Automated recognition of the pericardium contour on processed CT images using genetic algorithms

要約

この作品は、コンピューター断層撮影 (CT) 画像を使用して、人間の心臓の心膜の輪郭をトレースおよび認識する際に、遺伝的アルゴリズム (GA) を使用することを提案しています。
心膜の各スライスは楕円でモデル化できると仮定し、そのパラメータを最適に決定する必要があります。
最適な楕円は、心膜の輪郭に密接に従うものであり、その結果、人間の心臓の心外膜脂肪と縦隔脂肪を適切に分離します。
心膜の輪郭をトレースして自動的に識別することは、医療診断に役立ちます。
通常、このプロセスは手作業で行うか、手間がかかるためまったく行われません。
さらに、心膜を検出することで、人間の心臓に関連する 2 種類の脂肪を分離する、以前に提案された自動化された方法論が改善される可能性があります。
これらの脂肪の定量化は、特定の心血管疾患の発症に関連しているため、重要な健康リスク マーカー情報を提供します。
最後に、GA は実行可能な処理時間で満足のいくソリューションを提供すると結論付けます。

要約(オリジナル)

This work proposes the use of Genetic Algorithms (GA) in tracing and recognizing the pericardium contour of the human heart using Computed Tomography (CT) images. We assume that each slice of the pericardium can be modelled by an ellipse, the parameters of which need to be optimally determined. An optimal ellipse would be one that closely follows the pericardium contour and, consequently, separates appropriately the epicardial and mediastinal fats of the human heart. Tracing and automatically identifying the pericardium contour aids in medical diagnosis. Usually, this process is done manually or not done at all due to the effort required. Besides, detecting the pericardium may improve previously proposed automated methodologies that separate the two types of fat associated to the human heart. Quantification of these fats provides important health risk marker information, as they are associated with the development of certain cardiovascular pathologies. Finally, we conclude that GA offers satisfiable solutions in a feasible amount of processing time.

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