Charakterisierung poröser Medien mit Hilfe der digitalen Bildverarbeitung : Methoden der Bildgewinnung und -auswertung

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Differenzierung verschiedener Lungenmorphologien in einem experimentellen Maus-Asthmamodell mittels automatischer Bildanalyse

In dieser Arbeit wurde der Versuch einer Unterscheidung von Lungenmorphologien in Asthmafragestellungen mittels automatischer Bildanalysesoftware vorgenommen. Die zu untersuchenden Parameter waren das Volumen, die Masse und die Dichte der Lunge. Diese Parameter wurden an zuvor in einer anderen Studie gewonnenen Daten aus einem Tierexperiment getestet. Dort wurden zwölf Mäuse zu gleichen Teilen in zwei Gruppen aufgeteilt. Die erste Gruppe bestand aus Mäusen der Kontrollgruppe, die nur eine Scheinbehandlung erhielt. Bei der zweiten Gruppe handelte es sich um eine Asthma-gruppe, bei der anhand eines etablierten Modells Asthma induziert wurde. Bei allen Mäusen wurde nach der Bildgebung des Grundzustandes ein künstlicher Asthmaanfall mittels Methacholin ausgelöst und in der Bildgebung erfasst. Ziel war es festzustellen, ob anhand der drei genannten Parameter eine Aussage über die Veränderung der Lungemorphologie der verschiedenen experimentellen Gruppen charakterisierbar war. Der erste Schritt war die visuelle Auswertung der gewonnen Bilder hinsichtlich ihrer Unterschiede. Dazu wurden die Bilder aller Gruppen an einer Workstation miteinander verglichen. Der Leitgedanke für die Softwareentwicklung war, dass Software nur dann Unterschiede finden kann, wenn diese auch visuell in den Bildern zu erkennen waren. Anschließend wurden die statistische Auswertung der Parameter Volumen, Masse und Dichte vorgenommen. Das Ergebnis der statistischen Untersuchung zeigte, dass anhand des Parameters Volumen nur vier der insgesamt sechs Vergleichsgruppen mittels des p-Werts voneinander unterschieden werden konnten. Die Kombination aus Kontrollgruppe vor Methacholin vs. Asthmagruppe vor Methacholin und Kontrollgruppe nach Methacholin vs. Asthmagruppe nach Methacholin konnten anhand der p-Werte nicht voneinander abgegrenzt werden. Dieser Umstand ist damit zu erklären, dass das Volumen bei jedem Phänotyp ein individueller Wert ist und somit bei jeder Maus unterschiedlich ausfällt. Zur Differenzierung der verschiedenen Gruppen anhand des Parameters Masse konnten gar keine statistisch signifikanten Unterschiede gefunden werden. Dieser Parameter ist ebenfalls abhängig vom Phänotyp der einzelnen Maus und somit individuell zu unterschiedlich, so dass er keinen nützlichen Messwert zur Beurteilung darstellte. Durch Definition des dritten Parameters, der Dichte, wurden diese individuellen Unterschiede normiert und es konnten fünf der sechs Gruppenpaare mittels des p-Werts voneinander unterschieden werden. Lediglich das Paar Kontrollgruppe nach Methacholin vs. Asthmagruppe nach Methacholin war nicht unterscheidbar. Dies lag an der Wirkung des Methacholins, welches nach Applikation die Bilder optisch gleich erschienen ließ und diese somit nicht voneinander zu unterscheiden waren. Die Experimente der vorliegenden Arbeit wurden 2012 durchgeführt und zeitlich vor dem Erscheinen der Publikation von Changani et al. (2013) abgeschlossen. Sie wurden völlig unabhängig von den Arbeiten in der Literatur durchgeführt. Fazit: eine Klassifizierung kann erfolgreich mit dem Parameter Dichte durchgeführt werden. Damit ist eine automatische, numerisch basierte Datenanalyse ohne subjektive Einflüsse möglich. Die Ergebnisse hinsichtlich der hier angestellten Klassifizierung sind identisch mit der der fraktalen Dimensionsklassifizierung von Obert und Mitautoren (2015). Die Klassifizierung kann durch die Bestimmung der Dichte rechnerisch einfacher vorgenommen werden und ist deshalb einer Klassifizierung nach der fraktalen Di- mension zu bevorzugen. Ausblick: eine Anwendung und Evaluierung der Software an Humandaten wäre der nächste interessante Schritt, um den Radiologen bei der Arbeit zu unterstützen

Konzeption und Realisierung eines Datenmodells und Interaktionskomponenten für tubuläre Strukturen in MITK

Eine der zentralen Aufgaben der medizinischen Bildverarbeitung ist es, den Arzt durch neue oder verbesserte Methoden zur Diagnostik und Therapieplanung bei medizinischen Entscheidungs- und Behandlungsprozessen zu unterstützen. Für viele Fragestellungen in der Medizin sind Untersuchungen von Gefäÿsystemen oder anderen tubulären Strukturen erforderlich. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Konzipierung und der Realisierung eines generischen Datenmodells für tubuläre Strukturen. Für die Darstellung dieser Strukturen wurde eine neue Visualisierungsmethode implementiert. Zudem wurden allgemein verwendbare und benutzerfreundliche Interaktionskomponenten entwickelt, die die Exploration, die Modikation, die Attributierung sowie die Analyse der modellierten Systeme ermöglichen

Entwicklung von Bildverarbeitungsmethoden zur quantitativen Analyse der Biomechanik des Kniegelenks auf der Basis magnetresonanztomographischer Daten

Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung von dreidimensionalen Bildverarbeitungsmethoden zur in-vivo-Analyse der Biomechanik des Kniegelenks auf der Basis magnetresonanztomographischer Bilddaten. Die Verwendung eines offenen Magnetresonanztomographen ermöglicht die Generierung von Bilddatensätzen des Kniegelenks sowohl in unterschiedlichen Flexionsstellungen als auch bei gleichzeitiger Aktivierung der Beinmuskulatur. Nach Segmentierung und dreidimensionaler Rekonstruktion von Femur, Tibia und Patella können durch Einführung eines Tibiaplateau-basierten Koordinatensystems und die Berechnung einer epikondylären Achse für das Femur femoro-tibiale Translation und Rotation analysiert werden. Ein Patella-basiertes Koordinatensystem und femorale Referenzpunkte ermöglichen eine Analyse der Patellakinematik. Zudem können mittels Triangulierung segmentierter Kontaktstrecken die Größen der femoro-tibialen und femoro-patellaren Knorpelkontaktflächen bestimmt werden. Nach einer Studie zur Intra-Untersucher-Reproduzierbarkeit wird die Biomechanik im Kniegelenk in einer klinischen Studie untersucht. Verglichen werden die femoro-tibialen Translations- und Rotationsmuster, die Patellakinematik und die Größen der femoro-tibialen und femoro-patellaren Knorpelkontaktflächen einer gesunden Probanden-Gruppe, mit den Ergebnissen einer Gruppe von Patienten mit schwerer Gonarthrose. Die entwickelten Methoden erwiesen sich als sehr reproduzierbar und genau. Es konnte gezeigt werden, dass Dorsaltranslation und Außenrotation des Femur bei Knieflexion von 0° auf 90° bei schwerer Gonarthrose deutlich verringert sind. Zusätzlich kommt es bei den Arthrose-Patienten während der Knieflexion zu einer Zunahme des Patella-Tilt und des Patella-Shift nach lateral. Die Analyse der Kontaktflächen zeigte, dass es bei schwerer Gonarthrose zu einer ausgeprägten Vergrößerung der femoro-tibialen und femoro-patellaren Knorpelkontaktflächen kommt. Die entwickelten Methoden können damit zum Verständnis von Entwicklung und Verlauf von Kniegelenkserkrankungen wie der Gonarthrose beitragen

Automatisierte Segmentierung der Aorta abdominalis in MRT-Daten der NAKO-Studie

Die Auswertung großer medizinischer Bilddatensätze stellt aufgrund der Komplexität und des Umfangs der Daten eine erhebliche Herausforderung dar. Dies gilt im Speziellen auch für das Thema dieser Arbeit: die Vermessung und Formanalyse der Aorta abdominalis (AA) im Rahmen der Nationalen Kohorte (NAKO- Kohortenstudie). Ziel dieser Arbeit war die Implementierung und Evaluation einer Deep Learning (DL)-basierten vollautomatisierten Segmentierung und Formanalyse der AA auf nativen MRT-Daten der NAKO. Aus insgesamt 30.000 MR-Datensätzen wurden n=100 randomisiert für das Training (n=70) und die Testung und Validierung (n=30) des Algorithmus ausgewählt. Durch manuelle Annotation wurden hierauf Trainings- und Validierungsdaten erzeugt. Anschließend konnte durch Einsatz von DL in Form eines Convolutional Neuronal Network (CNN) die vollautomatisierte Segmentierung und Formanalyse der AA durchgeführt werden. Ausgewertet wurden sowohl qualitative als auch quantitative Parameter; die manuelle Segmentierung und Diametermessung diente dabei als Referenz. Die Auswertung der Ergebnisse der automatisierten Segmentierungen und der Diametermessungen erfolgte mittels t-Tests für gepaarte Stichproben und Bland-Altman-Analysen. Die Auswertung ergab gute Ergebnisse bezüglich der automatisierten Segmentierung und Formanalyse. In lediglich einem der 30 Testdatensätzen kam es zu einer signifikanten Fehlsegmentierung. Der mittlere Dice-Score für die automatisierte Segmentierung der Gefäßmasken lag über 0,9 (Maximalwert 1). Die automatisierten Diametermessungen im Rahmen der automatischen Formanalyse zeigten nur geringfügige Abweichungen zur manuellen Referenz. Automatisierte Bildanalysestrategien sind für die Auswertung großer Kohortendatensätze unerlässlich. Wir haben einen vollautomatischen Algorithmus zur robusten Segmentierung und Formanalyse der abdominellen Aorta in nativen MRT-Bildern entwickelt. Auf diese Weise lassen sich reproduzierbare und standardisierte Messungen des vaskulären Phänotyps der abdominellen Aorta durchführen