• No results found

Automated image analysis techniques for cardiovascular magnetic resonance imaging

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Automated image analysis techniques for cardiovascular magnetic resonance imaging"

Copied!
2
0
0

Bezig met laden.... (Bekijk nu de volledige tekst)

Hele tekst

(1)

Automated image analysis techniques for cardiovascular magnetic resonance imaging

Geest, R.J. van der

Citation

Geest, R. J. van der. (2011, March 22). Automated image analysis techniques for cardiovascular magnetic resonance imaging. Retrieved from

https://hdl.handle.net/1887/16643

Version: Corrected Publisher’s Version

License: Licence agreement concerning inclusion of doctoral thesis in the Institutional Repository of the University of Leiden

Downloaded from: https://hdl.handle.net/1887/16643

Note: To cite this publication please use the final published version (if applicable).

(2)

Stellingen

Behorende bij het proefschrift Automated Image Analysis Techniques for Cardiovascular Magnetic Resonance Imaging

Semi-automatische contourdetectie, waarbij middels gebruikersinteractie 1. sturing wordt gegeven aan het algoritme, kan resulteren in een efficiënte

manier van cardiale beeldanalyse. (dit proefschrift)

Informatie uit spatiëel of temporeel naburige beelden is van groot 2. belang voor de juiste beoordeling van de locatie van de contouren van

de linkerhart kamer. (dit proefschrift)

Genetische algoritmen kunnen effectief worden ingezet om de prestaties 3. van een beschikbaar contourdetectie algoritme te optimaliseren.

(dit proefschrift)

Onderzoek naar de ultieme methode voor automatische contour detectie 4. in cardiale MRI beelden lijkt op het zoeken naar een speld in een hooiberg.

Helaas is (nog) niet bekend in welke hooiberg gezocht moet worden.

(dit proefschrift)

Kwantitatieve beeldanalyse is essentieel voor een nauwkeurige bepaling 5. van de ejectie fractie van het linkerventrikel. (Am Heart J 2005;150:737-

742)

De klinische acceptatie van automatische contourdetectie voor cardiale 6. MRI beelden wordt belemmerd door het gebrek aan een objectieve

gouden standaard (J Magn Reson Imaging 2008;28:1393-1401)

Bij de definitie van endocardiale contouren in korte-as MRI beelden 7. verdient inclusie van de trabeculae de voorkeur daar dit leidt tot een

hogere reproduceer baarheid. (Radiology 2005;236;57-64).

De cardiale MRI ‘One-Stop-Shop’ heeft meer te bieden dan wat ooit voor 8. mogelijk werd gehouden (J am Coll Cardiol Img 2008;1;672-678)

Een beeld zegt vaak meer dan 1000 woorden, maar 1000 beelden is te 9. veel om eenvoudig te kunnen bevatten.

Haast is zelden goed, vooral als de tijd dringt.

10.

Wie het adagium ‘go with the flow’ aanhangt loopt het risico in een 11. afvalputje terecht te komen.

Het is een misconceptie dat, wanneer de gelegenheid tot vragen na een 12. voordracht onbenut blijft, dit duidt op een voor het publiek helder en

begrijpelijk betoog.

Rob J. van der Geest 2011

Referenties

GERELATEERDE DOCUMENTEN

License: Licence agreement concerning inclusion of doctoral thesis in the Institutional Repository of the University of Leiden Downloaded.

Introduction 12 | Quantification of ventricular dimensions and global function 12 | Myocardial mass 17 Quantification of ventricular volumes and global function 19 | Quantification

While the other chapters are mainly focusing on assessment of left ventricular function, this chapter also provides a summary of CMR image analysis techniques for other

The in-plane velocity vectors (v) are reconstructed from the x- and y- velocity maps and show both the direction and magnitude of myocardial velocity. The relatively low velocities

The purpose of the current study was to evaluate the level of agreement between the semi-automated contour detection and manual image analysis for the assessment of global

To study the shape changes of the vessel boundary of the aorta over the cardiac cycle, the relative increase of the contour area from the end-diastolic phase (time frame 1) to

Methods: In order to perform wall thickness measurements truly perpendicular to the myocardial wall, a three-dimensional (3D) wall thickness calculation algorithm has been

The purpose of this study was the evaluation of a computer algorithm for the automated detection of endocardial and epicardial boundaries of the left ventricle in time series