A. Naber, D. Berwanger, and W. Nahm. Geodesic Length Measurement in Medical Images: Effect of the Discretization by the Camera Chip and Quantitative Assessment of Error Reduction Methods. In Photonics, vol. 7(3) , pp. 1-16, 2020
Abstract:
Afterinterventionssuchasbypasssurgeriesthevascularfunctionischeckedqualitatively and remotely by observing the blood dynamics inside the vessel via Fluorescence Angiography. This state-of-the-art method has to be improved by introducing a quantitatively measured blood flow. Previous approaches show that the measured blood flow cannot be easily calibrated against a gold standard reference. In order to systematically address the possible sources of error, we investigated the error in geodesic length measurement caused by spatial discretization on the camera chip. We used an in-silico vessel segmentation model based on mathematical functions as a ground truth for the length of vessel-like anatomical structures in the continuous space. Discretization errors for the chosen models were determined in a typical magnitude of 6%. Since this length error would propagate to an unacceptable error in blood flow measurement, counteractions need to be developed. Therefore, different methods for the centerline extraction and spatial interpolation have been tested and compared against their performance in reducing the discretization error in length measurement by re-continualization. In conclusion, the discretization error is reduced by the re-continualization of the centerline to an acceptable range. The discretization error is dependent on the complexity of the centerline and this dependency is also reduced. Thereby the centerline extraction by erosion in combination with the piecewise Bézier curve fitting performs best by reducing the error to 2.7% with an acceptable computational time.
A. Naber, D. Berwanger, G. K. Steinberg, and W. Nahm. Spatial gradient based segmentation of vessels and quantitative measurement of the inner diameter and wall thickness from ICG fluorescence angiographies. In SPIE Photonics West, vol. 11229 1122916-2, 2020
Abstract:
During neurovascular surgery the vascular function can be checked intraoperatively and qualitatively by observing the blood dynamics inside the vessel via Indocyanine Green (ICG) Fluorescence Angiography. This state-of-the- art method provides the surgeon with valuable semi-quantitative information but needs to be improved towards a quantitative assessment of vascular volume flow. The precise measurement of volume flow rely on the assumption that both the inner geometry of the blood vessel and the blood flow velocity can be precisely obtained from Fluorescence Angiography. The correct reconstruction of the inner diameter of the vessel is essential in order to minimize the propagated error in the flow calculation. Although ICG binds specifically on blood plasma proteins the fluorescence light radiates also from outside the inner vessel volume due to multiple scattering in the vessel wall, causing a fading edge intensity contrast. A spatial gradient based segmentation method is proposed to reliably estimate the inner diameter of cerebral vessels from intraoperative Fluorescence Angiography images. As result the minimum of the second deviation of the intensity values perpendicular to the vessels edge was identified as the best feature to assess the inner diameter of artificial vessel phantoms. This method has been applied to cerebrovascular vessel images and the results, since no ground truth is available, comply with literature values.
A. Naber, D. Berwanger, and W. Nahm. In Silico Modelling of Blood Vessel Segmentations for Estimation of Discretization Error in Spatial Measurement and its Impact on Quantitative Fluorescence Angiography. In 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), pp. 4787-4790, 2019
Abstract:
Today the vascular function after interventions as Bypass surgeries are checked qualitatively by observing the blood dynamics inside the vessel via Indocyanine Green (ICG) Fluorescence Angiography. This state-of-the-art should be upgraded and has to be improved and converted towards a quantitatively measured blood flow. Previous approaches show that the blood flow measured from fluorescence angiography cannot be easily calibrated to a gold standard reference. In order to systematically address the possible source of error we investigate as a first step the discretization error in a camera-based measurement of the vessel’s geometry. In order to generate an error-free ground truth, a vessel model has been developed based on mathematical functions. This database is then used to determine the error in discretizing the centerline of the structure and estimate its effects on the accuracy of the flow calculation. As result the model is implemented according to the conditions which are set up to ensure transferability on camera-based segmentations of vessels. In this paper the relative discretization error for estimating the centerline length of segmented vessels could be calculated in the range of 6.3%. This would reveal significant error propagated to the estimation of the blood flow value derived by camera-based angiography.
Student Theses (1)
D. Berwanger. Automatische optische Bestimmung von Gefäßlänge und -durchmesser auf Grundlage vorverarbeiteter Segmentierungen. Institut für Anthropomatik und Robotik; Institute of Biomedical Engineering, Karlsruhe Institute of Technology (KIT). Bachelorarbeit. 2018
Abstract:
Durch den zunehmenden Einsatz von digitalen Operationsmikroskopen in der Chirurgie entstehen neue Möglichkeiten Mediziner durch automatische Bildverarbeitung bei ihren Entscheidungen zu unterstützen. Speziell Neuro- und Gefäßchirurgen arbeiten dabei häufig mit sehr feinen Strukturen, bei denen eine exakte Schätzung der Ausmaße durch einen Mensch selbst mit viel Erfahrung nahezu unmöglich ist. Obwohl bereits verschiedene Ansätze zur geometrischen Analyse von Adern-Aufnahmen verfolgt wurden, ist die optische Vermessung von Gefäßlänge und -durchmesser ein stark vernachlässigtes Thema. Insbesondere existieren keine Arbeiten, die eine objektive sowie statistisch relevante Evaluation der vorgestellten Methoden durchführen. Ziel dieser Arbeit ist es daher, nicht nur Methoden zu finden, die eine Vermessung ermögli- chen, sondern auch ihre Performanz im Sinne einer akkuraten Messung zu beurteilen. Dabei soll untersucht werden, ob Länge und Durchmesser der Gefäße im Allgemeinen bis auf einem Fehler von 5% bestimmt werden können. Die Arbeit besteht aus zwei großen Paketen, deren Zusammenspiel Abb. 1 zeigt. Zunächst wird ein Modell für Segmentierungen von Gefäßbildern aufgestellt und implemen- tiert. Mit diesem werden synthetische Testbilder in großer Zahl automatisch generiert, bei denen die Ground Truth vollständig bekannt ist. Im zweiten Teil werden die Erosions- und die Voronoi-Methode zur Gewinnung der Mittelli- nie(Centerline) aus einer Segmentierung, sowie drei (diskrete und kontinuierliche) Methoden zur Vermessung der Länge dieser Linie und eine Methode zum Ermitteln von Durchmessern in der Segmentierung vorgestellt. Zur Bewertung werden über 1200 Bilder aus dem Modell mit den verschiedenen Methoden untersucht. Mit der besten Kombination der Methoden lassen sich dabei Länge und Durch- messer mit durchschnittlichen relativen Fehlern von 2,6% bzw. 3,9% ermitteln. Bei der Implementierung wurde viel Wert auf Modularität gelegt, sodass sowohl Erweite- rungen im Modell leicht zu integrieren sind als auch weitere Methoden zur Verarbeitung entwickelt und getestet werden können.