Application of digital processing methods for automated cardiac segmentation from computed tomography data

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Computed tomography is now widely used in cardiac surgery as a method of non-destructive study of internal structure of objects, including specific tasks, such as mathematical modeling of physiological processes, surgical interventions in augmented reality, 3D printing, and radiomics. One of the key steps in creating a 3D model from computed tomography data is segmentation – the process of selecting objects in the image. Currently, there are several approaches to automating the segmentation process, including image processing methods, texture analysis and machine learning algorithms (in particular, clustering). Image processing methods are the simplest of the presented approaches and are found in various applications for segmentation of tomographic data. This paper reviews the advantages and disadvantages of various image processing methods (threshold, region growing, contour detection, and morphological watersheds) as tools for automated cardiac segmentation from computed tomography data. It was revealed that computed tomography images have characteristic features affecting the segmentation process (presence of noise, partial volume effect, etc.). The choice of the segmentation method is based on the brightness characteristics of the area of interest and also requires knowledge of the subject area, so it should be performed by a specialist with competence in anatomy and digital image processing. As independent methods of automated segmentation, the listed methods are applicable only in relatively simple cases (selection of homogeneous or high-contrast areas), otherwise, a combination of these methods, the use of machine learning algorithms or manual correction of the results is required.

About the authors

Aleksandr V. Shirshin

Military Medical Academy; ITMO University

Author for correspondence.
Email: asmdot@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1494-9626
SPIN-code: 4412-0498

M.D., Radiologist at Radiology Department, Postgraduate at Faculty of Control Systems and Robotics

Russian Federation, 6G, Akademika Lebedeva str., Saint Petersburg, 194044; Saint Petersburg

Igor’ V. Boikov

Military Medical Academy

Email: qwertycooolt@mail.ru

M.D., D.Sc. (Medicine), Deputy Head of the Radiology Roentgenology and Radiology Department

Russian Federation, Saint Petersburg

Vladimir N. Malakhovskiy

Military Medical Academy

Email: malakhovskyvova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0663-9345
SPIN-code: 2014-6335

M.D., D.Sc. (Medicine), Professor, Assistant at the Roentgenology and Radiology Department

Russian Federation, Saint Petersburg

Tamara E. Rameshvili

Military Medical Academy

Email: t.rameshvili@mail.ru

M.D., D.Sc. (Medicine), Professor, Associate Professor of the Roentgenology and Radiology Department

Russian Federation, Saint Petersburg

Sergey V. Kushnarev

Military Medical Academy

Email: S.v.kushnarev@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2841-2990
SPIN-code: 5859-0480

M.D., Ph.D. (Medicine), Lecturer at the Roentgenology and Radiology Department

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Shumakov IV, Sukhova MV. MSCT Coronary Angiography in Diagnosis of Chronic Coronary Occlusions. Sovremennye tehnologii v medicine. 2018;10(2):118–124. doi: 10.17691/stm2018.10.2.13
  2. Latina J, Shabani M, Kapoor K, et al. Ultra-High-Resolution Coronary CT Angiography for Assessment of Patients with Severe Coronary Artery Calcification: Initial Experience. Radiol Cardiothorac Imaging. 2021;3(4): e210053. doi: 10.1148/ryct.2021210053
  3. Niederer SA, Lumens J, Trayanova NA. Computational models in cardiology. Nat Rev Cardiol. 2019;16(2):100–111. doi: 10.1038/s41569-018-0104-y
  4. Arjomandi Rad A, Vardanyan R, Thavarajasingam SG, et al. Extended, virtual and augmented reality in thoracic surgery: a systematic review. Interact Cardiovasc Thorac Surg. 2022;34(2):201–211. doi: 10.1093/icvts/ivab241
  5. Vukicevic M, Mosadegh B, Min JK, Little SH. Cardiac 3D Printing and its Future Directions. JACC Cardiovasc Imaging. 2017;10(2): 171–184. doi: 10.1016/j.jcmg.2016.12.001
  6. Oikonomou EK, Williams MC, Kotanidis CP, et al. A novel machine learning-derived radiotranscriptomic signature of perivascular fat improves cardiac risk prediction using coronary CT angiography. Eur Heart J. 2019;40(43):3529–3543. doi: 10.1093/eurheartj/ehz592
  7. Sadykova GK, Zheleznyak IS, Ipatov VV, Ryazanov VV. The possibilities of computed tomography heart-axis-oriented multiplanar reformations in diagnostics of common arterial trunk. Vestnik of Russian Military Medical Academy. 2018;1(61):132–138. (In Russ.)
  8. Abdulrakeb ARA. Modification of thresholding based segmentation for half-tone images. Radio Engineering and Telecommunications Systems. 2017;2(26):50–58. (In Russ.)
  9. Borrelli P, Kaboteh R, Enqvist O, et al. Artificial intelligence-aided CT segmentation for body composition analysis: a validation study. Eur Radiol Exp. 2021;5(1):11. doi: 10.1186/s41747-021-00210-8
  10. Fedorov A, Beichel R, Kalpathy-Cramer J, et al. 3D Slicer as an image computing platform for the Quantitative Imaging Network. Magn Reson Imaging. 2012;30(9):1323–1341. doi: 10.1016/j.mri.2012.05.001
  11. Yushkevich PA, Piven J, Hazlett HC, et al. User-guided 3D active contour segmentation of anatomical structures: significantly improved efficiency and reliability. Neuroimage. 2006;31(3):1116–1128. doi: 10.1016/j.neuroimage.2006.01.015
  12. Gonzalez RC, Woods RE. Digital Image Processing, Global Edition. 4th ed. London: Pearson; 2018.
  13. Matlakhov VP, Ignatov AN, Suslov AG. Software module development for definition of percentage composition in antiwear coatings. The Bryansk State University Herald. 2016;2(50):46–51. (In Russ.) doi: 10.12737/20243
  14. Pashina TA, Gaidel AV, Zelter PM, et al. Automatic highlighting of the region of interest in computed tomography images of the lungs. Computer Optics. 2020;44(1):74–81. (In Russ.) doi: 10.18287/2412-6179-CO-659
  15. Canny J. A computational approach to edge detection. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1986;8(6):679–698.
  16. Zhu L, Gao Y, Appia V, et al. Automatic delineation of the myocardial wall from CT images via shape segmentation and variational region growing. IEEE Trans Biomed Eng. 2013;60(10):2887–2895. doi: 10.1109/TBME.2013.2266118
  17. Sakly H, Said M, Tagina M. Evaluation of the active contour and topographic watershed segmentation «assessment of the systolic ejection fraction in the left ventricular for medical assistance in 5D short axis cine MRI». Heliyon. 2020;6(11): e05547. doi: 10.1016/j.heliyon.2020.e05547

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1

Download (233KB)
3. Fig. 2

Download (117KB)
4. Fig. 3

Download (216KB)
5. Fig. 4

Download (230KB)

Copyright (c) 2022 Shirshin A.V., Boikov I.V., Malakhovskiy V.N., Rameshvili T.E., Kushnarev S.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».