Ocena nowych metod leczenia chorób naczyń wieńcowych serca przy
wykorzystaniu dostępnych modalności obrazowania
Choroby układu sercowo-naczyniowego stanowią jedną z głównych przyczyn śmierci w Polsce. Bardzo ważny wydaje się nacisk na tworzenie oraz rozwijanie nowych narzędzi umożliwiających przyspieszenie diagnozy oraz interwencji kardiologicznej. Szybka interwencja kardiologiczna, zapobiega rozległym uszkodzeniom mięśnia sercowego. Koronarografia stosowana jest w codziennej praktyce klinicznej. Poprzez podanie kontrastu umożliwia zwizualizowanie w pełni konturów naczynia jednak bez wglądu do wnętrza naczynia. Te ograniczenia przyczyniły się w ostatnich latach do rozwoju wewnątrznaczyniowych technik obrazowania takich jak optyczna tomografia komputerowa (OCT), czy spektroskopia bliskiej podczerwieni (NIRS). Wraz z nowymi technikami pozyskiwania obrazów medycznych, powstała przestrzeń na rozwijanie oraz ulepszanie algorytmów przetwarzania obrazów, które pozwolą na wspomaganie komputerowe ilościowej i jakościowej oceny naczyń wieńcowych serca i blaszki miażdżycowej. Celem niniejszej pracy było utworzenie algorytmów do przetwarzania obrazów OCT i NIRS, umożliwiających kardiologom wykrywanie i interpretację zmian miażdżycowych poprzez automatyczną detekcję światła naczynia oraz wykrywanie złóż lipidowych w ścianach naczyń wieńcowych. Opracowane algorytmy zostały przetestowane, a otrzymane rezultaty - porównane z wynikami otrzymanymi z komercyjnych systemów. Uzyskane rezultaty okazały się zadowalające, a zaproponowane algorytmy mogą być wykorzystywane w laboratoriach przetwarzania obrazów w celach naukowych, badawczych i rozwojowych.
Evaluation of new cardiological treatment methods by multimodality
imaging
Cardiovascular diseases are the main threat to life in Poland, and thus are the most frequent cause of mortality. It is important to develop tools which will improve and could speed up the diagnostic process and cardiological intervention. Fast cardiological intervention prevents extensive damage of the myocardium. Coronary angiography is used to detect coronary artery stenosis in daily clinical practice. It allows to present the complete coronary artery tree including the tortuosity of the vessel. However, its major limitation is that it visualizes the lumen contour only, which could hide possible problems within an atherosclerotic disease. These limitations were a main trigger to develop intravascular imaging methods such as optical coherence tomography (OCT) or near-infrared spectroscopy (NIRS). Along with the new techniques for acquiring medical images, a room for developing and improving image processing algorithms, that will enable to computer- assisted quantitative and qualitative assessment of coronary vessels and atherosclerotic plaque has been created. The main aim of this work was to develop image processing algorithms applied to OCT and NIRS images, enabling cardiologists to detect and interpret atherosclerotic lesions by automatic lumen detection and exploration of lipid pool in the coronary vessels’ wall. Developed algorithms have been validated and the comparative analysis of results has proven that their quality is competitive to commercially available systems. The outcomes were satisfactory enough to estimate that the new methods could be used in core laboratories for research and treatment.
