Visual quantification of the circle of willis in stroke patients

Abstract

Die vorliegende Arbeit präsentiert eine neuartige Methode zur visuellen Quantifizierung zerebraler Arterien. Der Circle of Willis (CoW) - lat. Circulus arteriosus Willisi - ist eine arterielle Struktur, welche verantwortlich für die Blutversorgung im Gehirn ist. Dysfunktionen dieses arteriellen Kreises können zum Schlaganfall führen. Die Diagnose eines Schlaganfalls ist ein komplexer Vorgang und abhängig vom Expertenwissen des Radiologen sowie von den verwendeten Software-Instrumenten. Diese Instrumente bestehen aus einfachen Darstellungsmethoden volumetrischer Daten, ohne die Unterstützung von State-of-the-art Technologien aus der medizinischen Bildverarbeitung und -visualisierung heranzuziehen. Das Ziel der vorliegenden Diplomarbeit ist die Erarbeitung einer automatisierten Methode für die standardisierte Visualisierung zerebraler Arterien bei Schlaganfall-Patienten. Damit einhergehend sollen visuelle Indikatoren problematischer Bereiche eingeführt, sowie unkomplizierte Vergleiche zwischen verschiedenen Patienten ermöglicht werden. Im Vorfeld der Visualisierung bietet die vorliegende Arbeit einen Lösungsvorschlag für die Extraktion des CoW aus Time-of-Flight Magnetresonanz-Angiographie-Bildern (TOF-MRA). Hierfür wird eine Enumerationsmethode zur Benennung der arteriellen Segmente vorgeschlagen. Des Weiteren wird eine Methode erarbeitet, welche die Detektion der Versorgungsarterien des CoW durch Analyse der koronalen, sagittalen und transversen Bildebenen übernimmt. Die vorliegende Arbeit bietet eine umfassende Darstellung des gesamten Vorgangs zur Extraktion der Arterien des CoW und zur standardisierten Visualisierung derselben. Das zentrale Ziel dieser Diplomarbeit ist es, eine effektive Darstellung der Arterien basierend auf einer radialen Baum-Struktur zu erarbeiten. Die Genauigkeit der visuellen Quantifizierungsmethode wird in einer Studie mit 63 TOF-MRA Bildern erprobt. Die Erkenntnisse der Auswertung der Untersuchungsobjekte mit der vorgestellten Methode werden mit den Befunden von Radiologen verglichen. Die daraus resultierenden Ergebnisse demonstrieren die Effektivität der vorgestellten Techniken bei der Detektion der Arterien im CoW. Schlussendlich wurde der Fokus auf die Identifikation der Hauptarterien gelegt.

This thesis presents a novel method for the visual quantification of cerebral arteries. The Circle of Willis (CoW) is an arterial structure that is responsible for the brain's blood supply. Dysfunctions of this arterial circle can lead to strokes. The diagnosis of stroke patients is complex and relies on the radiologist's expertise and the software tools used. These tools consist of very basic display methods of the volumetric data without support of state-of-the-art technologies in medical image processing and visualization. The goal of this thesis is to create an automated method for the standardized visualization of cerebral arteries in stroke patients in order to allow visual indications of problematic areas as well as straightforward inter-patient comparisons. Prior to the visualization, this work offers a solution for the extraction of the CoW from Time-of-Flight Magnetic Resonance Angiography (TOF-MRA) images. An enumeration technique for the labeling of the segments is therefore suggested. Furthermore, it proposes a method for the detection of the CoW's main supplying arteries by analyzing the coronal, sagittal and transverse image planes of the volume. This work gives a comprehensive account of the entire pipeline that is required to extract the arteries in the CoW and to build a model for the standardized visualization. The final goal of this thesis is to create an effective display of the arteries based on a radial tree layout. The feasibility of the visual quantification method is tested in a study of 63 TOF-MRAs. With the proposed methodology applied to the subjects, the results were compared to the findings from radiologists. The obtained results demonstrate that the proposed techniques are effective in detecting the arteries of the CoW. Finally, we focused our methods on the identification of the main arteries.