6 research outputs found

    Kohdennusohjelman optimointi pään magneetti- ja tietokonetomografiakuville

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    In this thesis work, the aim was to find a robust, optimal rigid registration process to accurately and automatically align computed tomography (CT) and magnetic resonance (MR) images of the brain. For patients undergoing, for example, stereoelectroencephalography (epilepsy patients) or implantation of stimulating electrodes in the brain (Parkinson’s patients), it is crucial to be able to combine information from low-dose CT and MR with great precision. Registration was performed with SimpleITK interface to the image registration framework of the United States National Library of Medicine Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK). In the optimization process an existing SimpleITK example was used as a basis for the registration algorithm, which was then optimized one block at a time beginning with the initial alignment. Registration accuracy was determined by comparing the automatic transform of our registration algorithm to the transform of a semiautomatic registration performed with a semiautomatic ITK based software, ipcWorkstation, which is used and developed in HUS Medical Imaging Center. As a result, a robust rigid registration algorithm was developed. The maximum registration errors with the final algorithm were less than 2 mm for 7 out of 15 and less than 4 mm for 12 out of 15 patients. The algorithm performs registration up to initial rotations of 45 degrees. The fast development of automated registration algorithm presented in this thesis appears promising to be used for other applications as well. This kind of block-wise optimization pattern could be used to optimize the registration either for images of other parts of the body or for other imaging modalities such as positron emission tomography (PET) and MR.Tämän diplomityön tarkoituksena oli löytää optimaalinen ja automaattinen tietokonetomografia- ja magneettikuvien kohdennusmenetelmä. Kohdennus suoritettiin käyttäen hyväksi SimpleITK-ohjelmakirjastoa, joka perustuu ITK kuvakohdennus ohjelmakirjastoon (engl. the United States National Library of Medicine Insight Segmentation and Registration Toolkit). Optimointi aloitettiin SimpleITKesimerkin pohjalta, jonka parametreja optimoitiin osa kerrallaan lähtien liikkeelle kohdennuksen alustuksesta. Kohdennustarkkuus määritettiin vertaamalla optimoidulla kohdennusohjelmalla saatua automaattista muunnosmatriisia puoliautomaattisella menetelmällä saatuun muunnosmatriisiin. Puoliautomaattinen muunnos tehtiin HUS-Kuvantamisessa kehitetyllä ipcWorkstation-ohjelmalla, joka myös perustuu ITK-ohjelmakirjastoon. Työn tuloksena saatiin luotettavasti toimiva jäykän kuvakohdennuksen suorittava algoritmi, joka pohjautuu SimpleITK:n Python-kirjastoon. Seitsemällä 15 potilaasta suurin kohdennusvirhe oli alle 2 mm ja 12:lla 15 potilaasta alle 4 mm. Kohdennus onnistuu jopa 45 asteen lähtökohtaisilla kulmaeroilla. Työssä käytettyä nopeaa algoritmikehitystekniikkaa voitaisiin käyttää optimointiin muillekin sovelluksille. Tulevaisuudessa algoritmioptimointia osa kerrallaan voisi hyödyntää kohdennusparametrien optimointiin jonkin muun vartalon alueen rakenteellisten kuvien kohdennukseen tai eri kuvamodaliteettien kohdennukseen kuten positroniemissiotomografia- ja magneettikuvien kohdennukseen

    Evaluation Criteria for Frameworks in eHealth Domain

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    Framework articles are commonly used to synthesise research literature on a topic area, and provide a thorough description and evaluation of the work done, setting directions for future research. There is a need for criteria that can both guide authors to develop comprehensive frameworks, and for reviewers to evaluate these articles, especially in complex areas such as E-Health. By assessing a representative sample of journals and databases most likely to publish E-Health framework articles, we present a set of criteria for the evaluation of framework articles and identify the most salient features for this type of publications. Our findings suggest that a “good” framework article should aid researchers in understanding the research area, have clearly defined boundary, consist of a parsimonious set of elements and have clear guidelines on what to expect for a problem within that framework. We also found that framework articles in the E-Health domain can be characterised according to their objective, comprehensiveness, relationship with the boundary of the research stream, temporal nature, elements examined and substantive output. This paper describes how we arrive at the criteria for evaluating EHealth frameworks, and illustrates how we can apply them on a specific framework

    Entwicklung eines Softwaretools zur Unterstützung von Registrierungsprozessen für medizinische Bilddaten auf Basis von MeVisLab

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    Das Registrieren medizinischer Bilddatensätze ist ein komplexer und zeitintensiver Prozess. Ohne die Entwicklung effizienter und schneller Registrierungsverfahren müssten erhebliche personelle Ressourcen in das manuelle Registrieren investiert oder teilweise ganz auf deren Resultate und den einhergehenden Erkenntnissen verzichtet werden. Daher ist es besonders wichtig Neuentwicklungen in diesem Gebiet voranzutreiben und Programmstrukturen zu entwickeln, die diese neuen Verfahren einbinden, evaluieren und anschließend optimieren können. Das Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung eines Softwaretools, das Registrierungsprozesse von der Vorverarbeitung über die eigentliche Registrierung bis hin zur visuellen Evaluierung unterstützt. Dabei sollte die Applikation so entwickelt werden, dass sowohl Funktionalitäten als auch Benutzeroberfläche einfach erweitert oder modifiziert werden können. Zu Beginn der Entwicklung musste ein geeignetes Framework (bzw. Entwicklungsumgebung) gefunden werden. Dieses sollte sowohl eine stabile Umgebung als auch einen möglichst großen Funktionsumfang im Bereich des Prä- und Postprocessing der Registrierung bieten können. Zudem sollte diese Entwicklungsumgebung auch Strukturen bieten, die es ermöglichen neue Funktionalitäten einfach hinzuzufügen. Auf Grund der Ergebnisse der durchgeführten Analyse kam im Rahmen dieser Diplomarbeit MeVisLab zum Einsatz

    Open‐source magnetic resonance imaging: improving access, science, and education through global collaboration

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    Open-source practices and resources in magnetic resonance imaging (MRI) have increased substantially in recent years. This trend started with software and data being published open-source and, more recently, open-source hardware designs have become increasingly available. These developments towards a culture of sharing and establishing nonexclusive global collaborations have already improved the reproducibility and reusability of code and designs, while providing a more inclusive approach, especially for low-income settings. Community-driven standardization and documentation efforts are further strengthening and expanding these milestones. The future of open-source MRI is bright and we have just started to discover its full collaborative potential. In this review we will give an overview of open-source software and open-source hardware projects in human MRI research

    Entwicklung eines service-orientierten und workflow-basierten Verfahrens zur automatisierten patientenübergreifenden Analyse von radioonkologischen Bild- und Bestrahlungsplanungsdaten

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    Einleitung Retrospektive Auswertungen klinischer Routinedaten gewinnen zunehmend an Bedeutung in der Strahlentherapie. Daher werden in der Strahlentherapie vermehrt Forschungsdatenbanken für die Zusammenführung der häufig stark verteilten heterogenen Daten aufgebaut. Die Zusammenführung der Daten ist jedoch nur der erste Schritt in Rich- tung Forschung. Die eigentliche Herausforderung besteht in der Analyse dieser heterogenen Daten. Es müssen Methoden entwickelt werden, um Bilddaten in die datenbankbasier- ten Analysen miteinzubeziehen. Retrospektive Analysen werden in der Radioonkologie überwiegend manuell durchgeführt. Daher spielen die Automatisierung und moderne Analysetechniken eine immer wichtigere Rolle. Fragestellung Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit ist die Zusammenführung von hetero- genen, verteilten radioonkologischen Daten mit verschiedenen radioonkologischen Analy- setools zur Vereinfachung und Automatisierung von patientenübergreifenden bildbasierten retrospektiven Auswertungen in der Strahlentherapie. Zum Erreichen dieser Zielsetzung sollen im Rahmen dieser Arbeit eine zentrale radioonkologische Forschungsdatenbank und eine service-orientierte workflow-basierte Analyseplattform implementiert werden. An- schließend soll anhand verschiedener radioonkologischer Fragestellungen gezeigt werden, dass mit Hilfe dieser beiden Plattformen patientenübergreifende Analysen von Bild- und Bestrahlungsplanungsdaten automatisiert durchgeführt und dadurch vereinheitlicht und vereinfacht werden können. Ergebnisse Das erste Ziel war der Aufbau einer zentralen radioonkologischen Forschungs- plattform. Im Rahmen eines europäischen Forschungsprojekts wurde zunächst eine zen- trales Studiendokumentationssystem für die Partikeltherapie eingeführt, das nach Ende des Projekts zur zentralen radioonkologischen Forschungsdatenbank der Radioonkologie Heidelberg ausgebaut wurde. In der zentralen Forschungsdatenbank werden alle relevan- ten Daten inklusive Bild- und Bestrahlungsplanungsdaten aus verschiedensten klinischen Informationssystemen automatisiert zusammengeführt und durch ein Dokumentationsteam vervollständigt, um sie Klinikern und Wissenschaftlern für wissenschaftliche Auswertungen zur Verfügung stellen zu können. Das zweite Ziel war die Implementierung einer service-orientierten workflow-basierten Analyseplattform. Die Analyseplattform wurde auf Basis von existierenden Analysetools, die als Web Services zur Verfügung gestellt wurden, und unter Einsatz eines Workflow Management Systems realisiert und an die zentrale Forschungsdatenbank angebunden. Dadurch können kombinierte Analysen von radioonkologischen Bild- und Bestrahlungspla- nungsdaten sowie klinischen Daten automatisiert und standardisiert durchgeführt werden. Das dritte Ziel war der Nachweis der Machbarkeit solcher automatisierten Auswertungen im Rahmen eines Proof-of-Concept-Projekts. Hierzu wurde eine typische radioonkologi- sche Beispielfragestellung ausgewählt und realisiert. Dabei konnte gezeigt werden, dass mit Hilfe der Forschungsdatenbank und Analyseplattform eine vollständig automatisierte Rezidivanalyse bei Partikeltherapie-Patienten mit einem Gliom durchgeführt werden kann. Das vierte Ziel waren der Einsatz und die Weiterentwicklung der Forschungsdatenbank und Analyseplattform im Rahmen von drei realen radioonkologischen Forschungsprojekten. Im ersten Projekt konnte gezeigt werden, dass eine patientenübergreifende Dosis-Volumen- Analyse mit Hilfe der Analyseplattform auch für größere Patientenkollektive durchgeführt werden kann. Im zweiten und dritten Projekt konnte gezeigt werden, dass Planvergleichs- studien von zwei bzw. drei verschiedenen Bestrahlungstechniken patientenübergreifend automatisiert und standardisiert durchgeführt werden können. Diskussion Durch den Einsatz einer Forschungsdatenbank als zentrale Datenquelle wird der Zugriff auf klinische Daten vereinfacht und retrospektive Auswertungen können we- sentlich einfacher durchgeführt werden. Von technischer Seite konnte gezeigt werden, dass service-orientierte Technologien auch im Bereich der Bilddatenanalyse der Radioonkologie genutzt werden können. Aufgrund der modularen und standardisierten Systemarchitektur ist der in dieser Arbeit vorgestellte service-orientierte Ansatz erweiterbar und auf beliebige medizinische Bereiche wie z.B. die Radiologie oder Onkologie im Allgemeinen aber auch andere medizinische Fachbereiche übertragbar. Es konnte aber auch gezeigt werden, dass die Hoffnung, durch sorgfältige Analysen kli- nischer Routinedaten neue Erkenntnisse zu gewinnen, durch die klinischen Realitäten begrenzt sind. Aus verschiedensten Gründen kann es schwierig sein, auch aus einer großen Datenbasis eine ausreichende Anzahl von Fällen zu extrahieren, um darauf aufbauend statistisch signifikante Auswertungen durchführen zu können. Diese Erkenntnis sollte in Zukunft das Bewusstsein schärfen, wie wichtig eine lückenlose Erfassung der Daten ist. Service-orientierte und workflow-basierte Ansätze werden bisher überwiegend im Bereich der Bioinformatik verwendet, um wissenschaftliche Auswertungen automatisiert durch- führen zu können. Es gibt jedoch auch erste Bestrebungen, diese Ansätze auch für die Analyse von medizinischen Bilddaten zu verwenden, bisher jedoch nicht im Bereich der Strahlentherapie. Darüber hinaus ist die Anbindung einer Forschungsdatenbank als zentrale Datenquelle und zugleich Wissensbasis ebenfalls noch neu. Schlussfolgerung Insgesamt werden retrospektive Analysen von umfangreichen hetero- genen Datenbeständen in der Radioonkologie durch die im Rahmen dieser Arbeit ent- wickelte service-orientierte workflow-basierte Analyseplattform in Kombination mit der zentralen radioonkologischen Forschungsdatenbank wesentlich einfacher, da sowohl die Datenbeschaffung als auch die Datenanalyse automatisiert und zentralisiert und damit vereinheitlicht werden. In dieser Arbeit wurde eine System geschaffen, mit dem es möglich ist, automatisiert und effizient radioonkologische Daten zu analysieren. Dadurch sinkt der Aufwand für solche Auswertungen drastisch. Somit ist die retrospektive Auswertung umfangreicher radioonkologischer Routinedatenbestände ein Stück näher gerückt und aufwendige Plan- vergleichsstudien können effizienter durchgeführt werden. Dadurch kann die klassische evidenzbasierte Radioonkologie langfristig durch die retrospektive Analyse umfangreicher radioonkologischer Datenbestände unterstützt werden

    The Iowa Official Register, 1975-1976

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    The Iowa Official Register, commonly known as the "Redbook," serves as a biographical and historical record of Iowa's leaders, government and people
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