Deep learning based coronary artery centerline tracking aimed at fractional flow reserve prediction from CCTA images

Coronary artery disease (CAD) is characterized by an inadequate supply of oxygen-rich blood to the myocardium because of narrowing or blocking of a coronary artery by atherosclerotic plaques. In extreme cases, the effect may be a myocardial infarction. CAD accounted for approximately 12.6% of deaths in the US in 2018, causing 360’900 deaths. Fractional Flow Reserve (FFR) assessment is a relatively novel invasive procedure for CAD evaluation. The severity and anatomical extent of CAD can be assessed non-invasively by Coronary Computed Tomography Angiography (CCTA). Lately, many approaches are being proposed to fully-automatically estimate the FFR index directly from CCTA images (FFR-CT). In this work, state-of-the-art FFR-CT estimation approaches are exhaustively analysed in each and every step involved. All rely on one mandatory preliminary step, which is automated coronary artery centerlines estimation. Recently, Wolternik et al. proposed a CNN-based tracking scheme which iteratively tracks the location of the centerline, obtaining state-of-the-art performance as a deep learning-based centerline extraction algorithm. Their tracker required multiple seeds per arterial branch to successfully extract the related centerlines, and fails when too few seeds points are initialised. Three new CNN architectures are proposed, as well as a new tracker capable of reconstructing the full arterial branch (left or right) starting from just one seed point planted inside a coronary artery. One of the CNN proposed was able to outperform the state of the art method in both the ability to retain information it was trained on and tracking accuracy. Qualitative artery tree reconstruction results show also that both the accuracy and tracking capability of the proposed tracker surpass the considered baseline, even in prohibitive testing conditions. The advantages of adopting a highly modular tracker through object-oriented programming are discussed. Moreover a post-processing step based on graph-algorithms is introduced to classify and reconstruct a topologically consistent map of the left and right coronary artery trees. Two standard test suites are built to test and compare the proposed CNNs and trackers.

La coronaropatia è caratterizzata da un apporto inadeguato di sangue ossigenato al miocardio a causa del restringimento o dell’ostruzione di una arteria coronarica da parte di placche aterosclerotiche. In casi estremi, l’effetto può risultare in un infarto. La coronaropatia è stata la causa del 12,8% dei decessi negli Stati Uniti nel 2018, provocando 360’900 morti. La valutazione dell’indice Fractional Flow Reserve (FFR) è una procedura invasiva relativamente nuova per la valutazione della coronaropatia. La gravità e l’estensione anatomica della coronaropatia può essere valutata in maniera non invasiva da un’angiografia con tomografia computerizzata (Coronary Computed Tomography Angiography - CCTA). Recentemente sono stati proposti diversi approcci per valutare automaticamente l’indice FFR direttamente dalle immagini ottenute tramite CCTA (FFRCT). In questo documento, gli approcci allo stato dell’arte della valutazione dell’FFRCT sono analizzati esaustivamente in ogni fase coinvolta. Ognuno di essi si basa su un primo stadio obbligatorio, ovvero la valutazione automatizzata delle linee centrali del lume delle coronarie. Recentemente, Wolternik et al. hanno proposto un sistema di tracciamento basato su reti neurali convolutive (CNN) che traccia iterativamente la locazione delle linee centrali, ottenendo prestazioni allo stato dell’arte per quanto riguarda metodi di estrazione basati sul deep learning. Il loro tracciatore richiede diversi punti di origine per ramo arterioso al fine di estrarre con successo le relative linee centrali, e fallisce se non vengono inizializzati sufficienti punti di origine. In questo documento sono proposte tre nuove architetture CNN che superano in prestazioni quella proposta nel lavoro di Wolternik, oltre che ad un nuovo tracciatore capace di ricostruire un intero ramo arterioso (sinistroo destro) iniziando da un solo punto di origine e che traccia le linee centrali in media con maggiore accuratezza. Sono discussi i vantaggi di adottare un tracciatore altamente modulare attraverso una programmazione ad oggetti. Viene inoltre introdotta una fase di post-elaborazione basata sui grafi per classificare e ricostruire una mappa topologicamente coerente degli alberi coronarici sinistro e destro. Due suite di test sono state costruite per confrontare le CNN e i tracciatori proposti.