Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC (전자공학회논문지SC)

The Institute of Electronics and Information Engineers (대한전자공학회)
권호 표지

An Automatic Extraction of Blood Flow Contour from Cardiac MRI

심장 MRI 영상에서 혈류 윤곽선의 자동 추출

  • Lee, Hyeong-Jik (School of Electronic & Electrical Engineering, Kyungpook National University) ;
  • Jo, Sang-Hyeon (School of Electronic & Electrical Engineering, Kyungpook National University) ;
  • Choe, Heung-Mun (School of Electronic & Electrical Engineering, Kyungpook National University)
  • 이형직 (경북대학교 전자전기공학부) ;
  • 조상현 (경북대학교 전자전기공학부) ;
  • 최흥문 (경북대학교 전자전기공학부)
  • Published : 2000.09.01
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this paper, an automatic extraction of the blood flow contour from cardiac MRI is proposed. By using the GVF snake which has wider capture range than the conventional snake, and by automatically generating the initial points along the outside of the contour of the zero GVF field in the edge image of the cardiac MRI, the blood flow contour can be automatically extracted, even when the contours have boundary concavities due to the papillary muscles, without any manual initialization of the experts. Experiments are conducted on the various real cardiac MRIs including noise and papillary muscles, and the proposed method is proved to be efficient in automatic extraction of the blood contours even if they have the boundary concavities.

본 논문에서는 심장 MRI 영상에서 혈류 윤곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 기존 snake 보다 포획 범위가 넓은 GVF(gradient vector flow) snake를 사용하고, 심장 MRI의 에지 영상에서 GVF 계(field)가 영인 영역의 외곽을 따라 초기점들을 자동 발생시킴으로써, 전문가의 수작업 초기화에 의존하던 기존 방법과는 달리, 유두근으로 인한 요면을 갖는 혈류 윤곽선까지도 자동으로 추출할 수 있도록 하였다. 유두근 돌출로 인한 요면을 가지거나 잡영이 섞여있는 실제 심장 MRI들에 대해 실험하여 혈류 윤곽선을 효과적으로 자동 추출할 수 있음을 확인하였다.

Keywords

References

  1. M Kass, A Witkin, and D. Terzopoulos, 'Snakes: Active Contour Models,' Int. J Comp. Vision, vol. 1, pp. 321-331, Mar. 1987 https://doi.org/10.1007/BF00133570
  2. D. Terzopoulos and K. Fleischer, 'Deformable Models,' The Visual Computer, vol. 4, no. 6, pp. 306-331, 1988 https://doi.org/10.1007/BF01908877
  3. S. Collins, D. Skorton, E. Geiser, J. Nichol, D. Conneta, N. Pandian, and R. Kerber. 'Computer Assisted Edge Detection in 2D Echocardiography: Comparison with Anatomic Data,' Am J Cardiology, vol. 53, pp. 1380-1387, May 1984 https://doi.org/10.1016/0002-9149(84)90098-5
  4. S. Ranganath, 'Contour Extraction from Cardiac MRI Studies Using Snakes,' IEEE Trans. Med Imag., vol. 14, no. 2, pp. 328-338, June 1995 https://doi.org/10.1109/42.387714
  5. C. Yuan, E. Lin, J Millard, and J Hwang, 'Closed Contour Edge Detection of Blood Vessel Lumen and Outer Wall Boundaries in Black-Blood MR Images,' Magnetic Reson Imag., vol. 17, no. 2, pp. 257-266, Feb. 1999 https://doi.org/10.1016/S0730-725X(98)00162-3
  6. C. Xu and J L. Prince, 'Snakes, Shapes, and Gradient Vector Flow,' IEEE Trans. Image Processing, vol. 7, no. 3, pp. 359-369, Mar. 1998 https://doi.org/10.1109/83.661186
  7. A. K. Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall, New York, pp. 387-389, 1989
  8. 원철호, 김명남, 조진호, '초음파 영상의 통계적 특성에 근거한 심내벽 윤곽선 검출,' 의공학회지, 제 17권, 제 3호, pp. 365-371, 1996
  9. 김명남, 조진호, '가중 모델 Hough 변환을 이용한 2D 심초음파도에서의 좌심실 윤곽선 자동 검출' 의공학회지, 제 15권, 제 3호, pp. 325-331, 1994