Υπολογιστική ανάλυση μηχανικών χαρακτηριστικών του αρτηριακού τοιχώματος από απεικονιστικές καταγραφές με στόχο την υποβοήθηση της διάγνωσης της καρωτιδικής αθηρωμάτωσης

Abstract

This dissertartion focused on motion analysis from B-mode ultrasound image sequences of the arterial wall of the carotid artery, in an attempt to investigate the unexplored role of mechanical features. Firstly, an in silico framework, consisting of 13 computer-generated image sequences that simulate realistic scenarios of ultrasound image recordings, was developed to assess the suitability of an algorithm in the detection of motion of the arterial wall of the carotid artery from B-mode ultrasound image sequences. Then, the most suitable algorithm, in terms of sufficient accuracy and low computational cost, was investigated. Towards this direction, a number of motion estimators were designed: (a) adaptive-block-matching algorithms, (b) algorithms that combine the conventional block matching with Kalman filter, and (c) multiscale versions of popular motion estimators. In a next step, a fully automated algorithm for segmenting the atherosclerotic plaque from B-mode ultrasound images of the carotid artery wall was developed, in an attempt to achieve user-independent identification of regions of interest for subsequent motion analysis. Then, the optimal computer-aided-diagnosis (CAD) scheme, which incorporates mechanical features of the arterial wall to characterize the atherosclerotic plaque, was investigated. To this end, real ultrasound image recordings were collected for subjects who referred to two different hospitals for ultrasound examination of the carotid artery, and the hereafter mentioned steps were followed: (1) a framework for measuring a wide variety of mechanical features was designed, (2) 15 candidate classification schemes were implemented, and (3) the most suitable classification scheme was identified. This classification scheme achieved classification accuracy equal to (a) 88% in a set consisting of two equal-sized subsets of ultrasound image data of the two hospitals and (b) 96% when it was applied separately to the data subsets of the hospitals. The high classification performance was maintained (92%) in a large dataset, which was balanced using the SMOTE algorithm, while, when the mechanical features were combined with textural and biochemical indices, the classification accuracy was even higher (95%). Going one step further in motion-based CAD, a voice-recognition analogue, which relies on hidden Markov models and is guided by spatiotemporal patterns, representing motion and strain activity in the arterial wall, was designed. Upon optimisation, the designed CAD was fed with 22 motion and 2 strain patterns, thereby achieving classification accuracy between 76% and 79%. Finally, the outcomes of the dissertation were incorporated in the web-based platform CAROTID. The methodologies which were developed in the framework of this dissertation were based only on patient data which are collected in the current clinical practice. Therefore, through their incorporation in an integrated tool for optimal management of patients, they are able to upgrade the potential of a low-cost routine examination into a powerful tool for objective and personalized clinical assessment of patients with carotid atherosclerosis.

Η Διδακτορική Διατριβή εστιάζει στην ανάλυση της κίνησης του αρτηριακού τοιχώματος από ακολουθίες εικόνων υπερήχων β-σάρωσης της καρωτίδας, με στόχο την ανάδειξη του έως - τώρα - αδιερεύνητου ρόλου των μηχανικών χαρακτηριστικών στην υποβοήθηση της διάγνωσης της νόσου. Αρχικά, αναπτύχθηκε ένα πλαίσιο, αποτελούμενο από 13 συνθετικές ακολουθίες εικόνων που προσομοιώνουν ρεαλιστικά σενάρια πραγματικών απεικονιστικών καταγραφών, για την αξιολόγηση της καταλληλότητας ενός αλγορίθμου για την ανίχνευση της κίνησης του αρτηριακού τοιχώματος της καρωτίδας από ακολουθίες εικόνων υπερήχων β-σάρωσης. Κατόπιν, αναζητήθηκε κατάλληλος αλγόριθμος, με την έννοια της επαρκούς ακρίβειας και του χαμηλού υπολογιστικού κόστους, ο οποίος μπορεί να εφαρμοστεί για την ανάλυση κίνησης σε απεικονιστικά δεδομένα ασθενών, παράγοντας έγκυρα κλινικά συμπεράσματα. Στη συνέχεια, αναπτύχθηκε αλγόριθμος για τον αυτόματο εντοπισμό των αθηρωματικών αλλοιώσεων σε ακολουθίες εικόνων υπερήχων β-σάρωσης με στόχο την ανεξάρτητη - από - το - χρήστη επιλογή περιοχών ενδιαφέροντος, στις οποίες εφαρμόζεται, έπειτα, η μεθοδολογία ανάλυσης της κίνησης. Έπειτα, επιχειρήθηκε ο σχεδιασμός ενός κατάλληλου συστήματος υποβοηθούμενης διάγνωσης (ΣΥΔ) για την αξιοποίηση των μετρήσεων που προκύπτουν από την ανάλυση κίνησης. Συγκεντρώθηκαν πραγματικές ακολουθίες εικόνων υπερήχων β-σάρωσης της καρωτίδας από ασθενείς με καρωτιδική αθηρωμάτωση δύο νοσοκομείων και ακολουθήθηκε μια σειρά βημάτων που οδήγησαν: (1) στη δημιουργία ενός πλαισίου υπολογισμού ενός μεγάλου εύρους μηχανικών χαρακτηριστικών της αθηρωματικής πλάκας και του υγιούς αρτηριακού τοιχώματος παραπλεύρως αυτής, (2) την υλοποίηση και παραμετροποίηση 15 υποψήφιων σχημάτων ταξινόμησης αθηρωματικών πλακών σε συμπτωματικές και ασυμπτωματικές, και (3) τον εντοπισμό του καταλληλότερου σχήματος ταξινόμησης. Το σχήμα αυτό κατάφερε να επιτύχει ακρίβεια ταξινόμησης ίση με (α) 88% σε ένα δείγμα αποτελούμενο από ισομεγέθη υποσύνολα απεικονιστικών δεδομένων των δύο νοσοκομείων και (β) 96%, όταν τα υποσύνολα δεδομένων του κάθε νοσοκομείου εξετάστηκαν ξεχωριστά. Ακολούθησε περαιτέρω διερεύνηση του ρόλου της κινητικής συμπεριφοράς του αρτηριακού τοιχώματος στην αξιολόγηση της επικινδυνότητας αθηρωματικών αλλοιώσεων της καρωτίδας, μελετώντας, όχι δείκτες, αλλά ολόκληρα πρότυπα κινητικότητας και παραμόρφωσης με τη βοήθεια ενός ΣΥΔ, αναλόγου συστημάτων αναγνώρισης φωνής, το οποίο βασίζεται σε κρυφά μοντέλα Markov. Κατόπιν βελτιστοποίησης, το ΣΥΔ βασίστηκε σε 22 πρότυπα κινητικότητας και 2 πρότυπα παραμόρφωσης, προσφέροντας ακρίβεια αναγνώρισης συμπτωματικών και ασυμπτωματικών ασθενών, η οποία κυμαίνεται μεταξύ 76% και 79%. Τέλος, τα ευρήματα και αποτελέσματα της διατριβής ενσωματώθηκαν στη διαδικτυακά προσβάσιμη πλατφόρμα CAROTID. Οι μεθοδολογίες που αναπτύχθηκαν στο πλαίσιο της Διδακτορικής Διατριβής βασίζονται μόνο σε δεδομένα του ασθενούς που συλλέγονται στη συνήθη κλινική πρακτική. Κατά συνέπεια, μέσω της ενσωμάτωσής τους σε ένα ολοκληρωμένο εργαλείο διαχείρισης ασθενών με καρωτιδική αθηρωμάτωση, εξελίσσουν και βελτιώνουν μια καθιερωμένη τακτική, εισάγοντας την αντικειμενικότητα στην κλινική πράξη και διατηρώντας χαμηλό το κόστος της εξέτασης.