Automatic identification and reconstruction of the right phrenic nerve on computed tomography

Céline Cuypers Kobe Bamps
Voorkamerfibrillatie kan invasief behandeld worden door middel van pulmonaalvene isolatie. Hierbij bestaat het risico dat de rechter nervus phrenicus beschadigd wordt. In deze masterthesis wordt een algoritme ontwikkeld voor de automatische detectie en reconstructie van deze zenuw. Het ontworpen EXSAC-algoritme is in staat om de nervus phrenicus te detecteren met een accuraatheid van 3,51 mm bij 89% van de 27 testpatiënten.

Hoe de hik ons leven kan redden

Heb je regelmatig last van de hik, dan heb je waarschijnlijk al honderden keren gehoord dat je aan het groeien bent. Dat dit een fabeltje is, is wel duidelijk, maar wist je al dat cardiologen die vervelende ‘hik’ gebruiken tijdens hartoperaties? 

In onze thesis hebben we onderzoek gedaan naar de detectie van de nervus phrenicus. Dit is de zenuw die verantwoordelijk is voor de ademhaling. Zij wordt geprikkeld door signalen uit de hersenen en zorgt er voor dat het middenrif op en neer beweegt. Wanneer deze zenuw te sterk gestimuleerd wordt, beginnen we te hikken. Maar wat heeft deze zenuw nu met ons hart te maken? Wel daarvoor nemen we jullie mee naar het Hartcentrum Hasselt.

Het hart in vuur en vlam

In Hartcentrum Hasselt behandelt cardioloog Pieter Koopman patiënten met voorkamerfibrillatie. Dat is een hartritmestoornis waarbij de hartkamers onregelmatig samentrekken. Hierdoor krijgt de patiënt last van hartkloppingen en kortademigheid. De onregelmatige contracties ontstaan door ruissignalen die zich chaotisch verspreiden doorheen de voorkamers van het hart. Vaak zijn deze ruissignalen afkomstig uit de longen. Daarom voert dokter Koopman een zogenaamde ablatie uit. Dat is een procedure waarbij het weefsel aan de uitgang van de longaders in het hart wordt verschroeid. Zo ontstaat er een elektrische isolatie waardoor de externe signalen uit de longen het hart niet meer kunnen beïnvloeden.

Er bestaan verschillende soorten ablaties. De eerste is de punt-per-punt ablatie. Hierbij brandt de chirurg alle punten van de omtrek van de longader één voor één weg met behulp van radiofrequente energie. Dit neemt natuurlijk veel tijd in beslag. Daarom kiest men tegenwoordig vaak voor ballonablaties. Bij deze methode wordt er een ballon in de longader gebracht zodat de volledige omtrek in één beweging geableerd kan worden. Er bestaan twee soorten ballonablaties. Bij een cryoballon wordt het weefsel bevroren, terwijl bij een laserballon het weefsel weggebrand wordt met laserenergie. Het voordeel van deze laatste techniek is dat de ballon aangepast kan worden aan de anatomie van de patiënt. Terwijl een cryoballon steeds volledig opgeblazen moet worden, en hierdoor soms te diep of net niet diep genoeg in de longaders geraakt, kan een laserballon opgeblazen worden tot een variabele grootte.

Niet zonder risico

Wanneer een ablatie wordt uitgevoerd, bestaat de kans dat de nervus phrenicus wordt beschadigd. Deze loopt immers bij sommige patiënten heel dicht langs de longaders. Wanneer de arts de ablatie uitvoert, kan de zenuw oververhit geraken of zelfs volledig doorgebrand worden. Om op elk moment van de ingreep er zeker van te zijn dat er niks gebeurt met de nervus phrenicus, stimuleert de arts de zenuw gedurende de hele ablatie. Hierdoor ligt de patiënt dus al hikkend op de operatietafel. Een verpleegkundige houdt in de gaten of de hik niet verdwijnt. Ook wordt het signaal van het diafragma opgemeten zodat een verzwakking snel gedetecteerd kan worden. Wanneer de hik wegvalt, wordt de procedure onmiddellijk stopgezet zodat de zenuw zich hopelijk kan herstellen. Helaas is het in dat geval vaak al te laat. Wanneer de hik wegvalt, is er immers al iets met de zenuw gebeurd.

De zoektocht naar een speld in een hooiberg

De zenuw op een CT-slice

 

In onze masterproef hebben we een algoritme ontwikkeld om de locatie van de nervus phrenicus te bepalen vóór de ingreep. Hiervoor maken we gebruik van de beelden van een CT-scan (een röntgenfoto die bestaat uit verschillende schijfjes). Enkele pixels met een hoge intensiteit die de zenuw voorstellen kunnen gedetecteerd worden. Met het blote oog zijn deze pixels zeer moeilijk te zien. Het is een beetje als zoeken naar een speld in een hooiberg.

 

Segmentatie randen hartSegmentatie wit contrast

 

We hebben het algoritme dan ook stap per stap opgebouwd. Na het wegwerken van het grootste gedeelte van de ruis op de beelden, worden enkele belangrijke delen van het hart gesegmenteerd, waaronder de linkervoorkamer en de aorta. Deze delen zijn makkelijk te herkennen omdat ze een felle witte kleur hebben op de CT-beelden. Dit komt doordat er voor het nemen van de CT-scan een contrastvloeistof wordt ingespoten. Ook bepalen we de randen van het hart.

 

Segmentatie zenuwgebiedSegmentatie rechtervoorkamer en kamer

 

Vervolgens gaan we op zoek naar de grijze onderdelen van de figuur. Deze stellen de rechtervoorkamer en kamer voor. Op basis van deze onderdelen kunnen we een klein gebied van het CT-beeld bepalen waarin op zoek gegaan wordt naar de zenuw. Onze hooiberg is dus al een heel stuk kleiner geworden.

 

Mogelijke locaties zenuw

 

Zoals eerder gezegd, kunnen we de nervus phrenicus herkennen als een puntje met een hele hoge intensiteit. We gaan dus op zoek naar een lichtpuntje in dit zenuwgebied. Helaas vinden we niet één lichtpuntje, maar een heleboel lichtpuntjes per beeld van de CT-scan. We verzamelen al deze lichtpuntjes in een grote puntenwolk. Ergens in deze puntenwolk zit de nervus phrenicus verstopt die we gaan zoeken via een zelfgeschreven algoritme. Dit algoritme hebben we gedoopt als ‘EXSAC’ (voor de techneuten: omdat het gebaseerd is op het RANSAC-algoritme). 

 

De resultaten van de zoektocht

De gereconstrueerde nervus phrenicusWe hebben het algoritme uitgetest op 27 testpatiënten. Bij 89% van de patiënten kan EXSAC de zenuw detecteren met een accuraatheid van 3,51 millimeter. Omdat de dokter de ablatie slechts kan uitvoeren met een nauwkeurigheid van 5 à 6 millimeter, is dit een zeer goed resultaat. Het algoritme kan ingezet worden om de locatie van de zenuw vóór de ingreep weer te geven. Zo weet de arts precies waar de gevaarlijke punten zijn en kan hij extra opletten wanneer de zenuw erg dicht bij het ablatiegebied gelegen is.

Vooraleer het algoritme in het operatiekwartier gebruikt zal worden, moeten er nog een reeks medische validaties worden uitgevoerd. Dus tot dan, blijft de hik onze redder in nood!

Bibliografie

[1]       K. Bamps and P. Polmans, “Automatic identification and reconstruction of the right phrenic nerve on computed tomography – proof of concept,” pp. 1–8, 2016.

[2]       Mathworks, “MathWorks - Makers of MATLAB and Simulink.” [Online]. Available: https://nl.mathworks.com/. [Accessed: 06-Apr-2017].

[3]       Hamilton Cardiology Associates, “Atrial Fibrillation – Hamilton Cardiology Associates – New Jersey’s Leading Board Certified Cardiologists.” [Online]. Available: https://www.hcahamilton.com/atrial-fibrillation. [Accessed: 24-May-2017].

[4]       Osmosis, Atrial fibrillation (A-fib, AF) - causes, symptoms, treatment & pathology. 2016.

[5]       StopAfib.org, “Atrial Fibrillation Catheter Ablation Technology—Balloon Catheters,” 2012. [Online]. Available: http://www.stopafib.org/catheter-ablation/technology-balloon.cfm. [Accessed: 05-Apr-2017].

[6]       G.-B. CHIERCHIA et al., “Impact on Clinical Outcome of Premature Interruption of Cryoenergy Delivery Due to Phrenic Nerve Palsy During Second Generation Cryoballoon Ablation for Paroxysmal Atrial Fibrillation,” J. Cardiovasc. Electrophysiol., vol. 26, no. 9, pp. 950–955, Sep. 2015.

[7]       S. R. Dukkipati et al., “Pulmonary Vein Isolation Using a Visually Guided Laser Balloon Catheter: The First 200-Patient Multicenter Clinical Experience,” Circ. Arrhythmia Electrophysiol., vol. 6, no. 3, pp. 467–472, Jun. 2013.

[8]       prof. dr. J. W. S. prof. dr. J.B.M. Kuks, Klinische Neurologie. 2012.

[9]       S. L. Aquino, G. R. Duncan, and A. L. Hayman, “Nerves of the Thorax: Atlas of Normal and Pathologic Findings,” RadioGraphics, vol. 21, pp. 1275–1281, 2001.

[10]     B. Schmidt, K. R. J. Chun, F. Ouyang, A. Metzner, M. Antz, and K.-H. Kuck, “Three-dimensional reconstruction of the anatomic course of the right phrenic nerve in humans by pace mapping,” Hear. Rhythm, vol. 5, no. 8, pp. 1120–1126, 2008.

[11]     R. Horton et al., “Locating the right phrenic nerve by imaging the right pericardiophrenic artery with computerized tomographic angiography: Implications for balloon-based procedures,” Hear. Rhythm, vol. 7, no. 7, pp. 937–941, 2010.

[12]     R. C. Gonzalez, Rafael C. Gonzalez, Richard  E.Woods, and S. L. Eddins, “Digital image processing using matlab,” Ceit.Aut.Ac.Ir. p. 609, 2009.

[13]     MathWorks, “Edge Detection - MATLAB & Simulink.” [Online]. Available: https://nl.mathworks.com/discovery/edge-detection.html. [Accessed: 07-Apr-2017].

[14]     R. Schnabel, R. Wahl, and R. Klein, “Efficient RANSAC for Point-Cloud Shape Detection,” Comput. Graph. Forum, vol. 26, no. 2, pp. 214–226, Jun. 2007.

[15]     J. D. Foley, M. A. Fischler, and R. C. Bolles, “Graphics and Image Processing Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Apphcatlons to Image Analysis and Automated Cartography.”

[16]     NEMA, “Digital Imaging and Communications in Medicine.” [Online]. Available: http://dicom.nema.org/. [Accessed: 07-Apr-2017].

[17]     D. R. Varma, “Managing DICOM images: Tips and tricks for the radiologist.,” Indian J. Radiol. Imaging, vol. 22, no. 1, pp. 4–13, Jan. 2012.

[18]     MathWorks, “Read DICOM image - MATLAB dicomread - MathWorks Benelux.” [Online]. Available: https://nl.mathworks.com/help/images/ref/dicomread.html. [Accessed: 06-Apr-2017].

[19]     B. (Philips) Revet, “DICOM Cook Book for Implementations in Modalities,” vol. 14, 1997.

[20]     R. Kumar, “Diffusion Filtering for Image Denoising - File Exchange - MATLAB Central,” 2010. [Online]. Available: http://nl.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/28112-diffusion-filt…. [Accessed: 12-May-2017].

[21]     Eli Billauer, “peakdet: Peak detection using MATLAB,” 2012. [Online]. Available: http://billauer.co.il/peakdet.html. [Accessed: 24-Mar-2017].

 

 

Universiteit of Hogeschool
Master in de industriële wetenschappen: Elektronica-ICT
Publicatiejaar
2017
Promotor
Dr. Ir. Luc Claesen & Dr. Cardioloog Pieter Koopman
Kernwoorden