Modelación de la cinemática del ventrículo izquierdo usando imágenes de resonancia magnética marcada

Abstract

RESUMEN: Las enfermedades cardiovasculares se han convertido en una de las principales causas de muerte en los últimos años. Para poder elaborar un diagnóstico apropiado y así disminuir su influencia dentro de las principales causas de muerte, es necesario contar con herramientas tecnológicas capaces de proporcionar estimaciones cuantitativas en forma confiable. Actualmente hay una gran variedad de equipos disponibles clínicamente los cuales proporcionan descripciones cualitativas a través de imágenes del estado de algunos órganos del cuerpo humano, incluido el corazón. Sin embargo, la interpretación de estas imágenes depende en gran medida del médico que elabora el estudio, lo cual ha afectado considerablemente la incorporación completa de estas técnicas de imagen. Dentro de las modalidades de imagen cardiaca disponibles esta la resonancia magnética. Este tipo de imagen tiene la ventaja de ser una técnica no invasiva, además de brindar la oportunidad de estudiar al corazón en vivo, por lo que el uso de ella está adquiriendo cada vez mayor popularidad. Debido a la uniformidad con que el miocardio se observa en las imágenes de resonancia magnética, solo es posible obtener medidas globales de la deformación de este. Es por esto que se ha creado una variante de esta forma de imagen en la cual han logrado tener marcajes que pueden ser seguidos en el tiempo. Como dichos marcajes se deforman en la misma medida en que lo hace el miocardio, su seguimiento describe la cinemática de forma confiable. A estas imágenes se les nombra de resonancia magnética marcada. En esta tesis, se presenta un método para la modelación de la cinemática del ventrículo izquierdo basada en el análisis de imágenes de resonancia magnética marcada. Se presentan un estudio del problema y este se divide en: segmentación del miocardio, seguimiento de los marcajes, modelación en 3-D, y comparación entre sujetos. Se establece el método usado para la segmentación del miocardio. En el seguimiento de los marcajes se propone una nueva técnica basada en filtros de Gabro, aprovechando la frecuencia característica del patrón de marcaje. Para realizar la modelación se requiere combinar la deformación obtenida de los planos de imagen, por lo que es necesario que estos estén alineados entre sí. En esta tesis se presenta un método para corregir problemas de desplazamiento entre planos basado en la información mutua normalizada a lo largo de las líneas de intersección. Se sugiere un procedimiento para obtener los vectores de deformación en 3-D a partir de la combinación de vectores en 2-D. Además, se muestra una forma de interpolación para distribuir las deformaciones sobre el miocardio en imágenes de eje corto. Posteriormente, además de los resultados de cada técnica, se exponen un estudio estadísticos de la rotación y torsión del miocardio en una población de sujetos sanos.

ABSTRACT: In recent years, cardiovascular illness have become one of the most frequent causes of death. To elaborate a sound diagnosis, and hence reduce its effects, it has become essential to have images to describe qualitatively the state of the human organs, including the heart. However, the interpretations of these images depends greatly on the physician skills which make it error prone and hence reduce the reliability of these interpretations. One of the techniques available in the area of cardiac imaging is the magnetic resonance. These images have the advantage of being non-invasive, giving the opportunity of studying living hearts, and hence are becoming very popular. Due to the stability of the magnetic resonance myocardium images, it is only possible to obtain global measures about it. On the contrary, tagged can be tracked down in time. Since these tags deform along the myocardium, its cinematic is equivalent to the heart one. These images are called tagged magnetic resonance images. In this thesis, we develop a method to model the left ventriculus cinematics based on tagged magnetic resonance image analysis. Our study includes: segmentation of the myocardium, tracking of the tags, 3-D modeling, and patients comparison. We describe in detail the method used to segment the myocardium. Also, we propose a novel technique to track the tags using Gabor filters using the tag pattern characteristic frequency. Our method to model the myocardium requires to estimate the deformation in the image planes, thus it is necessary to align them. Our study includes a method to solve the plane shift problem based on normalized mutual information along the intersection lines. We suggest a procedure to obtain the deformation vectors in 3-D from their combination in 2-D. Indeed, we develop and interpolation procedure to distribute the deformation on the short axis images. Later on, we show the results and the statistical studies for the myocardium rotation and torsion in a healthy population. Finally, we conclude discussing future lines of research.