Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Introductie De meest belangrijke niet-invasieve modaliteit voor cardiale beeldvorming binnen de klinische cardiologie is echocardiografie aangezien deze techniek relatief mobiel, gebruiksvriendelijk en zeer goed ingeburgerd is in vergelijking met bijvoorbeeld 'computed tomography' (CT), kern-spin tomografie (KST) en nucleaire beeldvorming. Op dit ogenblik is echocardiografie dan ook de enige beeldvormingsmodaliteit die aan het bed van de patient kan gebruikt worden binnen de cardiologie. Het normale echocardiografisch onderzoek bestaat uit een visuele interpretatie van de grijs-waardenbeelden in combinatie met quantitatieve metingen van volumes en wanddiktes en Doppler metingen van de bloedstroming. Met deze laatste techniek kan informatie bekomen worden over de haemodynamica van het hart. Alle parameters, die in het conventionele echocardiografisch onderzoek worden opgemeten, geven echter slechts informatie over globale hartfunctie. Verscheidene ziekten, zoals bijvoorbeeld ischemie en hartinfarct, zijn echter regionaal van aard, m.a.w. ze beperken zich tot bepaalde segmenten van de hartspier. Tot op heden kunnen dergelijke regionale afwijkingen enkel gedetecteerd worden door een visuele analyse van de wandbeweging en -verdikking op de conventionele beelden. Om deze reden werden relatief recent 'strain' en 'strain rate' beeldvorming geintroduceerd. Deze technieken laten toe om de segmentele vervorming en vervormingssnelheid van de hartspier quantitatief te beschrijven, hetgeen de inter- en intra-observer variabiliteit voor de detectie van regionale abnormaliteiten ten goede kan komen. Strain schatting met behulp van ultrasone golven 'Strain' is een meting van de hoeveelheid vervorming. In zijn eenvoudigste 1-dimensionele benadering kan strain uitgedrukt worden als: S(t) = (l(t) - l0)/l0, waarbij S(t) de strain (m.a.w. hoeveelheid vervorming) op het ogenblik t, l(t) de instantane lengte van het (1-dimensionele) object en l0 de lengte van het object in zijn intiele, onvervormde toestand. De huidige implementatie van 'strain imaging' is gebaseerd op 'Doppler Myocardial Imaging'. Aangezien Doppler methoden enkel de snelheidscomponent in de richting van de beeldlijn kunnen detecteren, is deze implementatie van 'strain imaging' ook beperkt tot het meten van vervormingen die plaats vinden in de richting van de beeldlijn. Vervorming loodrecht op de beeldlijn wordt niet gedetecteerd. Het aantal echocardiografische beeldvlakken door het hart is beperkt omwille van van de aanwezigheid van de ribben (die de akoestische energie zo goed als volledig reflecteren en daardoor beeldvorming van onderliggende structuren onmogelijk maken). Dit, in combinatie met het feit dat enkel de vervormingscomponent in de richting van de beeldlijn kan gemeten worden, legt beperkingen op aan de huidige meettechniek in de zin dat slechts bepaalde vervormingscomponenten in welbepaalde cardiale segmenten kunnen gemeten worden. De informatie over de manier waarop een myocardiaal segment vervormt blijft dus beperkt. Bovendien resulteert dit een-dimensionele karakter van de strain meting in een hoekafhankelijkheid van de meting, hetgeen niet alleen de kli-nische interpretatie moeilijker maakt, maar ook een bepaalde expertise van de gebruiker verwacht. Tot slot vereist een correcte vervormingsanalyse het manueel aanduiden van het traject dat een bepaald myocardiaal segment volgt in het beeldvlak tijdens de cardiale cyclus. Deze procedure is tamelijk tijdrovend hetgeen de techniek minder klinisch toepasbaar maakt. De hoekafhankelijkheid, en een aantal andere tekortkomingen, van de huidige techniek zijn het gevolg van het een-dimensionele karakter van de snelheidsmeting. Een oplossing zou er dus in kunnen bestaan de snelheidsvector, eerder dan een snelheidscomponent volgens de beeldlijn, te bepalen. Dit is mogelijk door het volgen van beeldpatronen tussen opeenvolgende ultrasone beelden. Inderdaad, voor elke pixel in het beeld kan een hoekonafhankelijke snelheidsschatting gemaakt worden door een zoekpatroon te selecteren rond die pixel en dit patroon vervolgens terug te zoeken in het daaropvolgende beeld. Hiertoe wordt het zoekpatroon achtereenvolgens op verschillende posities geplaatst en wordt op elke positie een maat gedefinieerd voor de mate van overeenkomst tussen het zoekpatroon en het beeld in het overlappende gebied. De positie waar de overeenkomst maximaal is definieert de verplaatsing in het vlak tussen de twee beelden. Doelstelling en overzicht Het doel van dit werk was het ontwikkelen, implementeren en valideren van algorithmen voor de multi-dimensionele vervormingsmeting van de hartspier. Dit zou ons niet enkel in staat stellen de complexe vervorming van het hart beter te bepalen, maar zou de huidige meettechniek ook hoekonafhankelijk maken. Het eerste voordeel zou bij kunnen dragen tot een beter begrip van de cardiale (patho)fysiologie, terwijl het tweede de techniek minder expert-afhankelijk zou maken vermits het probleem van hoekafhankelijkheid wordt vermeden. Dit werk kan onderverdeeld worden in drie delen: 1. Ontwikkeling van algorithmen voor de schatting van multi-dimensionele vervorming van elastische voorwerpen gebaseerd op gesimuleerde data. 2. Validatie van deze algorithmen door het opmeten van vervormingseigenschappen in in-vitro en in-vivo modellen, waarbij onafhankelijke technieken gebruikt worden als referentie. 3. Implementatie van de optimale mthode voor multi-dimensionele vervormingsanalyses in een gebruiksvriendelijke omgeving voor onderzoeksdoeleinden. Materiaal en methoden Vergelijking van verschillende maten voor het uitdrukken van overeenkomst tussen signalen Een van de fundamentele problemen bij het maken van een robuste, hoekonafhankelijke, strain schatting is het feit dat de snelheidscomponent loodrecht op de geluidsbundel (azimuth richting) intrinsiek ruisgevoeliger is dan de component in de richting van de geluidsvoortplanting (axiale richting). Het doel van deze studie was een afstandsmaat te vinden die optimaal geschikt is voor het volgen van radio-frequente (RF) patronen in zowel axiale als azimuth richting. Gebaseerd op gesimuleerde data werd de performantie van de volgende afstandsmaten vergeleken: cross-correlatie, genormalizeerde cross-correlatie, som van absolute verschillen, som van kwadratische verschillen. Met behulp van de normale cross-correlatie als afstandsmaat, was twee-dimensionele snelheidsschatting niet mogelijk. Genormalizeerde cross-correlatie, som van absolute verschillen en som van kwadratische verschillen leverden echter nauwkeurige resultaten voor schatting van zowel de axiale als de azimuthale snelheidscomponent. Voor kortere tijdsvensters, werd de som van kwadratische verschillen de betere twee-dimensionele snelheidsschatter bevonden. Bepalen van optimale parameters van het algorithme voor twee-dimensionele snelheidsschatting Twee-dimensionele snelheidsschatting is meestal gebaseerd op een schatting van de twee-dimensionele beweging van spatiale karakteristieken van ofwel de grijswaarden ofwel de radio-frequente beelden, gebruik makend van zowel 1D of 2D zoekpatronen. De verschillende benaderingen hebben elk hun voor- en nadelen maar in het algemeen kan gezegd worden dat een balans moet gezocht worden tussen nauwkeurigheid enerzijds en rekenintensitiviteit van de methodologie anderzijds. Niettegenstaande het feit dat het effect van sommige van deze parameters werd beschreven in de literatuur waren deze studies veelal beperkt tot gesimuleerde data of data opgenomen in gelatine modellen voor zachte weefsels. Het doel van deze studie was dan ook de invloed van verschillende parameters van het algorithme voor twee-dimensionele strainschatting na te gaan in een in-vivo situatie ten einde de rekenbelasting van de methode te optimizeren. B-mode RF data van de infero-laterale hartwand werd opgenomen in 4 schapen tijdens open-thorax chirurgie. De twee-dimensionele verplaatsingsschatting werd gedaan met behulp van de som van kwadratische verschillen, waarbij verschillende parameters van het algorithme systematisch werden veranderd. Myocardiale radiale en longitudinale strain, in de infero-laterale hartwand, werden vervolgens berekend als de 2D spatiale gradienten van de verplaatsing. Als onafhankelijke meting van vervorming, en als referentie voor deze vervormingsmetingen, werden drie sonometrische kristallen ingeplant. Er werden geen statistisch significante verschillen gevonden in de nauwkeurigheid van de methode voor het detecteren van axiale of azimuth vervorming bij het aanpassen van de grootte van het zoekpatroon. De gemiddelde fout werd evenmin significant beinvloed door de bemonsteringsfrequentie of door het volgen van grijswaarden dan wel radio-frequente patronen. Voor alle parameters werd de longitudinale vervorming echter kleiner bevonden dan de radiale (p < 0.01). Het werd reeds aangetoond in de literatuur dat, onder ideale omstandigheden, parameters zoals de grootte van het zoekpatroon en de bemonsteringsfrequentie van het signaal, een significante impact hebben op de variantie van de strain schatters. Deze resultaten werden echter niet bevestigd in-vivo, hetgeen erop wijst dat andere bronnen van ruis dominant zijn in de in-vivo situatie. Korte, 1D, zoekpatronen kunnen dus een voordeel bieden voor 2D vervormingsschatting aangezien zij een gelijkaardige nauwkeurigheid bieden maar aan een verminderde rekenbelasting. Validatie in gelatine modellen voor zachte weefsels Het doel van deze studie was de ontwikkelde methodologie te valideren in gelatine modellen voor zachte weefsels. Hiertoe werd een gelatine model gebouwd in de vorm van een dikwandige, holle cilinder. Dit model werd gemonteerd in een waterbad en kon passief vervormd worden door het veranderen van de druk in het lumen van het model. De twee-dimensionele vervorming werd bepaald op basis van de 2D snelheidsschattingen, gebaseerd op het volgen van 1D radio-frequente patronen tussen opeenvolgende beelden. Daarenboven werden ultrasone micro-kristallen ingeplant in de binnen- en buitenwand van de cilinder als onafhankelijk meting van de vervorming van de wand van het model. De twee metingen werden vergeleken met behulp van lineaire regressie, de correlatie coefficient en Bland-Altman statistiek. Zoals verwacht kon worden, waren de vervormingsschattingen, waarbij de azimuth snelheid dominant is, minder nauwkeurig dan de schattingen waarbij de axiale snelheidscomponent domineert. In het eerste geval werd een correlatie coefficient r = 0.78 gevonden terwijl voor de axiale strain waarden de correlatie coefficient r = 0.83 was. Gegeven dat de vorm en de eigenschappen van de 2D vervormingscurven in het algemeen zeer nauwkeurig waren (r = 0.95 en r = 0.84), werd de ontwikkelde methode geschikt bevonden voor klinische toepassing. Validatie in-vivo Het doel van deze studie was de ontwikkelde methodologie te valideren in-vivo. Hiertoe werd in 5 schapen data opgenomen in een parasternaal lange-as echocardiografische snede. Radiale en longitudinale strain van de infero-laterale hartwand werden vervolgens simultaan geschat, op basis van deze data, met behulp van de ontwikkelde methodologie. Als referentie voor de vervorming van deze hartwand werden sonomicrometrische kristallen gebruikt. Nadat data werd opgenomen in rust, werd de vervorming van de hartwand gemoduleerd door pharmacologische verandering van de inotrope toestand van het hart en door het induceren van ischemie. Piek radiale en longitudinale strain waarden, gemeten met de ontwikkelde methode, werden vergeleken met de waarden gevonden via sonomicrometrie met behulp van de intra-class correlatie coefficient en Bland-Altman statistiek. Bland-Altman analyse toonde een goede overeenkomst aan tussen de vervorming gemeten via de ontwikkelde methodologie en de sonomicrometrische benadering. De intra-class correlatie coefficient was ICCC = 0.72 voor de radiale strain schatting terwijl ICCC = 0.80 was voor de longitudinale schatting. Toepassing in TEE beeldvorming Het doel van deze studie was de toepasbaarheid van de ontwikkelde hoek-onafhankelijke, twee-dimensionele vervormingsmeting te testen tijdens TEE beeldvorming. Hiertoe werden in 9 consecutieve patienten, waarvoor een klinische TEE studie werd gepland, beelden opgenomen in achtereenvolgens een transgastrische (TEE) en een transthoracale (TTE) lange- en korte-as sneden. Vervormingsmetingen werden vergeleken tussen beide beeldvormingsbenaderingen (TEE vs TTE). In een Bland-Altman analyse werden limits of agreement van 3.3+-9.3% en 0.3+-12.1% gevonden voor de radiale en longitudinale vervormingscomponent respectievelijk. Met behulp van lineair regressie werd voor de radiale data een correlatie coefficient r = 0.74 gevonden terwijl er voor de longitudinale data geen significante correlatie was. Op basis van deze studie werd twee-dimensionele vervormingsmeting van de hartspier tijdens TEE beeldvorming haalbaar bevonden. Deze methode omvat het automatisch volgen van het interesse gebied. Het accuraat meten van de longitudinale vervormingscomponent werd echter niet klinisch bruikbaar bevonden met de huidige methodologie. Introduction. Echocardiography is currently the most important non-invasive imaging modality in clinical cardiology. The reasons for its popularity are many. Compared to other medical imaging modalities like magnetic resonance imaging (MRI), computer tomography (CT), and nuclear imaging the ultrasound equipment is portable, easy to use, and readily available. Because of this it is currently the only bed-side imaging modality used in cardiology today. A normal clinical echo exam is performed by visually inspecting the gray-scale image and performing measurements of volumes and wall thicknesses. In addition, Doppler measurements of the blood-flow are performed in order to assess the hemodynamic performance of the heart. Most of these parameters are derived from global measurements and therefore describe the heart as a whole. However, several cardiac diseases, like ischemia or infarction, are regional and limited to certain segments of the myocardium. Until now these lesions have been diagnosed by visual assessment of wall motion and deformation. In recent years, strain and strain-rate imaging (SRI) have emerged as promising tools to localize and diagnose these regional myocardial diseases. Strain and strain-rate parameters describe the regional myocardial deformation as quantitative parameters. The quantitative nature of this method has the potential to reduce the inter/intra observer variability currently present in the diagnosis of regional myocardial disease Ultrasound Based Strain Estimation. Strain is a measure of deformation and the simplest form of strain is the one-dimensional strain, which can be expressed as the change in length of a bar with respect to its initial shape S(t) = (l(t) - l0)(l0), where S(t) is strain, l(t) is the instantaneous length at time t, and l0 is the length in the undeformed state. The current deformation imaging methodology is based on color Doppler imaging and it therefore inherits the fundamental limitations of this method. As color Doppler is only able to estimate the velocity component along the ultrasound beam, the derived deformation estimation is also limited to the component along the beam. As there are a limited number of acoustic windows through the human thorax, this imposes difficulties in assessing the different strain components. The current methodology is angle dependent, which makes the clinical interpretation more difficult and requires a high level of operator expertise. Moreover, this approach implies that only one component of the true 3D deformation of a myocardial segment is measured within one acquisition, thus limiting the information available on the myocardial deformation. Finally, to obtain reliable deformation estimates, it is necessary at present to manually track a myocardial segment throughout the cardiac cycle. This makes the technique rather time-consuming and therefore less clinically applicable. The angle dependency of the current deformation imaging methodology originates from the one dimensional nature of the velocity estimates. The solution to these problems therefore lies in finding the velocity vector rather than the velocity along the ultrasound beam. This can be obtained by tracking patterns in the ultrasound image between consecutive frames. For each pixel in the image, angle-independent velocity estimation is performed by selecting a search pattern around that pixel in one frame and looking for a matching pattern in a search region around that pixel of the following frame . The search pattern is placed at different positions in the search region, and the similarity is measured for the overlapping area. The position where the highest similarity is found determines the in-plane frame-to-frame displacement relative to its initial position. Aims and Outline. The aim

Academic collection --- 5 --- 6 --- 61 --- 6 Biomedische wetenschappen. Ingenieurswetenschappen. Computerwetenschap. Grafische industrie. Uitgeverij --- Biomedische wetenschappen. Ingenieurswetenschappen. Computerwetenschap. Grafische industrie. Uitgeverij --- 5 Wiskunde. Natuurwetenschappen --- Wiskunde. Natuurwetenschappen --- Geneeskunde. Hygiëne. Farmacie --- Theses

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Christian fundamental theology --- #GBIB:SMM --- #gsdb14 --- #SBIB:316.331H600 --- #GROL:SEMI-230.4 --- #GROL:SEMI-316:2 --- #GGSB: Dogmatiek --- #GGSB: Dogma- en theologiegeschiedenis --- #GGSB: Fundamentele theologie --- #GGSB: Volksreligie (volksreligiositeit / devotie) --- #GGSB: Kerk & wereld --- #gsdb3 --- C1 --- kritiek --- theologie --- religie --- volksgeloof [religie] --- basisgemeenschappen --- bevrijdingstheologie --- 2 --- --- 6 --- 211.55 --- Secularisatie: algemeen --- Kerken en religie --- Biomedische wetenschappen. Ingenieurswetenschappen. Computerwetenschap. Grafische industrie. Uitgeverij --- Secularisatie. Entmythologisierung --- 211.55 Secularisatie. Entmythologisierung --- 6 Biomedische wetenschappen. Ingenieurswetenschappen. Computerwetenschap. Grafische industrie. Uitgeverij --- Dogmatiek --- Dogma- en theologiegeschiedenis --- Fundamentele theologie --- Volksreligie (volksreligiositeit / devotie) --- Kerk & wereld

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Religion and sociology --- #GROL:SEMI-316:2 --- 316:2 <492> --- 6 --- 6 Biomedische wetenschappen. Ingenieurswetenschappen. Computerwetenschap. Grafische industrie. Uitgeverij --- Biomedische wetenschappen. Ingenieurswetenschappen. Computerwetenschap. Grafische industrie. Uitgeverij --- 316:2 <492> Godsdienstsociologie--Nederland --- Godsdienstsociologie--Nederland --- Religion and society --- Religious sociology --- Society and religion --- Sociology, Religious --- Sociology and religion --- Sociology of religion --- Sociology --- Netherlands --- Religion. --- The Netherlands --- Pays-Bas --- Países Baixos --- Holland --- Spanish Netherlands --- Pays-Bas espagnols --- Austrian Netherlands --- Pays-Bas autrichiens --- Oostenrijkse Nederlanden --- Southern Netherlands --- Pays-Bas méridionaux --- Zuidelijke Nederlanden --- Niderlandy --- Belanda --- Nederland --- Koninkrijk der Nederlanden --- Reino dos Países Baixos --- Royaume des Pays-Bas --- Kingdom of the Netherlands --- Países Bajos --- Holanda --- Nederlân --- Hulanda --- Beulanda --- Niderland --- Niderlande --- هولندا --- مملكة هولندا --- Mamlakat Hūlandā --- Olanda --- Payis-Bâs --- Países Baxos --- Aynacha Jach'a Markanaka --- Nirlan --- Niderland Krallığı --- Kē-tē-kok --- Landa --- Kerajaan Landa --- Нидерландтар --- Niderlandtar --- Нидерландтар Короллеге --- Niderlandtar Korollege --- Нідэрланды --- Каралеўства Нідэрланды --- Karaleŭstva Nidėrlandy --- Nederlands --- Niadaland --- Holandija --- Kraljevina Holandija --- Izelvroioù --- Нидерландия --- Niderlandii︠a︡ --- Кралство Нидерландия --- Kralstvo Niderlandii︠a︡ --- Països Baixos --- Нидерландсем --- Niderlandsem --- Нидерландсен Патшалăхĕ --- Niderlandsen Patshalăkhĕ --- Nizozemsko --- Paesi Bassi --- Regnu di i Paesi Bassi --- Iseldiroedd --- Nederlandene --- Niederlande --- Kéyah Wóyahgo Siʼánígíí --- Nižozemska --- Kralojstwo Nederlandow --- Madalmaad --- Ολλανδία --- Ollandia --- Hollandia --- Κάτω Χώρες --- Katō Chōres --- Βασίλειο των Κάτω Χωρών --- Vasileio tōn Katō Chōrōn --- Nederlando --- Reĝlando Nederlando --- Paisis Bajus --- Herbehereak --- Herbehereetako Erresumaren --- هلند --- Huland --- Niðurlond --- Háland --- Paîs Bas --- Neerlande --- Ísiltír --- Ríocht na hÍsiltíre --- Çheer Injil --- Çheer y Vagheragh --- Reeriaght ny Çheer Injil --- Tìrean Ìsle --- Hò-làn --- Недерлендин Нутг --- Nederlendin Nutg --- 네덜란드 --- Nedŏllandŭ --- Hōlani --- Nederlandia --- Pais Basse --- Regno del Paises Basse --- Нидерландтæ --- Niderlandtæ --- Нидерландты Къаролад --- Niderlandty Kʺarolad --- Konungsríkið Holland --- הולנד --- Holand --- ממלכת ארצות השפלה --- Mamlekhet Artsot ha-Shefelah --- Walanda --- Hollandi --- Нидерландла --- Niderlandla --- Нидерландланы Королевствосу --- Niderlandlany Korolevstvosu --- Néderlandzkô --- Нидерланд --- Iseldiryow --- Ubuholandi --- Ubuhorandi --- Nederilande --- Нидерланддар --- Niderlanddar --- Uholanzi --- Ufalme wa Nchi za Chini --- Нидерландъяс --- Niderlandʺi︠a︡s --- Нидерландъяс Корольув --- Niderlandʺi︠a︡s Korolʹuv --- Peyiba --- Holenda --- Keyatiya Nederlandan --- Payises Bashos --- פאייסיס באשוס --- Nīderlandeja --- Batavia --- Regni Nederlandiarum --- Nīderlandes Karaliste --- Nyderlandai --- Nyderlandų Karalystė --- Paixi Basci --- Paes Bass --- Ulanda --- Holland Királyság --- Keninkryk fan 'e Nederlannen --- Reino di Hulanda --- Холандија --- Кралство Холандија --- Kralstvo Holandija --- Pajjiżi l-Baxxi --- Hōrana --- Недерлатт --- Nederlatt --- Оцязорксши Недерлатт --- Ot︠s︡i︠a︡zorksshi Nederlatt --- Нидерландын Вант Улс --- Niderlandyn Vant Uls --- Tlanitlālpan --- Huēyitlahtohcāyōtl in Tlanitlālpan --- Eben Eyong --- Nederlaand --- オランダ --- Oranda --- オランダ王国 --- Oranda Ōkoku --- Ulanna --- Nethiland --- Nederlande --- Holandska --- Holland (Kingdom) --- Batavian Republic --- United Provinces of the Netherlands