Assessment Myocardial Perfusion and Contraction by Karhunen-Loeve Transform on Scintigraphic Images

Abstract

Theory and previous studies showed that KLT (an application of principal component transform for imaging) can be use for analysis of cardiac function. This paper presents the results of our studies concerning the applications of KLT for images smoothing, quantification of myocardial contraction, and improvement of inter-observer reproducibility in cardiac imaging. The paper also describes the use of 4D cardiac phantom to quantify Karhunen-Loeve images.

Modelo de simulación para la evaluación de técnicas de análisis de imágenes de ventriculografía radioisotópica en equilibrio

“…El modelo conceptual con el que generamos nuestras simulaciones fundamentado a partir de la descomposición de valores singulares de la matriz de datos temporales contenidos en las imágenes de VRIE, nos permitió obtener los vectores u 0 , u 1 asociados al comportamiento de las estructuras cardíacas presentes en la imágen [67,68]. Algunos autores han explorado el análisis factorial que permite representar en imágenes factoriales las estructuras anatómicas que tienen comportamientos fisiológicos asociados a cada factor y realizar correcciones al análisis factorial o realizar rotaciones a la matriz para eliminar las soluciones ambiguas que se presentan en este tipo de análi- sis [28,34,75], con el objetivo de la separación de las estructuras cardíacas y su comportamiento temporal eliminando los posibles traslapes y ruido de fondo.…”

“…Comas et al [67,68], dan la siguiente interpretación de los eigenvectores espaciales u 0 , u 1 , obtenidos a partir del análisis de una secuencia de imágenes miocárdicas GSPECT utilizando la transformada de Karhunen-Loeve: El primer eigenvector espacial u 0 es una representación del promedio espacial de las estructuras cardíacas presentes en la serie de imágenes de VRIE durante el ciclo cardíaco.…”

“…Finalmente, se les aplica la ortonormalización de Gram-Schmidt para obtener los eigenvectores ortonormales espaciales {u 0m ,u 1m }, que se observan en la figura 40. No existe consenso sobre la interpretación fisiológica a los eigenvectores temporales v 2 y espaciales u 2 obtenidos de una serie de imágenes de VRIE en pacientes normales [68]. No obstante, el patrón de comportamiento anormal que se observa en una asincronía intraventricular, puede ser observado en el conjunto de vectores {v 2 , u 2 } que provienen de una matriz de datos de una serie de VRIE de un paciente con esta cardiopatía ( Ver figura 41).…”