본 논문에서는 B-모드 심초음파도의 연속 영상을 분석함으로써 정상심근과 경색심근 사이의 차이점을 구별할 수 있는 기법에 대하여 연구하였다. 2차원 심초음파도를 분석하기 위해서 사람의 심장운동 한 주기에 걸쳐 프레임 내 분석과 프레임 간 분석법을 제시하였고, HGE와 LT로 명명한 새로운 분석변수를 제안하였다. 제안한 변수를 사용한 분석기법은 정상 영역과 경색 영역 사이에 정량적으로 두드러진 특징을 보여주었다. 경색부분에서는 심장주기 전체에 걸쳐 휠씬 높은 값을 나타내었고, 정상조직은 변동이 훨씬 심하게 나타남을 확인할 수 있었다. 실험결과에 따라 제안한 변수들은 심장의 한 주기에 걸쳐 심근의 상태를 관찰할 수 있는 좋은 측정자임을 증명할 수 있었다.
Ye, Zi;Kumar, Yogan J.;Sing, Goh O.;Song, Fengyan;Ni, Xianda;Wang, Jin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.500-521
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2021
Echocardiography, an ultrasound scan of the heart, is regarded as the primary physiological test for heart disease diagnoses. How an echocardiogram is interpreted also relies intensively on the determination of the view. Some of such views are identified as standard views because of the presentation and ease of the evaluations of the major cardiac structures of them. However, finding valid cardiac views has traditionally been time-consuming, and a laborious process because medical imaging is interpreted manually by the specialist. Therefore, this study aims to speed up the diagnosis process and reduce diagnostic error by providing an automated identification of standard cardiac views based on deep learning technology. More importantly, based on a brand-new echocardiogram dataset of the Asian race, our research considers and assesses some new neural network architectures driven by action recognition in video. Finally, the research concludes and verifies that these methods aggregating dynamic information will receive a stronger classification effect.
Myxoma is a benign growth constituting nearly 50% of all primary cardiac tumors. It is important because it can be abolished by surgical therapy and is usually fatal if unrecognized and untreated. Recently a wider use of echocardiogram as the screening test of valve lesions can be expected to increase the number of myxomas found preoperatively. We report a case of left atrial myxoma which was diagnosed by echocardiogram before surgery, and was successfully removed with the aid of extracorporeal circulation. The patient was a 24-year old woman who had suffered from mitral valvular symptoms for 2 months before admission. At operation, a tumor, measuring 5.2 x 4.3 x 4.7 cm, was extremely friable, villous gelatinous mass and it was removed from its origin near the closed fossa ovalis, including its stalk and a portion of the septum. The postoperative course was uneventful. The patient is clinically well and without symptoms of heart disease.
A patient with squamous cell carcinoma on the left mandible presented with symptoms similar to acute coronary syndrome just after surgery. The exact etiology was unclear, but following transthoracic echocardiogram, takotsubo cardiomyopathy was diagnosed. This is a rare, acute, and reversible form of heart failure, and the patient recovered completely within weeks. Related risk factors are believed to include extended surgery times and extended time under general anesthesia. Early recognition, followed by postoperative control of pain and anxiety are crucial to patient recovery.
The Heat Anisotropic Diffusion Method has shown very effective for the contour detection of 2-D echocardiogram. To implement this algorithm, we have to choose the parameter C, K, and the threshold level. The choice of C and K are not very sensitive for the good edge detection of the echocardiogram, however the choice of the threshold level is very critical. Until now the threshold level is chosen by the trial and error method. In this paper, we present an automatic threshold decision method from the histogram of the gradient of boundary-like pixels.
A new algorithm using entropy operater with variable threshold for edge detection from 2D short axis echocardiogram is proposed. This algorithm is based on brightness, mean value of entropy, and variance value of entropy in local window. This algorithm is effective to process complex echocardiographic images due to the speckle noises, echo dropouts and characteristics of 2D echocardiographic constituents. Results of computer simulation of the proposed algorithm show excellent edge detection performance comparing wi th other edge operators which have been applied to 2D echocardiograms.
An algorithm has been proposed for the automatic detection of optimal epiand endocardial left ventricular borders from 2-D short axis echocardiogram which is degraded by noise and echo drop out. For the implementation of the algorithm, we modified Ballard's Generalized Hough Transform which can be applicable only for deterministic object border, and newly proposed Fuzzy Hough Transform method. The algorithm presented here allows detection of object whose exact shapes are unknown. The algorithm only requires an approximate model of target object based on anatomical data. To detect the approximate epicardial contour of left ventricle, Fuzzy Hough Transform was applied to the echocardiogram. The optimal epicardial contour was founded by using graph searching method which contains cost function analysis process. Using this optimal epicardial contour and average thickness imformation of left ventricular wall, the approximate endocardial line was founded, and graph searching method was also used to detect optimal endocardial contour.
This is a report of a biatrial cardiac myxoma in a young man with a 10-month history of exertional dyspnea and palpitation. The echocardiogram revealed biatrial myxoma prolapsing through the mitral and tricuspid valves during diastole. All cardiac chambers were enlarged and dysfunctional. The electrocardiogram revealed a rapid ventricular response with atrial flutter rhythm. The masses were resected and diagnosed as myxoma by a histological examination. The follow-up echocardiogram revealed significant improvement in ventricular function and reduction in the cardiac chambers' volume. There was no evidence of myxoma recurrence. The most probable cause of the patient's heart failure was considered to be tachycardia-induced cardiomyopathy.
초음파 영상 진단 장비의 중요한 특징 중의 하나는 실시간으로 생체내의 연부 조직에 대한 정보를 보여준다는 것이다. 심초음파도는 심장판막 및 심벽의 상태를 실시간 단면 영상으로 보여줄 수 있으므로 심장 질환 진단에 널리 이용되고 잇다. 그러나, 초음파 영상은 스펙클 잡음이나 영상 탈락 등으로 인하여 화질이 많이 열화되어 있다. 그러므로, 이러한 초음파 영상을 개선시킬 수 있는 새로운 기술을 개발하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 심초음파도의 개선된 이진 영상을 검출하기 위한 영상 처리 기술을 제안한다. 아날로그 영상인 심초음파도로부터 디지털 동영상 파일을 만들고, 이것을 다시 프레임 단위로 각각 8bit 그레이 레벨을 갖는 정지 영상으로 변환하여 저장하였다. 효율적인 영상 처리를 위해 심중격과 삼첨판을 중심으로 한 심장 부위를 관심 영역으로 두었고, 스펙클 잡음이 포함된 각각의 영상은 영상 개선 필터와 모폴러지 필터를 이용하여 처리되었다. 그 결과, 원 영상이나 문턱치에 의한 이진 영상에 비해 명확한 윤곽선을 가진 개선된 이진 영상을 얻을 수 있었다. 결론적으로, 본 논문에서 제안한 장법은 보다 최적의 초음파 이진 영상 처리 기술 개발과 심초음파 영상의 좌심실벽 운동과 같은 정량적 분석에 중요한 심벽 윤곽선 검출 등에 기여할 수 있을 것이라 생각된다.
Obesity is associated with cardiovascular risk factors, such as dyslipidemia, hypertension and diabetes. However the presence of the obesity related deranged metabolic profiles varies widely among obese individuals. These individuals, known as 'metabolically healthy obese phenotype (MHO)', despite having excessive body fatness, display favorable metabolic profiles characterized by insulin sensitivity, no hypertension, as well as less dyslipidemia, less inflammation. The purpose of this study was to compare cardiac characterization and clinical profile of MHO and Non-MHO (nonmetabolically healthy obese) subjects in men. We measured treadmill exercise capacity (METs) and maximum blood pressure (BP) in 210 subjects through a medical checkup at J General Hospital. Metabolic syndrome was defined according to the modified Adult Treatment Panel III definition criteria. Both MHO and Non-MHO subjects showed statistically significant changes in the left ventricular mass index (P<.001, P<.01, respectively), A-velocity (P<.01, P<.001, respectively), E/A ratio (P<.01, P<.001, respectively), E'-velocity (P<.001, P<.001, respectively), HOMA-IR (P<.01, P<.001, respectively) and maximum systolic BP (P<.01, respectively) compared with the MH-NO (metabolically healthy non obese) subjects. In conclusion, MHO participants were at increased risk of cardiovascular disease and partly metabolic disorder.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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