske fakultet, Institutt for sirkulasjon og bildediagnostikknb_NO
dc.description.degreePhD i medisinsk teknologinb_NO
dc.description.degreePhD in Medical Technologyen_GB


Tilhørende fil(er)

Thumbnail
Thumbnail

Denne innførselen finnes i følgende samling(er)

Vis enkel innførsel