방법 논문

뇌 중부 표준시 이미지를 기반으로 자동 정중선 변화와 Intracranial 압력 추정

DOI:

10.3791/3871

⸱

2013년 4월 13일

 ,  ,  ,  , 
1Department of Biostatistics, Virginia Commonwealth University, 2Virginia Commonwealth University Reanimation Engineering Science (VCURES) Center, 3Department of Computer Science, Virginia Commonwealth University, 4Department of Radiology, Virginia Commonwealth University, 5Department of Emergency Medicine, Virginia Commonwealth University

* These authors contributed equally

이 논문에서

요약

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자동화 된 중간 선 이동 추정 및 intracranial 압력 (ICP) 외상성 뇌 손상 (외상성 뇌 손상) 환자에 대한 계산 된 단층 촬영 (중부 표준시) 이미지를 기반으로 사전 심사 시스템은 이미지 처리 및 머신 학습 기술을 사용하여 제안합니다.

초록

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정중선 변화 추정 및 intracranial 압력 (ICP) 사전 심사 시스템 :이 논문에서 우리는 주로 두 가지 구성 요소로 구성된 계산 된 단층 촬영 (중부 표준시) 이미지를 기반으로 자동화 된 시스템을 제시한다. 이상적인 중간 선에의 추정은 두개골과 뇌 CT 촬영의 해부학 적 기능의 대칭에 따라 수행되는 첫 번째 정중선 변화를 측정합니다. 그런 다음, CT 촬영에서 심실의 세분화 수행과 모양 매칭을 통해 실제 중간 선의 식별을위한 가이드로 사용됩니다. 이 과정은 의사에 의해 측정 과정을 모방하고 평가 긍정적 인 결과를 보여 주었다. 두 번째 구성 요소에서 더 많은 기능도 포함됩니다 같은 연령, ICP를 추정하는 부상 심각도 점수와 같은 중부 표준시 스캔 및 기타 기록 기능의 텍스처 정보, 혈액 금액으로, ICP에 관한 압축이 풀립니다. 이러한 지원 등의 기능 선택과 분류 등의 기계 학습 기법,벡터 머신 (SVMs)는 RapidMiner를 사용하여 예측 모델을 구축하는 고용하고 있습니다. 예측의 평가 모델의 잠재적 인 유용성을 보여줍니다. 예상 이상적인 중간 선 이동 및 ICP 수​​준을 예측는 또는 침해 ICP 모니터링에 대한 권장 할 수 있도록, 의사 결정을 내릴 수있는 의사에 대한 빠른 사전 심사 단계로 사용할 수 있습니다.

서론

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매년 미국에서 약 1,400,000 외상성 뇌 부상 (외상성 뇌 손상) 관련 긴급 부서 경우가 있으며, 그 중, 사망 1 50000 결과 이상. 외상성 뇌 손상 심한는 일반적으로 hematomas과 붓기 뇌 조직 등의 증상 intracranial 압력 (ICP)의 증가와 함께합니다. 감소 대뇌 관류 압력 및 추가 위험에 부상당한 뇌를 배치 뇌성 혈액의 흐름에 이러한 결과. 심한 ICP 증가는 치명적이 될 수 외상성 뇌 손상 환자에 대한 ICP를 모니터링하는 것은 매우 중요합니다 그래서. 이것은 일반적으로 직접 압력 모니터링, 만 전문 의료 센터에서 수행 할 수 있습니다 환자에 대한 위험 프로 시저에 대한 뇌에 카테터를 내재의 위치가 필요합니다. 절차는 또한 감염 등의 위험을 가지고 있습니다. 그러나, 고가 ICP의 일부 증상은 의료 영상에서 눈에 띄게 할 수 있습니다. 특히, 정중선 변화는 종종 ICP의 증가와 연결되어 있으며 뇌 계산 t에서 캡처 할 수omography (중부 표준시) 이미지. 따라서 이러한 이미지는 두개골 trepanation 전에 사전 심사 단계로 사용할 수있는 고가 ICP의 비 침습적 검출을위한 기회를 제공합니다. 중부 표준시 영상 때문에 높은 속도와 상대적으로 저렴한 비용 (2)의, 여전히 다른 모든 이미징 modalities....

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프로토콜

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1. 방법론 개요

제안 된 프레임 워크는 자동으로 병적 인 경우에 정중선 변화를 계산하고 intracranial 압력 (ICP)을 예측하는 데뿐만 아니라 다른 추출 된 정보를 사용하는 외상성 뇌 손상 (외상성 뇌 손상) 환자의 뇌 중부 표준시 이미지를 처리합니다. 그림 1은 전체의 개략도 프레임 워크. 자동 중간 선 이동 측정은 세 단계로 나눌 수 있습니다. 첫째, 뇌의 이상적인 중간 선이 부상하기 전에 중간 선 즉, 두개골 대칭 및 조직 기능 3 기반으로 계층 적 검색을 통해 찾을 수 있습니다. 둘째, 심실 시스템은 각 뇌 중부 표준시 이미지를 4 분할 수 있습니다. 셋째, 실제 중간 선은 방법 5와 일치하는 모양을 사용하여 세그먼트 변형 심실 시스템에서 추정된다. 심실 시스템의 수평 이동은 다음 이상적인 중간 선 및 실제 중간 선의 평가를 기반으로 추정된다. t 후그는 정중선 변화가 연속 정중선 변화, CT 이미지의 텍스처 정보뿐만 아니라 다른 인구 통계 학적 정보를 포함하여 기능이 ICP를 예측하는 데 사용됩니다, 추정된다. 기계 학습 알고리즘은 ICP 및 추출 기능 6 사이의 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. <....

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결과

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테스트 중부 표준시 데이터 세트는 기관 검토위원회의 승인 아래 Carolinas 의료 시스템 (CHS)에 의해 제공되었다. 첫번째 병원에 입원했을 때 모든 과목은 심각한 외상성 뇌 손상에 약한 진단했다. 각 환자의 경우 ICP 값을 얻어되기 전에 및 중부 표준시 스캔 후 모두 심실 지역 내에서 ICP 프로브를 사용하여 시간마다 기록되었다. CT 촬영의 시간 내에 모두있는 각 CT 촬영, CT 스캔 시간 평균 ICP의 두 가장 가까운 측정을있는 ICP 값을 연결합니다. 그런 다음 CT 촬영시 예상 ICP 값으로 평균을 할당합니다. 그룹 두 클래스에 ICP 값 : 고가 ICP 경우 ICP> 12mm HG와 일반 ICP 경우 ICP ≤ 12mm HG. 데이터 세트 17 환자가 포함되어 있습니다. 이 세트에서 391 축 CT 촬영 이미지는 쇼 심실 또는 심실를 포함하고 있어야 지역. 그림 2는 이상적인 중간 선 검출의 결과를 보여줍니다 것이 선택됩니다. 그림 3, 통풍.......

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토론

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중부 표준시 이미지와 추출 기능에 따라 ICP 수​​준의 예측에 정중선 변화의 추정 : 본 연구에서는 직관적이고 유연한 프레임 워크는 두 도전 문제를 해결하기 위해 제안합니다. 평가 결과는 제안 된 방법의 효과를 보여줍니다. 우리가 아는 한,이 두 문제를 해결에 체계적으로 연구의 첫 번째 시간입니다. 우리는 일반적으로 프레임 워크를 기반으로, 달성 될 수있는 잠재적 인 개선이 있다는 것을 확인합니다. 예를 들어, 제안 된 분류에서, 낮은 수준의 세분화 및 높은 수준의 인식이 분리되어 현재 높은 수준에서 낮은 수준의 세분화는 전혀 의견이 없습니다. 이것은 낮은 수준의 비전과 높은 수준의 인식 사이의 상호 작용이 인간의 육안 검사에서 차이가 있습니다. 함께이 두 수준을 결합하는 한 잠재적 인 접근 방식은 소위 "모델 기반의 낮은 수준의 세분화"입니다. 이 방법에서 낮은 수준의 세분화는 일에 안내되어 있습니다대상 구조의 전자 높은 수준의 아틀라스 모델. 예를 들어, 등록 알고리즘은 표준 중부 표준시 이미지를 중부 .......

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공개 사항

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관심 없음 충돌이 선언 없습니다.

감사의 글

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자료는 부분적으로 부여 번호 IIS0758410 아래에있는 국립 과학 재단 (National Science Foundation)의 지원 작업에 기반을두고 있습니다. 데이터는 Carolinas 의료 시스템에 의해 공급되었다.

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참고문헌

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  1. Langlois, J. A., Rutland-Brown, W., Thomas, K. E. Traumatic brain injury in the united states: emergency department visits, hospitalizations, and deaths. , Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Injury Prevention and Control. Atlanta, GA. (2006).
  2. Moore, E. E., Feliciano, D. V., Mattox, K. L. Trauma. , 5th, McGraw-Hill Professional. (2003).
  3. Chen, W., Smith, R., Ji, S. Y., Ward, K. R., Najarian, K.

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재인쇄 및 허가

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