Automated analysis of confocal laser endomicroscopy images to detect head and neck cancer

Den weltweiten Goldstandard zur Dignitätsbestimmung auffälliger Schleimhaut-läsionen des oberen Aerodigestivtraktes (OADT) stellt die invasive Entnahme von Gewebeproben zur Begutachtung durch einen Pathologen dar. Lässt sich histologisch ein maligner Tumor nachweisen, handelt es sich in über 90% der Fälle um ein Plattenepithelkarzinom (PEC) der Schleimhäute (Pai und Westra 2009). Die visuelle und endoskopische Untersuchung erfolgt aktuell sowohl ambulant als auch während Tumoroperationen im klinischen Alltag nur mit Weißlicht. Eine langjährige klinische Erfahrung und genaue Kenntnis der Anatomie sind daher zwingend notwendig, da eine frühzeitige Diagnose entscheidend für die Behandlungsstrategie und die Chancen auf Heilung der Patienten ist. Es handelt sich hier um eine stark untersucherabhängige Methode, die keine unmittelbare histologische Aussage zu Schleimhautveränderungen im OADT treffen kann (Ambrosch 1996). Deshalb werden seit Jahrzehnten weltweit verschiedene innovative optische Bildgebungsverfahren in der Hals-, Nasen- und Ohrenheilkunde (HNO-Heilkunde) zur besseren Detektion und Abgrenzung von Tumoren entwickelt. Das ideale Ziel der einzelnen Verfahren ist non-invasiv und in Echtzeit im Sinne einer „optischen Biopsie“ während ambulanter Untersuchungen oder bei Operationen definitive Aussagen über Gewebeveränderungen zu treffen (Volgger et al. 2013a, Arens et al. 2016). Bisher wird noch kein optisches Diagnoseverfahren im klinischen Alltag angewendet (Betz et al. 2016). Eine relativ neue Technik stellt in diesem Zusammenhang die konfokale Endomikroskopie (CLE) dar. Im Vergleich zu anderen Fachdisziplinen wie beispielsweise der Gastroenterologie wurden in der HNO-Heilkunde nur wenige Arbeiten publiziert, die die CLE zur Erkennung von PEC verwendet (Abbaci et al. 2014, Goetz et al. 2011). Es wurde bisher gezeigt, dass diese optische Technik zu diesem Zweck ein gewisses Potential besitzt. Quantitativ messbare Kriterien, die eine eindeutige Unterscheidung zwischen Tumorgewebe und gesunder Schleimhaut ermöglich, wurden aber noch nicht bestimmt (Thong et al. 2012, Volgger et al. 2013a). Unabhängig von einander kommen verschiedene Studien zu dem Schluss, dass bei der Betrachtung von CLE-Aufnahmen Unterschiede in der Architektur der Zellverbände und in der Zellgröße von Tumoren im Vergleich zu gesunder Schleimhaut auffallend sind (Pogorzelski et al. 2012, Haxel et al. 2010). In der zugrunde liegenden publizierten Orginalarbeit wird unseres Wissens der weltweit erste automatisierte Bilderkennungsalgorithmus zur Detektion von PEC im OADT anhand von CLEBilder vorgestellt. Die vorgelegte Arbeit ist zudem die weltweit erste Publikation, die quantitativ messbare Bilddaten in CLE-Bildern erhebt. Sie beweist, dass sowohl die Architektur der oberflächlichen Zellverbände als auch die Zellgröße in CLE-Bilder valide Kriterien sind, anhand derer ein PEC von gesunder Schleimhaut unterschieden werden kann. Darüber hinaus wurden bei der Studie indirekt zahlreiche Daten über die generelle Zellgröße und Gewebestruktur von PEC und gesunder Schleimhaut des OADT erhoben. Die prospektive Observationsstudie wurde in der Klinik für Hals-Nasen-Ohrenheilkunde am Universitätsklinikum Jena durchgeführt. Teilnehmer der Studie waren 12 Patienten mit klinischem Verdacht eines PEC. Die CLE-Bilder wurden nach intravenöser (i. v.) Applikation von Fluorescein in vivo während diagnostischer Panendoskopien aufgezeichnet. An allen untersuchten Schleimhautläsionen wurden direkt im Anschluss Biopsien entnommen. Zwei Gruppen mit einerseits histologischem Nachweis eines PEC (Tumorgruppe n=5) und andererseits mit gesunder Schleimhaut (Kontrollgruppe n=7) wurden gebildet. Die Auswertung der CLE-Aufnahmen sowie die Annotation relevanter Bildsequenzen und Bildareale erfolgte mit medizinischem Expertenwissen. Darauf aufbauend wurden im nächsten Schritt mit Methoden der digitalen Bilderkennung quantitativ messbare Bilddaten identifiziert. Die Analyse mit spezifischen Bilderkennungsverfahren („automated cell border segmentation, distance map“) ergab statistische Werte der Zellgrößen in den beiden Gruppen. Anhand dieser Informationen erfolgte das Training des Algorithmus mit der „leave-two-patients-out“- Methode (Hyperlink zum öffentlich zugänglichen technischen Report: http://www.inf-cv.unijena. de/microscopyanalysis). Unser Algorithmus ist in der Lage mit einer Spezifität von 0.85 ± 0.14 und einer Sensitivität von 0.72 ± 0.13 CLE-Bilder von PEC von gesunder Schleimhaut zu unterscheiden. Um die Aussagen des Algorithmus korrekt zu bewerten ist bei der Anwendung dieses optischen Verfahrens medizinisches Expertenwissen notwendig. Die Weiterentwicklung zur „online“-Anwendung im Sinne einer „optischen Biopsie“ als Ergänzung zur Weißlichtuntersuchung erscheint realistisch, wenn größere klinische Studien folgen

Segmentierung medizinischer Bilddaten und bildgestützte intraoperative Navigation

Die Entwicklung von Algorithmen zur automatischen oder semi-automatischen Verarbeitung von medizinischen Bilddaten hat in den letzten Jahren mehr und mehr an Bedeutung gewonnen. Das liegt zum einen an den immer besser werdenden medizinischen Aufnahmemodalitäten, die den menschlichen Körper immer feiner virtuell abbilden können. Zum anderen liegt dies an der verbesserten Computerhardware, die eine algorithmische Verarbeitung der teilweise im Gigabyte-Bereich liegenden Datenmengen in einer vernünftigen Zeit erlaubt. Das Ziel dieser Habilitationsschrift ist die Entwicklung und Evaluation von Algorithmen für die medizinische Bildverarbeitung. Insgesamt besteht die Habilitationsschrift aus einer Reihe von Publikationen, die in drei übergreifende Themenbereiche gegliedert sind: -Segmentierung medizinischer Bilddaten anhand von vorlagenbasierten Algorithmen -Experimentelle Evaluation quelloffener Segmentierungsmethoden unter medizinischen Einsatzbedingungen -Navigation zur Unterstützung intraoperativer Therapien Im Bereich Segmentierung medizinischer Bilddaten anhand von vorlagenbasierten Algorithmen wurden verschiedene graphbasierte Algorithmen in 2D und 3D entwickelt, die einen gerichteten Graphen mittels einer Vorlage aufbauen. Dazu gehört die Bildung eines Algorithmus zur Segmentierung von Wirbeln in 2D und 3D. In 2D wird eine rechteckige und in 3D eine würfelförmige Vorlage genutzt, um den Graphen aufzubauen und das Segmentierungsergebnis zu berechnen. Außerdem wird eine graphbasierte Segmentierung von Prostatadrüsen durch eine Kugelvorlage zur automatischen Bestimmung der Grenzen zwischen Prostatadrüsen und umliegenden Organen vorgestellt. Auf den vorlagenbasierten Algorithmen aufbauend, wurde ein interaktiver Segmentierungsalgorithmus, der einem Benutzer in Echtzeit das Segmentierungsergebnis anzeigt, konzipiert und implementiert. Der Algorithmus nutzt zur Segmentierung die verschiedenen Vorlagen, benötigt allerdings nur einen Saatpunkt des Benutzers. In einem weiteren Ansatz kann der Benutzer die Segmentierung interaktiv durch zusätzliche Saatpunkte verfeinern. Dadurch wird es möglich, eine semi-automatische Segmentierung auch in schwierigen Fällen zu einem zufriedenstellenden Ergebnis zu führen. Im Bereich Evaluation quelloffener Segmentierungsmethoden unter medizinischen Einsatzbedingungen wurden verschiedene frei verfügbare Segmentierungsalgorithmen anhand von Patientendaten aus der klinischen Routine getestet. Dazu gehörte die Evaluierung der semi-automatischen Segmentierung von Hirntumoren, zum Beispiel Hypophysenadenomen und Glioblastomen, mit der frei verfügbaren Open Source-Plattform 3D Slicer. Dadurch konnte gezeigt werden, wie eine rein manuelle Schicht-für-Schicht-Vermessung des Tumorvolumens in der Praxis unterstützt und beschleunigt werden kann. Weiterhin wurde die Segmentierung von Sprachbahnen in medizinischen Aufnahmen von Hirntumorpatienten auf verschiedenen Plattformen evaluiert. Im Bereich Navigation zur Unterstützung intraoperativer Therapien wurden Softwaremodule zum Begleiten von intra-operativen Eingriffen in verschiedenen Phasen einer Behandlung (Therapieplanung, Durchführung, Kontrolle) entwickelt. Dazu gehört die erstmalige Integration des OpenIGTLink-Netzwerkprotokolls in die medizinische Prototyping-Plattform MeVisLab, die anhand eines NDI-Navigationssystems evaluiert wurde. Außerdem wurde hier ebenfalls zum ersten Mal die Konzeption und Implementierung eines medizinischen Software-Prototypen zur Unterstützung der intraoperativen gynäkologischen Brachytherapie vorgestellt. Der Software-Prototyp enthielt auch ein Modul zur erweiterten Visualisierung bei der MR-gestützten interstitiellen gynäkologischen Brachytherapie, welches unter anderem die Registrierung eines gynäkologischen Brachytherapie-Instruments in einen intraoperativen Datensatz einer Patientin ermöglichte. Die einzelnen Module führten zur Vorstellung eines umfassenden bildgestützten Systems für die gynäkologische Brachytherapie in einem multimodalen Operationssaal. Dieses System deckt die prä-, intra- und postoperative Behandlungsphase bei einer interstitiellen gynäkologischen Brachytherapie ab

Intraoperative Visualisierung multimodaler Daten in der Neurochirurgie

Die Neurochirurgie als medizinisches Fachgebiet befasst sich mit der Erkennung und der (operativen) Behandlung von Pathologien des zentralen und peripheren Nervensystems. Dazu gehören unter anderem die operative Entfernung (Resektion) von Gehirntumoren und das Einsetzen von Neurostimulatoren bei Parkinson-patienten. In dieser Arbeit werden Beiträge zur computergestützten Behandlung von zerebralen Erkrankungen – Tumoren, Aneurysmen und Bewegungsstörungen – geleistet. Bei operativen Eingriffen zur Behandlung dieser zerebralen Erkrankungen muss eine exakte Planung vor der Operation erfolgen. Für die Volumen-bestimmung von zerebralen Erkrankungen wurde im Rahmen dieser Arbeit ein graphbasierter Segmentierungsalgorithmus für kugelförmige und elliptische Objekte entwickelt. Außerdem ist ein effizienter geometrischer Ansatz für die präoperative Planung von Zugangswegen bei der tiefen Hirnstimulation ausgearbeitet worden. Weiterhin wurde der Workflow zur multimodalen Integration von Stoffwechselvorgängen – erzeugt mit Hilfe der 3 Tesla Protonen MR-Spektroskopie (1H-MRS) – in ein neurochirurgisches Navigationssystem realisiert. Alle Verfahren werden in der vorliegenden Arbeit im Detail vorgestellt und anhand von Patientendaten evaluiert. Außerdem werden die klinischen Prototypen präsentiert, die auf den Verfahren aufbauen

Hyperspectral Imaging (HSI) of Human Kidney Allografts

Zusammenfassung der Arbeit /Dissertation zur Erlangung des akademischen Grades Dr. med. Hyperspectral Imaging (HSI) of Human Kidney Allografts Die HSI Bildgebung ist ein nichtinvasives Instrument zur quantitativen Bewertung der Sauerstoffanreicherung parenchymatöser Organe, der Mikroperfusion von Transplantaten sowie zur Messung der Hämoglobin- und Wasserkonzentration von Organen. Aktuell wird die HSI Bildgebung bereits in der neuronalen Funktionsdiagnostik zur detaillierten Gewebedifferenzierung genutzt18 und dient zur Überprüfung der Perfusion komplexer Anastomosen im Bereich der Ösophagus- und der Leberchirurgie31,32. Die ersten Ergebnisse zur Tumordetektion konnten ebenfalls erfolgversprechend publiziert werden20. Ziel unserer Studie war es das Potenzial dieser neuartigen Bildgebungstechnik im Rahmen der Transplantationsmedizin vorzustellen und zu beschreiben. Es sollte gezeigt werden, ob die HSI Analyse für die intraoperative Qualitäts- und Lebensfähigkeitsbewertung bei Nierentransplantationen verwendet werden kann. Generell hat sich die Komplikationsrate nach erfolgter Nierentransplantation in den letzten Jahrzehnten von bis zu 30% auf weniger als 6% verringert6. Die Einschätzung der Organqualität während der Organentnahme oder Implantation, die potentiellen Funktionalität einer Transplantatniere im Rahmen einer postmortal oder auch lebend gespendeten Niere ist jedoch fortwährend schwer33. Im Rahmen der aktuellen Studie, wurden zur Erläuterung der beschriebenen Zielsetzung 17 postmortale Nierentransplantationen mit der hyperspektralen Kamera 15 und 45 Minuten nach Reperfusion fotografiert. Hierbei wurden mithilfe der HSI- Kamera die Gewebeoxygenierung (StO2), die Perfusion (NIR-Perfusionsindex), der OHI (Organ Hämoglobin Index) und der TWI (Tissue-Water-Index, Gehalt des Wassers des Gewebes) erfasst19,31. Revisionseingriffe, wie die Ureterneuimplantation und eine Thrombektomie wurden ebenfalls begleitet und analysiert. Zwei Patienten (11,8%) entwickelten eine Delayed Graft Function (DGF). Als Ergebnis zeigte sich, dass die optisch ermittelte Oxygenierung und Mikroperfusion bei Patienten mit einer DGF in unserer Studie signifikant verringert war. Gleiches galt für den NIR Perfusionsindex. Bei einer postoperativen Ureternekrose wurde ein deutliches NIR-Perfusionsdefizite des nekrotischen Teils dargestellt. Die Bestätigung erfolgte durch die Histopathologie. Wir konnten zeigen, dass eine genaue, quantifizierbare Aussage über die Mikroperfusion im arteriellen sowie venösen Stromgebiet möglich ist. Eine sichere und nicht invasive Untersuchungsmethode ist somit während einer Nierentransplantation integrierbar ohne den Ablauf der Operation zu beeinflussen. Die hyperspektrale Bildgebung ermöglicht somit intraoperativ die Organfunktion während der Transplantation zu bewerten und eine verzögerte Transplantatfunktion vorherzusagen. Als Kritikpunkt an der neuen Methode könnte angeführt werden, dass die Technik der HSI Visualisierung eine direkte Sicht auf die Niere erfordert. Grund dafür ist, dass die derzeitige maximale Eindringtiefe für Mikrozirkulationsmessungen 4 bis 6 Millimeter beträgt. Die intraoperative Sonographie ist aktuell das Einzige vergleichbare, bildgebende, zugelassene und nicht invasive Verfahren zur Bewertung der Organe. Mit der Ultraschalldiagnostik ist die Makroperfusion darstellbar und Vasospasmen sowie Perfusionsdefizite können frühzeitige detektiert werden34. Auf die Mikrozirkulation und die Oxygenierung und mögliche noch chirurgisch behandelbare Perfusionsdefizite, kann jedoch nur bedingt eingegangen werden35. Grundsätzlich hat die Bedeutung der Ultraschalldiagnostik im prä- und postoperativen Verlauf bei Patienten nach Nierentransplantation einen hohen Stellwert. Nichtsdestotrotz könnte die Kombination von Sonographie und HSI die genaue Beschreibung von Mikro- und Makroperfusion optimieren und das Erfassen und Beschreiben der Organqualität verbessern. Grundsätzlich stünde als weitere Alternative zu Bewertung des Organs die Indocyaningrün-Angiographie zur Verfügung. Hier besticht die hyperspektrale Bildgebung jedoch, da keine intravenöse Gabe von Floreszenzen wie Indocyaningrün (ICG) benötigt wird. So sind Wechselwirkungen und allergische Reaktionen ausgeschlossen28. Zusammenfassend wäre die mögliche Weiterentwicklung der Bildgebung in ein video- gestütztes operatives Tool zur Überwachung der Reperfusion und Fertigung diverser Anastomosen ein Meilenstein in der operativen Bildgebung und könnte wegweisenden Erkenntnisse der vaskulären Versorgung generieren. Nach unseren erfolgversprechenden Ergebnissen könnte es bald möglich sein, die Maschinenperfusion, die eine Verbesserung der Graft-Funktion und auch Verbesserung des Gesamtüberlebens bei Nieren- und Lebertransplantation zeigt5,36, mit hyperspektraler Bildgebung zu observieren und noch feiner zu justieren. Die Erkenntnis der HSI Bildgebung ist in Zeiten der Organknappheit7,11 essentiell und unseren Erachtens nur vorteilhaft zu beschreiben