EnglishEnglish

Avtomatska analiza angiografskih slik za zgodnjo diagnostiko, spremljanje in zdravljenje intrakranialnih anevrizem (J2-8173)

Osnovni podatki

Fakulteta za elektrotehniko, Univerza v Ljubljani Univerzitetni klinični center Ljubljana, Klinični inštitut za radiologijo Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
FinanciranjeJavna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije, Obseg letnega financiranja 2,06 FTE
Obdobje3 leta, 1.5.2017 - 30.4.2020
Vodjadr. Žiga Špiclin
Sodelujoče raziskovalne organizacijeUniverza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko in Univerzitetni klinični center Ljubljana

Povzetek projekta

Bolezni srca in žilja so vodilni vzrok smrti in invalidnosti na svetu, ki sta na ta račun v zadnjem desetletju poskočili za zaskrbljujočih 22,6%. Statistika svetovne zdravstvene organizacije iz leta 2008 kaže, da je možgansko žilje med bolj prizadetimi s 30% smrti vseh smrti zaradi možganskožilnih patologij. Primer je intrakranialna anevrizma (IA), kjer del stene žilja oslabi in se posledično napihne v izbočeno mehurčkasto strukturo. Ta lahko rupturira in tako povzroči možgansko krvavitev, ki je v 40% usodna, med preživelimi pa jih 66% trpi za trajno nevrološko okvaro. Ruptura je sicer redka, pri čemer med 50 do 80% vseh IA nikoli ne rupturira, vendar pa presentljivo visoka prevalenca 3.2% nerupturiranih IA (1 od 30 ljudi) vodi do 500.000 smrti po celem svetu letno zaradi rupture in polovica prizadetih je mlajša od 50. Ocenjeni direktni in indirektni stroški zdravljenja so 138 milijonov dolarjev letno. Iz teh razlogov je očitna potreba po stalnih izboljšavah orodij in postopkov za klinično upravljanje z IA.

Čeprav sta načina zdravljenja s kiruškim odstranjevanjem in znotrajžilnim žičkanjem precej uveljavljena za večje (kupola > 10 mm) in simptomatske IA, pa je izrazita potreba po boljšem kliničnem upravljanju manjših IA. Te so velikokrat asimptomatske in odkrite povsem naključno s 3D-DSA, CTA ali MRA slikanjem, pri čemer je razmerje tveganje/korist precej nenaklonjeno kakršnemu koli zdravljenju, saj male IA veliko pogosteje rupturirajo med zdravljenjem kot večje. Podobni pomisleki so pri upravljanju IA po zdravljenju ne glede na njeno velikost, kjer napovedni dejavniki in klinične smernice za zaznavo in ukrepanje ob potencialno usodnem razraščanju ali rupturi še niso vzpostavljene.

Nedavne študije kažejo, da in-vivo 3D-DSA, CTA in MRA morfološke meritve IA kot so velikost, razmerje stranic (višina kupole/širina vratu), razmerje velikosti anevrizme in okoliškega žilja in drugi indeksi oblike predstavljajo pomembne neodvisne dejavnike tveganja rupture. V primerjavi s hemodinamskimi indeksi kot so stresna sila na steno žilja ali indeks pulzacije so se morfološki indeksi izkazali za bolj zanesljive pri oceni tveganja rupture pri večjih anevrizmah. Omenjeni morfološki indeksi se osredotočajo na velike vrečaste anevrizme, medtem ko so precej nespecifični za male anevrizme zaradi površnega opisa oblike IA. Nedavna študija je pokazala, da je tveganje rupture mnogo višje za IA, ki s časom rastejo, in neodvisno od začetne velikosti. Nove in boljše dejavnike tveganja rupture lahko določimo iz longitudinalnih 3D-DSA, CTA in MRA slik s kvantifikacijo drobnih morfoloških sprememb posamezne opazovane IA.

Glavni cilji predlaganega projekta predstavljajo razvoj inovativnih postopkov in sistemov na osnovi in-vivo slikanja IA, z namenom njihovega odkrivanja in diagnoze ter pred- in po-operativnega vrednotenja in sledenja s kvantitativnimi morfološkimi meritvami. Vse teoretične, računske in translacijske aktivnosti bodo usmerjene okoli naslednjih tem: 1) razvoj natančnega in zanesljivega ter od modalitete slik (3D-DSA, CTA, MRA) neodvisnega detektorja z uporabo naprednih konvolucijskih nevronskih omrežij za namen čim bolj zgodnjega zaznavanja IA; 2) razvoj novih postopkov za razgradnjo in izolacijo IA od okoliškega žilja in novih morfoloških mer opisa oblike IA; 3) razvoj nove večmodalne poravnave slik z normalizacijo slik v zaporednih preiskavah in novih morfoloških mer opisa sprememb oz. rasti IA; 4) razvoj standardiziranih validacijskih zbirk na osnovi realnih 3D-DSA, CTA in MRA slik in njihova uporaba za temeljito in objektivno vrednotenje novih postopkov ter prospektivno vrednotenje v kliničnih presejalnih študijah; 5) translacija razvitih postopkov in sistemov v klinično okolje in objava rezultatov v relevantnih znanstvenih publikacijah in skupnostih. Uspeh tega projekta bo nedvomno imel velik vpliv na klinično upravljanje intrakranialnih anevrizem.

Projektna skupina

Člani Vloga Raziskovalno področje Raziskovalna organizacija
dr. Špiclin ŽigaVodjaSistemi in kibernetikaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko
dr. Bürmen MiranRaziskovalecSistemi in kibernetikaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko
dr. Vrtovec TomažRaziskovalecSistemi in kibernetikaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko
dr. Likar BoštjanRaziskovalecSistemi in kibernetikaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko
dr. Pernuš FranjoRaziskovalecSistemi in kibernetikaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko
dr. Žiga LesjakRaziskovalecSistemi in kibernetikaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko
dr. Jerman TimRaziskovalecSistemi in kibernetikaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko
dr. Primož MarkeljRaziskovalecSistemi in kibernetikaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko
dr. Bulat IbragimovRaziskovalecSistemi in kibernetikaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko
Domen MočnikMladi raziskovalecSistemi in kibernetikaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko
dr. Madan HennadiiRaziskovalecSistemi in kibernetikaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko
dr. Naglič PeterRaziskovalecSistemi in kibernetikaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko
dr. Tomaževič DejanRaziskovalecSistemi in kibernetikaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko
Žiga BizjakRaziskovalecSistemi in kibernetikaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko
dr. Fajko BajrovićRaziskovalecNevrobiologijaUniverzitetni klinični center Ljubljana, Klinični oddelek za vaskularno in intenzivno nevrološko terapijo
Regina KlavžarTehnikUniverzitetni klinični center Ljubljana, Inštitut za radiologijo
mag. Janez PodobnikTehnikNevrobiologijaUniverzitetni klinični center Ljubljana, Inštitut za radiologijo
Nuška Pečarič MegličRaziskovalecNevrobiologijaUniverzitetni klinični center Ljubljana, Inštitut za radiologijo
mag. Zoran MiloševičRaziskovalecSrce in ožiljeUniverzitetni klinični center Ljubljana, Klinični oddelek za bolezni živčevja
Igor KocjančičRaziskovalecNevrobiologijaUniverzitetni klinični center Ljubljana, Inštitut za radiologijo
Alja LongoRaziskovalecMedicina / NevrobiologijaUniverzitetni klinični center Ljubljana, Inštitut za radiologijo
dr. Matej VrabecRaziskovalecNevrobiologijaUniverzitetni klinični center Ljubljana, Inštitut za radiologijo
dr. Peter PopovićRaziskovalecOnkologijaUniverzitetni klinični center Ljubljana, Inštitut za radiologijo
dr. Katarina Šurlan PopovićRaziskovalecNevrobiologijaUniverzitetni klinični center Ljubljana, Inštitut za radiologijo
Tine HolcTehnikUniverzitetni klinični center Ljubljana, Inštitut za radiologijo
Jernej AvsenikRaziskovalecNevrobiologijaUniverzitetni klinični center Ljubljana, Inštitut za radiologijo

Faze projekta in realizacija

Projektni sklopi:

  1. Razvoj avtomatskih postopkov za odkrivanje anevrizem.
  2. Razvoj avtomatskih postopkov za kvantifikacijo morfologije anevrizem.
  3. Razvoj avtomatskih postopkov za kvantifikacijo rasti anevrizme.
  4. Validacija računalniško-podprtega odkrivanja in kvantifikacije anevrizem na kliničnih 3D-DSA, CTA in MRA slikah.
  5. Vpeljava postopkov in protokolov v klinične raziskave in objava rezultatov raziskav.
Sklop Projektne naloge v letu 2017 Realizacija
IImplementacija obstoječih uveljavljenih postopkov odkrivanja anevrizem.Zaključeno
IRazvoj izboljšanega postopka odkrivanja anevrizem s konvolucijskimi nevronskimi mrežami.Zaključeno
IIImplementacija obstoječih uveljavljenih postopkov izolacije anevrizem.Zaključeno
IIRazvoj izboljšanega postopka izolacije anevrizme.Zaključeno
IVUstvarjanje zbirke slik z zlatim standardom z ročno označenimi in izoliranimi anevrizmami.Zaključeno
Sklop Projektne naloge v letu 2018 Realizacija
IIReimplementacija in razvoj novih kvantitativnih meritev anevrizem.Zaključeno
IIIRazvoj netoge poravnave slik za izločanje vzorcev rasti anevrizme.Zaključeno
IVValidacija odkrivanja in izolacije anevrizem na zbirki slik z zlatim standardom.Zaključeno
IVValidacija odkrivanja anevrizem v klinični presejalni študiji.Zaključeno
VZasnova in implementacija funkcionalnega računalniško podprtega sistema za odkrivanje in kvantifikacijo anevrizem.Zaključeno
VObjave raziskovalnih rezultatov v recenziranih znanstvenih revijah in na mednarodnih znanstvenih konferencah.Zaključeno
Sklop Projektne naloge v letu 2019 Realizacija
IVValidacija odkrivanja anevrizem v klinični presejalni študiji.Zaključeno
IVValidacija morfoloških meritev za spremljanje rasti anevrizem.Zaključeno
IVValidacija morfoloških meritev za spremljanje rasti anevrizme po znotrajžilnem žičkanju.Zaključeno
VIzboljšave računalniško podprtega sistema na podlagi povratnih informacij iz kliničnih študij.Zaključeno
VObjave raziskovalnih rezultatov v recenziranih znanstvenih revijah in na mednarodnih znanstvenih konferencah.Zaključeno
Sklop Projektne naloge v letu 2020 Realizacija
IVValidacija odkrivanja anevrizem v klinični presejalni študiji.Zaključeno
IVValidacija morfoloških meritev za spremljanje rasti anevrizem.Zaključeno
IVValidacija morfoloških meritev za spremljanje rasti anevrizme po znotrajžilnem žičkanju.Zaključeno
VIzboljšave računalniško podprtega sistema na podlagi povratnih informacij iz kliničnih študij.Zaključeno
VObjave raziskovalnih rezultatov v recenziranih znanstvenih revijah in na mednarodnih znanstvenih konferencah.Zaključeno

Znanstvene objave

  1. BIZJAK, Žiga, LIKAR, Boštjan, PERNUŠ, Franjo, ŠPICLIN, Žiga. Modality agnostic intracranial aneurysm detection through supervised vascular surface classification. V: arxiv.org/abs/2005.14467, str. 1-10, 2020.
  2. BIZJAK, Žiga, LIKAR, Boštjan, PERNUŠ, Franjo, ŠPICLIN, Žiga. Vascular surface segmentation for intracranial aneurysm isolation and quantification. V: Medical Image Computing and Computer Assisted Interventions (MICCAI 2020), str. 1-10, 2020.
  3. MADAN, Hennadii, BERLOT, Rok, RAY, Nicola J., PERNUŠ, Franjo, ŠPICLIN, Žiga. Practical priors for Bayesian inference of latent biomarkers. V: IEEE journal of biomedical and health informatics, vol. 24, št. 2, str. 396-406, 2019.
  4. JERMAN, Tim, CHIEN, Aichi, PERNUŠ, Franjo, LIKAR, Boštjan, ŠPICLIN, Žiga. Automated cutting plane positioning for intracranial aneurysm quantification. V: IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 67, št. 2, str. 577-587, 2019.
  5. BIZJAK, Žiga, JERMAN, Tim, LIKAR, Boštjan, PERNUŠ, Franjo, CHIEN, Aichi, ŠPICLIN, Žiga. Registration based detection and quantification of intracranial aneurysm growth. V: SPIE Medical Imaging 2019: Computer-Aided Diagnosis, International Society for Optics and Photonics, San Diego, vol. 10950, str. 1095007, 2019.
  6. MADAN, Hennadii, PERNUŠ, Franjo, ŠPICLIN, Žiga. Reference-free error estimation for multiple measurement methods. V: Statistical methods in medical research, vol. 28, št. 7, str. 2196-2209, 2018.
  7. MITROVIĆ, Uroš, LIKAR, Boštjan, PERNUŠ, Franjo, ŠPICLIN, Žiga. 3D-2D registration in endovascular image-guided surgery: evaluation of state-of-the-art methods on cerebral angiograms. V: International journal of computer assisted radiology and surgery: a journal for interdisciplinary research, development and applications of image guided diagnosis and therapy, ISSN 1861-6410, vol. 13, no. 2, str. 193-202, 2018.
  8. AKSOY, Timur, ŠPICLIN, Žiga, PERNUŠ, Franjo, UNAL, Gozde. Monoplane 3D-2D registration of cerebral angiograms based on multi-objective stratified optimization. V: Physics in Medicine and Biology, ISSN 0031-9155, vol. 62, no. 24, str. 9377-9394, 2017.
  9. JERMAN, Tim, PERNUŠ, Franjo, LIKAR, Boštjan, ŠPICLIN, Žiga. Aneurysm detection in 3D cerebral angiograms based on intra-vascular distance mapping and convolutional neural networks. V: Proceedings of the IEEE 14th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2017), ISSN 1945-8452, str. 612-615, International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2017), Melbourne, Australia, April 18-21, 2017.