A Visualization and Measurement Tool for Aorta Aneurysm

Yıl 2010, Cilt: 3 Sayı: 1 - Cilt: 3 Sayı: 1, 1 - 9, 24.06.2016

Semih Utku , Hulusi Baysal Mustafa Tosun R. Alp Kut

Öz

In applied medical; symptom
diagnosis,simplification and decision making are
very crucial. There are several Decision Support
Systems in medical platforms. For a rapid and
reliable Decision Making step, supplemantary
results are necessary for experts. In this study, an
interface has been designed to model aort aneurysm
and gather required measurements for appropriate stent in applied radiology. With this study, stent
selection process was shortened and dependency to
a platform specific software was removed. As a
result of this study, a specialized aneurysm
evaluation and computation tool has been developed
for aorta. Tool is a decision support system which
helps experts to diagnose aneurysm and select stent
with the help of computed data for aneurysm.

Aort Anevrizması Tedavisi için Görüntüsel Modelleme ve Ölçümleme Aracı

Öz

Uygulamalı tıpta bulguların okunması, hızlı bir şekilde sadeleştirilmesi ve karara ulaşılması süreci kritik öneme sahiptir. Tıbbi alanda birçok farklı karar verme uygulamaları mevcuttur. Karar verme sürecinde uzmanlar için hızlı ve güvenilir, yardımcı sonuçların elde edilebilmesi oldukça önemlidir. Bu çalışmada; uygulamalı radyoloji alanında aort anevrizmasının belirlenip değerlendirilmesi, aort damarının görüntüsel modellenmesi ve elde edilen görüntüsel model üzerinden stent seçimi sürecindeki gerekli ölçümlerin yapılmasına olanak sağlayacak bir arabirim geliştirilmiştir. Çalışmayla, anevrizma ölçümleme sürecinin kısaltılması ve platformdan bağımsız yazılımla hastanede kullanılan cihazlara bağımlılık ortadan kaldırılması hedeflenmiştir. Çalışma sonucunda; Aort damarı için özelleştirilmiş, kullanıcı dostu bir anevrizma değerlendirme ve ölçme aracı geliştirilmiştir. Aort görüntüsel modeli üzerinden yapılacak değerlendirmeler ile; anevrizma teşhisinde ve stent uygulamasında, hekime yardımcı olacak, kolaylık sağlayabilecek bir karar destek sistemi oluşturulmuştur.

Kaynakça

• Ernst, C.B.,1993, Abdominal aortic aneurysm, The New England Journal of Medicine, 328:1167– 72.
• Matsumura, J.S., Brewster, D.C., Makaroun, M.S., ve ark., 2003, A multicenter controlled clinical trial of open versus endovascular treatment of abdominal aortic aneurysm. Journal of Vascular Surgery, 37: 262-27.
• Arbatlı, H., Yağan, N., Ünal, M., ve ark., 2003, Abdominal aort anevrizmalarının endovasküler tedavisi, Anadolu Kardiyoloji Dergisi, 3: 115-121, İstanbul.
• Rahman, A., Çolak, M.C.,Özdemir, H., Özgüler, M.,Çil, B.E., 2009, Aort anevrizmalarının endovasküler stent-greft tedavisi, Türk Göğüs Kalp Damar Cerrahisi Dergisi, Cilt 17 -3,167-172.
• May, J., White, G.H., Waugh, R., ve ark., 1999, Adverse events after endoluminal repair of abdominal aortic aneurysms: A comparison during two successive periods of time, Journal of Vascular Surgery,29(1): 32-39.
• Kayabalı, M., Aksoy, M., 2006, Abdominal Aort Anevrizmaları, Turkiye Klinikleri Journal of Medical Science, 2(25):51-56, Ankara.
• Örgüç, Ş., Demirpolat, G., Alçin, F., Gürgan, U., 1999, Aort patolojilerinin değerlendirilmesinde helikal bilgisayarlı tomografi ve 3-D görüntüleme metotlarının tanıya katkısı. Türk Göğüs Kalp Damar Cerrahisi Dergisi, 7/4:270-5.
• Gürel S., Usubütün, S., Güngören, B., 2008. Aile Hekimliğinde Klinik Karar Verme Sürecinde Değerlendirilebilecek Bir Açılım Elektronik Klinik Karar Destek Sistemleri, Aile Hekimliği Dergisi, Cilt 2, Sayı 4, Ankara.
• Kavuncubaşı Ş., 2000, Hastane Ve Sağlık Kurumları Yönetimi, Siyasal Kitabevi, s. 258., Ankara.
• Turban, E., Aronson, J., 1997, Decision Support Systems and Intelligent Systems, Prentice Hall, New Jersey ABD.
• 0] M.Li,D. Wilson, M. Wong, A. Xthona, 2003, The evoluation of display technologies in PACS applications Computerized Medical Imaging and Graphics 27, s175–184.
• 1] Kropas-Hughes, C.V.,Neel, S.T., 2000, Basics of computed tomography, Materials Evaluation. Vol. 58, no. 5, 630-633.
• 2] Brenner, D.J., Hall, E.J., 2007, Computed Tomography — An Increasing Source of Radiation Exposure, The New England Journal of Medicine, 357:2277-2284.
• 3] Fitöz, S., Akyar, S., 2001 Üç boyutlu BT anjiyografi, Tanısal ve Girişimsel Radyoloji, 7:93100.
• 4] Bidgood, W.D., Horii, S.C., 1996, Modular extension of the ACR-NEMA DICOM standard to support new diagnostic imaging modalities and services, Journal of Digital Imaging, 9(2), 67-77, New Jersey ABD.
• 5] Royal College of Radiologists. Making the best use of a Department of Clinical Radiology. London: Royal College of Radiologists, 1995
• 6] Ersoy, O., 2004, Image Segmentation with Improved RegionModelling, Yüksek Lisans Tezi, METU.
• 7] Gonzales, R.C., Woods, R.E., 2001, Digital Images Prossesing, Prentical Hall.
• 8] Ryan, T., 1985, Image segmentation algorithms, Architectures and Algorithms forDigital Image Processing II, SPIE, Vol. 534, pp. 172-178.
• 9] Pham, DL., Xu, C., Prince, JL., 2000, Current Methods in Medical Image Segmantation, Annual Review of Biomedical Engineering, vol:2 315-337.
• 0] Güvenç, U., Karagül, T., 2009, Görüntülerin Kenar Haritalarının Çıkarımına Yeni Bir Yaklaşım, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 2(1), Ankara.
• 1] Zhu, S.C., Yuille, A., 1996, Region competition: Unifying snakes, regiongrowing, and Bayes/MDL for multiband image segmentation, IEEETrans. Pattern Analyses Machine Intelligence, vol. 18, pp. 884–900.
• 2] http://www.materialise.com/mimics
• 3] http://www.m2s.com/preview
• 4]http://www.vitalimages.com/Solutions/Clinical_ Applications/Vascular_Imaging_Solutions.aspx
• 5]http://www.terarecon.com/downloads/news/clini cal_case_studies_v2/casestudy_ReschEndograftPlanning.pdf