Automatizzato Maiusc Midline e stima della pressione intracranica in base cerebrali Immagini CT
Summary
Un automatico stima spostamento della linea mediana e della pressione intracranica (ICP) di pre-screening sistema basato sulla tomografia computerizzata (TC) immagini per i pazienti con danno cerebrale traumatico (TBI) è proposto di utilizzare l'elaborazione delle immagini e di tecniche di apprendimento automatico.
Abstract
In questo articolo presentiamo un sistema automatizzato basato principalmente sui tomografia computerizzata (CT) immagini costituite da due componenti principali: la stima del cambio linea mediana e della pressione intracranica (ICP) di pre-screening sistema. Per stimare lo spostamento della linea mediana, prima stima della linea mediana ideale viene eseguita in base alla simmetria del cranio e caratteristiche anatomiche del cervello CT scan. Poi, la segmentazione dei ventricoli del TC viene eseguito e utilizzato come guida per l'identificazione della linea mediana effettiva attraverso la forma coniugata. Questi processi imitare il processo di misurazione da parte di medici e hanno mostrato risultati promettenti nella valutazione. Nel secondo componente, più funzionalità vengono estratti correlate a ICP, come le informazioni di tessitura, quantità di sangue da TC e altre caratteristiche registrate, quali l'età, punteggio di gravità della lesione per stimare la ICP sono anche incorporati. Macchine tecniche di apprendimento tra cui la funzionalità di selezione e classificazione, come il sostegnoVector Machines (SVM), sono impiegati per costruire il modello di previsione con RapidMiner. La valutazione della previsione mostra potenziale utilità del modello. Lo spostamento della linea mediana ideale stimato e previsto i livelli di ICP può essere usato come un rapido pre-screening passo per i medici a prendere decisioni, in modo da consigliare o sconsigliare invasivo monitoraggio della pressione intracranica.
Introduction
Ogni anno ci sono circa 1,4 milioni di lesioni cerebrali traumatiche (TBI) relativi casi di pronto soccorso negli Stati Uniti, di cui, oltre 50.000 provocare la morte 1. Grave trauma cranico è di solito accompagnata da un aumento della pressione intracranica (ICP) con sintomi come ematomi e tessuto cerebrale gonfiore. Questi risultato ridotta pressione di perfusione cerebrale e del flusso sanguigno cerebrale, mettendo il cervello danneggiato in rischi aggiuntivi. Grave aumento ICP può essere fatale, così il monitoraggio ICP per i pazienti con trauma cranico è fondamentale. Questo in genere richiede il posizionamento di cateteri direttamente nel cervello per il monitoraggio della pressione, una procedura rischiosa per i pazienti che possono essere eseguite in centri medici specializzati. La procedura prevede anche il rischio come l'infezione. Tuttavia, alcuni segnali di elevata ICP può essere osservato in diagnostica per immagini. In particolare, spostamento linea mediana è spesso associato con un aumento della PIC e può essere catturata dal cervello calcolata tomography (CT) immagini. Come tali, queste immagini forniscono un'opportunità per rilevamento non invasivo di elevata ICP che può essere usato come un pre-screening passo prima trapanazione cranica. TC è ancora il gold standard per la valutazione iniziale TBI tra tutte le altre modalità di imaging, ad esempio risonanza magnetica, a causa della sua alta velocità e relativo basso costo 2. Inoltre, un esame TC non richiede rigorosa immobilità del paziente, e ha un vantaggio nel rivelare anomalie gravi come fratture ossee ed ematomi. Mentre CT è comunemente utilizzato per il rilevamento di lesioni nel cervello, basati sulla tecnologia attuale, spostamento linea mediana non viene misurata automaticamente e pertanto i medici devono valutare questo fattore importante mediante ispezione visiva. Imprecisa o incoerente interpretazione CT è spesso associato con la natura del sistema visivo umano e la complessa struttura del cervello. Mentre piccoli spostamenti della linea mediana sono elusivi, sono spesso preziosi per la valutazione di lesioni cerebrali, in particolare nelle fasi iniziali della lesione prima condizione di un paziente diventa più grave. Sul lato opposto, spostamento linea mediana grande suggerisce molto elevata ICP e più grave TBI. Tuttavia, si tratta di un compito molto impegnativo per l'uomo di ispezionare visivamente le immagini CT e prevedere il livello di ICP quantitativamente. Grazie ai progressi automatizzate tecniche computazionali, caratteristiche estratte da immagini TAC, come spostamento della linea mediana, il volume ematoma, e la struttura del cervello di immagini TC, può essere misurata con precisione e automaticamente utilizzando metodi avanzati di elaborazione delle immagini. Tuttavia, il rapporto tra ICP e lo spostamento della linea mediana, nonché altre caratteristiche quali il grado di sanguinamento, la trama da CT immagini non è stata esplorata. In questo documento, un quadro computazionale è stato proposto di misurare la misurazione linea mediana spostamento così come altre caratteristiche fisiologiche / anatomico su cerebrali immagini CT e quindi prevedere il grado di ICP non intrusivo utilizzando tecniche di apprendimento automatico.
Protocol
Representative Results
Discussion
In questo studio, un quadro intuitivo e flessibile si propone di affrontare due problemi di difficile risoluzione: la stima dello spostamento linea mediana in CT immagini e la previsione a livello ICP sulla base di caratteristiche estratte. I risultati della valutazione mostrano l'efficacia del metodo proposto. Per quanto ne sappiamo, questa è la prima volta di uno studio sistematico per affrontare questi due problemi. Notiamo che, sulla base del quadro generale, ci sono molti potenziali miglioramenti che possono e…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Il materiale si basa su lavori in parte sostenuto dal National Science Foundation sotto Grant No. IIS0758410. I dati sono stati forniti dal sistema Carolinas Healthcare.
References
- Langlois, J. A., Rutland-Brown, W., Thomas, K. E. . Traumatic brain injury in the united states: emergency department visits, hospitalizations, and deaths. , (2006).
- Moore, E. E., Feliciano, D. V., Mattox, K. L. . Trauma. , (2003).
- Chen, W., Smith, R., Ji, S. Y., Ward, K. R., Najarian, K. Automated Ventricular Systems Segmentation in Brain CT Images by Combining Low-level Segmentation and High-level Template Matching. BMC Medical Informatics and Decision Making. 9, (2009).
- Chen, W., Najarian, K. Segmentation of Ventricles in Brain CT Images Using Gaussian Mixture Model Method. , 15-20 (2009).
- Chen, W., Ward, K. R., Najarian, K. Actual Midline Estimation from Brain CT Scan Using Multiple Regions Shape Matching. , 2552-2555 (2010).
- Chen, W., Cockrell, C., Ward, K. R., Najarian, K. Intracranial Pressure Level Prediction in Traumatic Brain Injury by Extracting Features from Multiple Sources and Using Machine Learning Methods. , 510-515 (2010).
- Greenspan, H., Ruf, A., Goldberger, J. Constrained Gaussian mixture model framework for automatic segmentation of MR brain images. IEEE Trans. Med. Imaging. 25 (9), 1233-1245 (2006).
- Belongie, S., Malik, J., Puzicha, J. Shape matching and object recognition using shape contexts. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 24, 509-522 (2002).
- Weszaka, J. S., Dyer, C. R., Rosenfeld, A. A comparative study of texture measures for terrain classification. IEEE Trans. on Syst., Man, Cyber. , (1976).
- Kingsbury, N. Complex wavelets for shift invariant analysis and filtering of signals. Applied and Computational Harmonic Analysis. 10 (3), 234-253 (2002).
- Mierswa, I., Wurst, M., Klinkenberg, R., Scholz, M., Euler, T. Yale: Rapid prototyping for complex data mining tasks. , 935-940 (2006).
