Алгоритм автоматической сегментации структур аортального клапана на основе данных компьютерной томографии

Abstract

Background: One of the most important causes of premature death and disability is currently aortic stenosis. The most optimal methods of surgical treatment of this disease at the moment are balloon dilation and transcatheter implantation of aortic valve prosthesis. Anatomical material and animal operations are often used to train the residents and for manual training, but this kind of practice has a high cost and is not always available to a wide range of students. As an alternative, virtual surgical simulators that include a workstation with manipulators and software for computer visualization are appearing on the market, but so far there is no ready-made solution for aortic valve segmentation on the market. Aim: to develop an algorithm for automatic segmentation of aortic valve structures based on computer tomography data processing. Material and methods: 14 CT studies of randomized patients without abnormalities and/or pathology of the AC and aortic bulb were used in this study. Their analysis and further transformations were performed using Vidar DICOM Viewer, SolidWorks 2016, VMTKLab, and other existing SOFTWARE types and libraries. Due to the fact that visualization of the semilunar flaps of the aortic valve during CT is almost impossible, a virtual 3D template was constructed taking into account the parameters given in the literature. Results: The first stage of the model development was the construction of a virtual 3D template of the aortic valve, based on the average parameters given in the literature, after which a complete geometric model was built. The next step of the template transformation was to transform the geometric model of the aortic valve into a parametric one, which was implemented by using the Equations tool built into SolidWorks. At the final stage of creating the template, the mechanical properties of structures corresponding to the average values of a real biological object were set: the normal elastic modulus for Valsalva sinuses is 0.2 MPa, for aortic valve flaps – 20 MPa, and the Poisson's ratio for both structures is 0.4. As a result, a virtual 3D aortic valve template was obtained that can change its geometry under external influences. The performance of the parametric model was proved. While working with the model, no problems with the geometry during deformation were detected. Conclusion: 1. When implementing the developed algorithm for automatic segmentation of arterial bed structures, ready-ade SOFTWARE packages were used, which made it possible to implement the developed algorithm using a fairly simple and original method. 2. Given the fact that the operator is involved in most stages of using the algorithm, segmentation in the developed SOFTWARE is semi-automatic, but the actions performed by the operator do not require deep immersion in the SOFTWARE algorithms and are superficial. 3. As a result of the study, an individualized 3D model of the anatomical structures of the aortic valve was obtained, which allows the surgeon or trainee to work out the surgical technique in detail.

Актуальность. Одной из важных причин преждевременной смертности и потери трудоспособности в настоящее время является аортальный стеноз. Наиболее оптимальными способами хирургического лечения этого заболевания являются пластика аортального клапана по методике Озаки[1], протезирование аортального клапана и транскатетерная имплантация протеза аортального клапана[2]. Для обучения ординаторов и мануального тренинга чаще используют анатомический материал и операции на животных, однако подобного рода практика имеет высокую стоимость и не всегда доступна широкому кругу обучающихся. В качестве альтернативы, на рынке появляются виртуальные хирургические симуляторы, включающие в себя рабочую станцию с манипуляторами и программное обеспечение для компьютерной визуализации, однако до сих пор не представлено готового решения для сегментации аортального клапана. Цель: разработать алгоритм для автоматической сегментации структур аортального клапана на основе обработки данных компьютерной томографии. Материалы и методы: в ходе работы были использованы 14 КТ исследований рандомизированных больных, не имеющим аномалий и/или патологии АК и луковицы аорты. Их анализ и дальнейшие преобразования были осуществлены с помощью ПО Vidar DICOM Viewer, SolidWorks 2016, VMTKLab и других существующих видов ПО и библиотек. В связи с тем, что визуализация полулунных заслонок аортального клапана при выполнении КТ практически невозможна, было выполнено построение его виртуального 3D-шаблона с учетом параметров, приведенных в литературных источниках. Результаты: Первым этапом разработки модели стало построение виртуального 3D-шаблона аортального клапана, основываясь на среднестатистических параметрах, приведённых в литературных источниках, после чего была построена целостная геометрическая модель. Следующим этапом работы над шаблоном было преобразование геометрической модели аортального клапана в параметрическую, что было реализовано путём применения встроенного в SolidWorks инструмента «Уравнения». На заключительном этапе создания шаблона были заданы механические свойства структур, соответствующие средним значениям реального биологического объекта: модуль нормальной упругости для синусов Вальсальвы – 0,2 МПа, для створок аортального клапана – 20 МПа, коэффициент Пуассона для обеих структур – 0,4. В результате, был получен виртуальный 3D-шаблон аортального клапана, способный изменять свою геометрию при внешних воздействиях. Была доказана работоспособность параметрической модели. В ходе работы с моделью, каких-либо проблем с геометрией при деформации выявлено не было. Выводы: 1. При реализации разработанного алгоритма автоматической сегментации структур артериального русла, использованы готовые пакеты ПО, что позволило реализовать разработанный алгоритм по достаточно простой и оригинальной методике. 2. Учитывая тот факт, что оператор задействован в большинстве этапов использования алгоритма, сегментация в разработанном ПО носит полуавтоматический характер, однако выполняемые оператором действия не требуют глубокого погружения в алгоритмы работы ПО и носят поверхностный характер. 3. В результате исследования получена индивидуализированная 3D-модель анатомических структур аортального клапана, которая позволяет хирургу или обучающемуся детально отработать оперативный приём.