Planejamento de Próteses Endoluminais Personalizadas Através da Reconstrução 3D de Aneurismas de Aorta Herculano De Biasi Aldo v. Wangenheim Pierre Galvagni.

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1 Planejamento de Próteses Endoluminais Personalizadas Através da Reconstrução 3D de Aneurismas de Aorta Herculano De Biasi Aldo v. Wangenheim Pierre Galvagni Silveira Kerstin Faber Paulo Sérgio da Silva Borges

2 1. Motivação Variações anatômicas dos pacientes levam à necessidade de ferramentas que realizem a mensuração de patologias vasculares: escolha de próteses endovasculares adequadas ou, permitir o projeto e fabricação de uma prótese com diâmetro e curvatura adequados.

3 2. Objetivos dados sobre a luz da artéria e do tecido aneurismático
exportar reconstruções em 3D, permitindo a visualização através de técnicas de RV mensuração confiável do diâmetro, volume e extensão dos segmentos arteriais, independente de curvatura utilização em scanners convencionais de alta resolução independente de plataforma e conformidade DICOM

4 3. Métodos Identificação do Tecido Aneurismático
pré-processamento (limiarização e morfologia matemática),segmentação Watershed, classificação realizada por Redes Neurais SOI é segmentada através de Mumford&Shah com parâmetros super-sensíveis Subsegmentação Sobresegmentação

5 1.Introduction Example: Abdominal Aorta
Sobresegmentação Original Image Vazamento de segmentos

6 3. Métodos Identificação do Tecido Aneurismático
Segmentação do SOI é corrigida através de um método especialmente desenvolvido de Rotulação Consistente

7 3. Métodos Representação
Segmentos representados como Unidade U Modelos representados como Rótulos L

8 3. Methods Aneurysmatic Tissue Identification
Our approach was developed as an extension of the inexact consistent labelling method developed by Haralick and Shapiro Extended to enable the use of: complex models of expected results where each unit has an a priori label and also to enable the use of “optional” labels representing pathologies.

9 3. Methods CLP Representation
Segments represented as Units U pattern of segment parameters extracted by different algorithms, where some of them are general and other diagnosis-task specific. Classified a priori Model represented as Labels L static representation in a database or as a structured bayesian network using an approach based on Shastri´s model

10 3. Methods CLP Representation
The a priori labeling: done by backpropagation neural networks based on prior training. changing an a priori label will increase the error if two segments are merged and the result is more similar to a prototype in the model, the global error decreases

11 3. Methods CLP Procedure I
A graph structure representing expected results is generated (the model) Each knot describes an anatomical or pathological structure as a set of parameters retrieved from the domain database. For each segment generated, a list of parameters is calculated, which will be used as a segment description during the labeling process. CLP is performed to match the segmentation results with the domain model provided for this specific image.

12 3. Methods CLP Procedure II
Matching allows an error bound to a threshold and based on the differences between "ideal" parameters from the database and the calculated ones. If parameters resulting from two Units merged together match better a given Label, the segments are merged. New parameters for the resulting Unit. Label can change. If the error rises above the threshold, the segmentation is considered as failed.

13 3. Métodos Reconstrução 3D
Geração dos polígonos, descrevendo cada segmento, processo de triangularização, gerando volumes e faces

14 3. Métodos Mensuração realização do cálculo da curva baricêntrica da artéria para a correta mensuração da extensão planos perpendiculares produzem uma mensuração mais exata do diâmetro dos segmentos arteriais

15 3. Métodos Geração de Dados em RV
Resultados podem ser exportados no formato VRML tornando possível a visualização independente de plataforma

16 4. Resultados A maioria dos objetivos foram alcançados, mas a ferramenta de software ainda necessita refinamentos Os dados foram fornecidos pelo departamento de Cirurgia Experimental do Hospital Universitário da UFSC Um estudo de validação está planejado no Hospital Regional de São José Regional, onde é realizado o tratamento endoluminal Para melhorar a acurária e qualidade visual, a reconstrução está sendo reimplementada de acordo com o padrão NURBS

17 4. Results Processing Results