Abstract Aortoiliak och lägre extremitet arteriell aterosklerotisk plackbörda är en riskfaktor för utveckling av visceral och perifer ischemisk och aneurismal kärlsjukdom. Medan tidigare forskning tillåter automatisk kvantifiering av förkalkad plack i dessa kroppsregioner med CT angiogram, finns ingen automatiserad metod för att kvantifiera mjuk plack. Vi utvecklade en automatisk algoritm som definierar ytterväggens kontur och väggtjocklek på kärl för att kvantifiera icke-förkalkad plack i CT angiogram av bröstet, buken, bäckenet, och lägre extremiteter. Algoritmen kodar sökytan som en begränsad graf och beräknar ytterväggens kontur genom att härleda en minimikostnadsbana genom grafen, genom att följa den synliga ytterväggskonturen och samtidigt minimera vägtortuositeten. Vår algoritm var statistiskt likvärdig med en referensstandard gjord av två granskare. Absolut fel var 1,9±2,3 % jämfört med variabiliteten mellan observatorerna på 3,9±3,6 %. Väggtjockleken i kärl med åderförkalkning var 3,4±1,6 mm jämfört med 1,2±0,4 mm i normala kärl. Algoritmen visar löftet som ett verktyg för kvantifiering av icke-förkalkad plack i CT angiografi. I kombination med tidigare forskning har vår metod potential att kvantifiera både icke-förkalkad och förkalkad plack i alla kliniskt signifikanta systemiska artärer, från bröstaorta till kalvens artärer, över ett brett spektrum av diametrar. Denna algoritm har potential att möjliggöra risk stratifiering av patienter och underlätta undersökningar av sambanden mellan asymtomatisk åderförkalkning och en mängd olika beteendemässiga, fysiologiska, patologiska och genotypiska tillstånd.
Raman m.fl. REF utvecklade en algoritm för att definiera den yttre väggkonturen för bröst- och bukaorta utan aneurysm på kontrastförstärkta CT-bilder genom att använda en minsta kostnadsbana genom grafen konstruerad av pixlarna.
Automated Tracing of the Adventitial Contour of Aortoiliac and Peripheral Arterial Walls in CT Angiography (CTA) to Allow Calculation of Non-calcified Plaque Burden
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}