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dc.contributor.author
García, Camila
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dc.contributor.author
Narata, Ana Paula
dc.contributor.author
Liu, Jianmin
dc.contributor.author
Fang, Yibin
dc.contributor.author
Larrabide, Ignacio
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dc.date.available
2024-02-01T11:59:46Z
dc.date.issued
2023-10
dc.identifier.citation
García, Camila; Narata, Ana Paula; Liu, Jianmin; Fang, Yibin; Larrabide, Ignacio; Comparative Study of Automated Algorithms for Brain Arteriovenous Malformation Nidus Extent Identification Using 3DRA; Springer; Cardiovascular Engineering and Technology; 14; 6; 10-2023; 801-809
dc.identifier.issn
1869-408X
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/225404
dc.description.abstract
Purpose: When performing a brain arteriovenous malformation (bAVMs) intervention, computer-assisted analysis of bAVMs can aid clinicians in planning precise therapeutic alternatives. Therefore, we aim to assess currently available methods for bAVMs nidus extent identification over 3DRA. To this end, we establish a unified framework to contrast them over the same dataset, fully automatising the workflows. Materials and Methods: We retrospectively collected contrast-enhanced 3DRA scans of patients with bAVMs. A segmentation network was used to automatically acquire the brain vessels segmentation for each case. We applied the nidus extent identification algorithms over each of the segmentations, computing overlap measurements against manual nidus delineations. Results: We evaluated the methods over a private dataset with 22 3DRA scans of individuals with bAVMs. The best-performing alternatives resulted in 0.82± 0.14 and 0.81± 0.16 dice coefficient values. Conclusions: The mathematical morphology-based approach showed higher robustness through inter-case variability. The skeleton-based approach leverages the skeleton topomorphology characteristics, while being highly sensitive to anatomical variations and the skeletonisation method employed. Overall, nidus extent identification algorithms are also limited by the quality of the raw volume, as the consequent imprecise vessel segmentation will hinder their results. Performance of the available alternatives remains subpar. This analysis allows for a better understanding of the current limitations.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Springer
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
ANGIOGRAPHY
dc.subject
AVM
dc.subject
NIDUS IDENTIFICATION
dc.subject
VASCULAR-INTERVENTIONAL
dc.subject.classification
Otras Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
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dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.title
Comparative Study of Automated Algorithms for Brain Arteriovenous Malformation Nidus Extent Identification Using 3DRA
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2024-01-30T15:43:04Z
dc.identifier.eissn
1869-4098
dc.journal.volume
14
dc.journal.number
6
dc.journal.pagination
801-809
dc.journal.pais
Alemania
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dc.description.fil
Fil: García, Camila. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina
dc.description.fil
Fil: Narata, Ana Paula. University of Southampton; Reino Unido
dc.description.fil
Fil: Liu, Jianmin. Changhai Hospital; China
dc.description.fil
Fil: Fang, Yibin. Tongji University; China
dc.description.fil
Fil: Larrabide, Ignacio. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina
dc.journal.title
Cardiovascular Engineering and Technology
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://link.springer.com/10.1007/s13239-023-00688-w
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1007/s13239-023-00688-w
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