Autoři

Ing. Kamil Říha, Ph.D., Ing. Radek Beneš, Ing. Martin Hasmanda

Stažení

Software je možno stáhnout zde.

Publikace k citování

ŘÍHA, K., POTÚČEK, I. The Sequential Detection of Artery Sectional Area Using Optical Flow Technique. In Proceedings of The 8th WSEAS International Conference on CIRCUITS, SYSTEMS, ELECTRONICS, CONTROL & SIGNAL PROCESSING. Puerto De La Cruz, Spain. 2009. s. 222 – 226. ISBN: 978-960-474-139-7.

Popis

Tato aplikace umožňuje ohraničení a sledování příčného řezu arterie v ultrazvukových video sekvencích. Aplikace je uzpůsobena pro zpracování ultrazvukových obrazů (sekvencí) v B-módu za účelem sledování hranic arterie a analyzování jejich změn v čase (v ultrazvukové video sekvenci). Tato závislost (geometrické parametry na čase nebo na čísle snímku ve video sekvenci) může být použita pro různé analýzy, zejména pak pro ty, vztahující se ke krevnímu tlaku a elasticitě arterie.

Hlavní výhody prezentované aplikace spočívají ve faktu, že téměř nepotřebuje nastavení manuálních parametrů. Je téměř automatická, přesná a spolehlivá pro různě kvalitní obrazu. Hranice arterie nejsou obvykle příliš patrné, což dělá detekci velmi obtížnou. Přesnost metody implementované v aplikaci příliš nezávisí na jasně viditelné hranici v obraze, což zvyšuje její spolehlivost. Může sledovat měřenou arterii, i když se ultrazvuková sonda pohybuje ve směru kolmém na tok krve (kterýžto pohyb zapříčiňuje celkový pohyb v obraze). Na začátku zpracování musí být nejprve přesně a spolehlivě detekována arteriální kružnice v prvním snímku sekvence. Přitom se arteriální kružnice se může nalézat teoreticky ve kterékoli části obrazu. Obraz navíc obsahuje různé popisné informace a oblast zájmu se může lišit pro různá zdrojová data, jak je vidět na obr. 1). Z tohoto důvodu metoda obsahuje první a jediný manuální krok, ve kterém musí obsluha provést jednoduchou inicializaci – označení arterie v obraze s pomocí masky – prstence. Následný proces určení srdečního cyklu je však už plně automatický. Celá metoda se skládá z několika navazujících kroků zpracování obrazu. Hlavní myšlenka spočívá ve sledování pohybu tkáně poblíž arteriální stěny. Toto je realizováno pomocí detekce výrazných obrazových útvarů nalézajících se na stěně arterie. Tyto útvary jsou vybrány v podobě významných bodů (tzv. good features to track), které jsou sledovány v průběhu celé video sekvence. Výsledný řez arterií je stanoven jako plocha těmito body vymezená.

Inicializace

V prvním kroku musí být vybrány nějaké vhodné obrazové útvary tak, aby mohla být stěna arterie sledována v průběhu video sekvence. Toto je provedeno nalezením nejvýraznějších bodů v obraze. Pozice nalezených bodů jsou jedna od druhé dostatečně vzdáleny díky výběru nejvýznamnějších bodů a také díky kontrole, zda je vzdálenost mezi nově vybraným bodem a nejbližším dalším bodem větší než daná minimální vzdálenost. Tento postup zajišťuje uniformní rozložení vybraných bodů v definované oblasti. Tato inicializace by měla být (v návaznosti na další kroky zpracování) provedena v prvním snímku z video sekvence. Jak bylo zmíněno v úvodu, je tato procedura poloautomatická, což znamená, že nějaká oblast musí být pro detekci význačných bodů označena ručně. Tato oblast musí bezpečně obsahovat arteriální stěnu. Vhodný tvar pro takovou oblast je prstenec s proměnným průměrem a konstantní šířkou okraje. Příklad inicializačního kroku je uveden na obr. 2. Výše zmíněný prstenec (definovaný uživatelem) může být použit jako maska pro metodu Good Features to Track, hledající význačné body pro sledování.

Potenciální význačné body jsou redukovány procedurou, která odstraňuje význačné body nashromážděné v oblastech, kde je euklidovská vzdálenost mezi jednotlivými význačnými body menší než definovaná hodnota. Následně produkuje inicializační krok pod maskou ve tvaru prstence skupinu význačných bodů (jejich souřadnice v obraze), jak je vidět na obr. 3.

Výpočet plochy příčného řezu arterií

V průběhu zpracování je arterie reprezentována několika význačnými body získaných v inicializačním kroku. Význačné body jsou rozprostřeny po okraji arterie, což vyzývá k použití nějaké vhodné (aproximační) funkce. Hledaný tvar je dán anatomií řezu arterie a většinou je kruhový nebo eliptický (viz obr. 4).

Plocha elipsy může být vypočtena jednoduše s použitím rovnice

plocha elipsy = π∙a∙ b,

kde význam proměnných je patrný z obr. 5.

Aplikace dále umožňuje provedení sledování význačných bodů ve video sekvenci pomocí metody stanovení optického toku. V každém snímku je body proložena elipsa, jejíž plocha v závislosti na čase (pořadovém snímku) je vynášena do grafu.

Vývojový diagram aplikace

Výše uvedené kroky zpracování jsou seřazeny podle vývojového diagramu na obr. 6. Metoda ve vývojovém digramu sleduje pohyb význačných bodů (optický tok) ve video sekvenci, v každém snímku je prokládá je elipsou, vypočítává plochu elipsy a pro každý snímek také ukládá výstupní hodnoty (plocha elipsy v pixelech). Tato křivka (plocha příčného řezu arterií v závislosti na čase) je srdeční cyklus s přímým vztahem ke krevnímu tlaku a elasticitě arterie.

Pro implementaci některých metod této aplikace bylo využito knihoven OpenCV. Aplikace je výsledkem řešení projektů MŠMT 2B06111, MSM0021630513 a FEKT-S-11-17. Pro jednání o licenčních podmínkách tohoto softwaru je za VUT pověřen pracovník Centra pro transfer technologií VUT v Brně Ing. Jiří Kouřil, Kounicova 966/67a, Veveří, 60200, Brno, Česká republika, kouril@ro.vutbr.cz.