Untersuchung der klinischen Bedeutung einer computerassistierten Diagnosesoftware zur Quantifizierung von Lungengerüstprozessen mittels Multislice-Spiral-CT und Korrelation mit der Lungenfunktionsdiagnostik

Die sozioökonomische Bedeutung der Erkrankungen des Lungengerüsts hat in den letzten Jahren enorm zugenommen. Deshalb ist die zuverlässige Detektion sowohl des Lungenemphysems als auch der Lungenfibrose anzustreben. Steigende Datenmengen durch den Gebrauch von Multislice- Scannern und fehlende objektive Quantifizierungsmethoden machen die zusätzliche computergestützte Auswertung der CT-Daten im klinischen Alltag wünschenswert. Das Ziel dieser Arbeit bestand in der Evaluation der klinischen Anwendbarkeit einer Software zur Quantifizierung von Erkrankungen des Lungengerüsts anhand von MS-CT-Datensätzen im Vergleich zur Lungenfunktionsdiagnostik. In die retrospektive Studie gingen die Daten von insgesamt 100 Patienten ein, die sich sowohl einer Bodyplethysmographie als auch einer MS-CT des Thorax unterzogen haben. Das Gesamtkollektiv wurde in Subgruppen mit Atemwegsobstruktion und restriktiver Ventilationsstörung geteilt. Mit Hilfe des CAD-Systems PULMO 3D der Firma MeVis wurden die CT-Aufnahmen aller Patienten voll automatisiert analysiert. Die von der Software ausgegebenen Parameter wurden mit den per Lungenfunktionsuntersuchung bestimmten Volumina korreliert. Dabei zeigte sich, dass es machbar ist, diagnoserelevante Parameter der Lungenfunktion durch CAD-Anwendung aus CT-Daten zu extrahieren, wobei die Bestimmung dynamischer Parameter wie der Einsekundenkapazität (FEV1) derzeit nicht ausreichend gelingt. Die Unterscheidung zwischen Obstruktion und Restriktion ist mittels quantitativer Analyse grundsätzlich möglich. Des weiteren ergaben sich signifikante Unterschiede der CAD-basiert ermittelten Parameter im Hinblick auf die Stadien der peripheren Obstruktion und der Restriktion, so dass eine Abhängigkeit vom Erkrankungsausmaß angenommen werden kann. Allerdings demonstrieren die Ergebnisse dieser Studie auch, dass die reproduzierbare Schweregradeinteilung erst mit der Definition von Referenz- bzw. Normwerten ermöglicht wird

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

Automatic Image Segmentation of Healthy and Atelectatic Lungs in Computed Tomography

Computed tomography (CT) has become a standard in pulmonary imaging which allows the analysis of diseases like lung nodules, emphysema and embolism. The improved spatial and temporal resolution involves a dramatic increase in the amount of data that has to be stored and processed. This has motivated the development of computer aided diagnostics (CAD) systems that have released the physician from the tedious task of manually delineating the boundary of the structures of interest from such a large number of images, a pre-processing step known as image segmentation. Apart from being impractical, the manual segmentation is prone to high intra and inter observer subjectiveness. Automatic segmentation of the lungs with atelectasis poses a challenge because in CT images they have similar texture and gray level as the surrounding tissue. Consequently, the available graphical information is not sufficient to distinguish the boundary of the lung. The present work aims to close the existing gap left by the segmentation of atelectatic lungs in volume CT data. A-priori knowledge of anatomical information plays a key role in the achievement of this goal