要約
背景と目的CTAは腹部大動脈の術前診断のゴールドスタンダードであり、通常、幾何学的特性抽出にのみ使用される。我々は、ルーチンCTA検査のデータから、血管内での造影剤の動的挙動を記述するモデルを開発し、追加的な灌流CT検査を必要とすることなく、手技を調査し最適化することができると仮定する。得られたCAの空間分布は、特定の検査の診断的価値を高めるとともに、CTデータ処理ツールを改善するために有用である。方法Beer-Lambertの法則および血液とCA間の化学的相互作用がないことに従い、CT信号密度における決定論的CA誘発成分の存在を仮定した。提案したモデルは二重シグモイド構造を持ち、血行動態の特性に関連する6つの係数を含む。このモデルを検証するために、一般公開されているソースから入手したCTAデータに対して、3D Slicerアプリケーションを用いて専門家によるセグメンテーションを行った。モデルはLevenberg-Marquardt最適化を用いた非線形最小二乗法を用いてデータにフィッティングされた。結果594のCTA画像を解析した（4研究、スライスサイズ中央値144、IQR [134; 158.5]、正常：病理のバランスは1：1）。適合度はWilcox検定により証明された（すべての症例でp値＞0.05）。提案されたモデルは、正常な血流と局所異常（動脈瘤、血栓、動脈分岐）による血行動態障害を正しくシミュレートした。結論提案されたアプローチは、血管のパーソナライズされたCAモデリング、CTA画像処理の改善、人工知能のための合成CTトレーニングデータの準備に有用である。
要約(オリジナル)
Background and objective: CTA is a gold standard of preoperative diagnosis of abdominal aorta and typically used for geometric-only characteristic extraction. We assume that a model describing the dynamic behavior of the contrast agent in the vessel can be developed from the data of routine CTA studies, allowing the procedure to be investigated and optimized without the need for additional perfusion CT studies. Obtained spatial distribution of CA can be valuable for both increasing the diagnostic value of a particular study and improving the CT data processing tools. Methods: In accordance with the Beer-Lambert law and the absence of chemical interaction between blood and CA, we postulated the existence of a deterministic CA-induced component in the CT signal density. The proposed model, having a double-sigmoid structure, contains six coefficients relevant to the properties of hemodynamics. To validate the model, expert segmentation was performed using the 3D Slicer application for the CTA data obtained from publicly available source. The model was fitted to the data using the non-linear least square method with Levenberg-Marquardt optimization. Results: We analyzed 594 CTA images (4 studies with median size of 144 slices, IQR [134; 158.5]; 1:1 normal:pathology balance). Goodness-of-fit was proved by Wilcox test (p-value > 0.05 for all cases). The proposed model correctly simulated normal blood flow and hemodynamics disturbances caused by local abnormalities (aneurysm, thrombus and arterial branching). Conclusions: Proposed approach can be useful for personalized CA modeling of vessels, improvement of CTA image processing and preparation of synthetic CT training data for artificial intelligence.
arxiv情報
| 著者 | Maria R. Kodenko,Yuriy A. Vasilev,Nicholas S. Kulberg,Andrey V. Samorodov,Anton V. Vladzimirskyy,Olga V. Omelyanskaya,Roman V. Reshetnikov |
| 発行日 | 2023-11-03 11:14:19+00:00 |
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