Ultraschallbasierte Navigation für die minimalinvasive onkologische Nieren- und Leberchirurgie

In der minimalinvasiven onkologischen Nieren- und Leberchirurgie mit vielen Vorteilen für den Pa- tienten wird der Chirurg häufig mit Orientierungsproblemen konfrontiert. Hauptursachen hierfür sind die indirekte Sicht auf die Patientenanatomie, das eingeschränkte Blickfeld und die intra- operative Deformation der Organe. Abhilfe können Navigationssysteme schaffen, welche häufig auf intraoperativem Ultraschall basieren. Durch die Echtzeit-Bildgebung kann die Deformation des Organs bestimmt werden. Da viele Tumore im Schallbild nicht sichtbar sind, wird eine robuste automatische und deformierbare Registrierung mit dem präoperativen CT benötigt. Ferner ist eine permanente Visualisierung auch während der Manipulation am Organ notwendig. Für die Niere wurde die Eignung von Ultraschall-Elastographieaufnahmen für die bildbasierte Re- gistrierung unter Verwendung der Mutual Information evaluiert. Aufgrund schlechter Bildqualität und geringer Ausdehnung der Bilddaten hatte dies jedoch nur mäßigen Erfolg. Die Verzweigungspunkte der Blutgefäße in der Leber werden als natürliche Landmarken für die Registrierung genutzt. Dafür wurden Gefäßsegmentierungsalgorithmen für die beiden häufigsten Arten der Ultraschallbildgebung B-Mode und Power Doppler entwickelt. Die vorgeschlagene Kom- bination beider Modalitäten steigerte die Menge an Gefäßverzweigungen im Mittel um 35 %. Für die rigide Registrierung der Gefäße aus dem Ultraschall und CT werden mithilfe eines bestehen- den Graph Matching Verfahrens [OLD11b] im Mittel 9 bijektive Punktkorrespondenzen definiert. Die mittlere Registrierungsgenauigkeit liegt bei 3,45 mm. Die Menge an Punktkorrespondenzen ist für eine deformierbare Registrierung nicht ausreichend. Das entwickelte Verfahren zur Landmarkenverfeinerung fügt zwischen gematchten Punkte weitere Landmarken entlang der Gefäßmittellinien ein und sucht nach weiteren korrespondierenden Gefäß- segmenten wodurch die Zahl der Punktkorrespondenzen im Mittel auf 70 gesteigert wird. Dies erlaubt die Bestimmung der Organdeformation anhand des unterschiedlichen Gefäßverlaufes. Anhand dieser Punktkorrespondenzen kann mithilfe der Thin-Plate-Splines ein Deformationsfeld für das gesamte Organ berechnet werden. Auf diese Weise wird die Genauigkeit der Registrierung im Mittel um 44 % gesteigert. Die wichtigste Voraussetzung für das Gelingen der deformierbaren Registrierung ist eine möglichst umfassende Segmentierung der Gefäße aus dem Ultraschall. Im Rahmen der Arbeit wurde erstmals der Begriff der Regmentation auf die Segmentierung von Gefäßen und die gefäßbasierte Registrie- rung ausgeweitet. Durch diese Kombination beider Verfahren wurde die extrahierte Gefäßlänge im Mittel um 32 % gesteigert, woraus ein Anstieg der Anzahl korrespondierender Landmarken auf 98 resultiert. Hierdurch lässt sich die Deformation des Organs und somit auch die Lageveränderung des Tumors genauer und mit höherer Sicherheit bestimmen. Mit dem Wissen über die Lage des Tumors im Organ und durch Verwendung eines Markierungs- drahtes kann die Lageveränderung des Tumors während der chirurgischen Manipulation mit einem elektromagnetischen Trackingsystem überwacht werden. Durch dieses Tumortracking wird eine permanente Visualisierung mittels Video Overlay im laparoskopischen Videobild möglich. Die wichtigsten Beiträge dieser Arbeit zur gefäßbasierten Registrierung sind die Gefäßsegmen- tierung aus Ultraschallbilddaten, die Landmarkenverfeinerung zur Gewinnung einer hohen Anzahl bijektiver Punktkorrespondenzen und die Einführung der Regmentation zur Verbesserung der Ge- fäßsegmentierung und der deformierbaren Registrierung. Das Tumortracking für die Navigation ermöglicht die permanente Visualisierung des Tumors während des gesamten Eingriffes

Geometrische Autokalibrierung für die dentale Volumentomographie

Der technische Fortschritt und die damit einhergehende steigende Systemauflösung der Aufnahmegeräte machen die Bewegung des Patienten zu einem entscheidenden limitierenden Faktor der Bildqualität in der digitalen Volumentomographie (DVT). Patientenbewegungen verursachen schwere Bildartefakte im rekonstruierten Volumen und können dessen Diagnostizierbarkeit maßgeblich beeinträchtigen. Zur Korrektur von Patientenbewegungen können Autokalibrierverfahren eingesetzt werden, welche den Bewegungsfehler in den Bilddaten erkennen und automatisch korrigieren. Diese Arbeit behandelt die dentalspezifische Problemstellung einer Bewegungskorrektur für DVT. Aufgrund der geringen Strahlendosis und der Gerätegeometrie weisen dentale DVT-Daten verstärkt Bildartefakte auf. Dies verschärft die Rahmenbedingungen für Autokalibrierverfahren, da aufgrund der Bildartefakte der Bildentstehungsprozess nur ungenügend modelliert werden kann. Das erschwert eine isolierte Betrachtung des Bewegungsfehlers und somit die Auswertung der Datentreue von Projektionsdaten und rekonstruiertem Volumen. Diese Arbeit fokussiert sich daher auf merkmalbasierte Verfahren, welche eine Abstraktion des Autokalibrierproblems von den Bildartefakten ermöglichen. Konkret werden die Konturen der Zähne ausgewertet. Konturmerkmale sind zur Autokalibrierung dentaler DVT-Daten besonders geeignet, da ihre Dimensionalität und Ausprägung die Nachteile des hohen Rauschens und der Strukturüberlagerungen der Röntgenprojektionen kompensieren. Diese Arbeit umfasst die Beschreibung und Evaluation von drei neuen, auf dentale Daten zugeschnittenen Autokalibrierverfahren. Die Autokalibrierverfahren schätzen die Parameter der Projektionsgeometrie einer DVT-Aufnahme aus ihren Projektionsdaten. Sie behandeln Aspekte der Verfahrensrobustheit und der Reduktion der Problemkomplexität. Die Evaluation zeigt eine deutliche Verbesserung der Bewegungsartefakte und eine durchschnittliche Wiederherstellung der Bildschärfevonbiszu98%. Die Eignung konturbasierter Autokalibrierverfahren zur Kompensation von Patientenbewegungen in der dentalen DVT wird somit belegt

Automatische Registrierung adaptiver Modelle zur Typerkennung technischer Objekte [online]

Anwendungen der Bildanalyse werden in zunehmendem Maße unter Verwendung dreidimensionaler Modelle realisiert und fusionieren auf diese Weise Methoden der Computergrafik und der Bildauswertung. Mit dem Ziel der automatischen Erfassung dynamischer Szenenaktivitäten ist in den letzten Jahren ein vermehrter Einsatz adaptiver Modelle zu beobachten. In der vorliegenden Arbeit wird ein neu entwickeltes Verfahren zur automatischen Konstruktion adaptiver Modelle für technische Objekte vorgestellt. Ferner werden Module zur automatischen Anpassung dieser adaptiven Modelle an Grauwertbilder beschrieben, die durch Synthese-Analyse-Iterationen die Brücke zur Bildanalyse schlagen. Die zentrale Stärke der vorgestellten Komponenten liegt darin, dass sie aus Einzelbildern dreidimensionale Rekonstruktionen für unbekannte Objektvarianten liefern. Wie experimentell gezeigt wird, sind diese Rekonstruktionen geometrisch genauer als handelsübliche Modelle. Die Leistungsfähigkeit der entwickelten Verfahren wird am Beispiel der Flugzeugtypisierung gezeigt. Darüber hinaus wird die Anwendbarkeit der Module zur Lageschätzung demonstriert

Automatische Registrierung adaptiver Modelle zur Typerkennung technischer Objekte [online]

Anwendungen der Bildanalyse werden in zunehmendem Maße unter Verwendung dreidimensionaler Modelle realisiert und fusionieren auf diese Weise Methoden der Computergrafik und der Bildauswertung. Mit dem Ziel der automatischen Erfassung dynamischer Szenenaktivitäten ist in den letzten Jahren ein vermehrter Einsatz adaptiver Modelle zu beobachten. In der vorliegenden Arbeit wird ein neu entwickeltes Verfahren zur automatischen Konstruktion adaptiver Modelle für technische Objekte vorgestellt. Ferner werden Module zur automatischen Anpassung dieser adaptiven Modelle an Grauwertbilder beschrieben, die durch Synthese-Analyse-Iterationen die Brücke zur Bildanalyse schlagen. Die zentrale Stärke der vorgestellten Komponenten liegt darin, dass sie aus Einzelbildern dreidimensionale Rekonstruktionen für unbekannte Objektvarianten liefern. Wie experimentell gezeigt wird, sind diese Rekonstruktionen geometrisch genauer als handelsübliche Modelle. Die Leistungsfähigkeit der entwickelten Verfahren wird am Beispiel der Flugzeugtypisierung gezeigt. Darüber hinaus wird die Anwendbarkeit der Module zur Lageschätzung demonstriert

Preprocessing methods for morphometric brain analysis and quality assurance of structural magnetic resonance images

Gegenstand der Dissertation ist die Neuentwicklung und Validierung von Verfahren zur Aufbereitung von anatomischen Daten, die mittels Magnetresonanztomographie gewonnen wurden. Ziel ist dabei die Erfassung von morphometrischen Kennwerten zur Beschreibung der Struktur und Form des Gehirns, wie beispielsweise Volumen, Fläche, Dicke oder Faltung der Großhirnrinde. Die Kennwerte erlauben sowohl die Erforschung individueller gesunder und pathologischer Entwicklung als auch der evolutionären Anpassung des Gehirns. Die zur Datenanalyse notwendige Vorverarbeitung beinhaltet dabei die Angleichung von Bildeigenschaften und individueller Anatomie. Die fortlaufende Weiterentwicklung der Scanner- und Rechentechnik ermöglicht eine zunehmend genauere Bildgebung, erfordert aber die kontinuierliche Anpassung existierender Verfahren. Die Schwerpunkte dieser Dissertation lagen in der Entwicklung neuer Verfahren zur (i) Klassifikation der Hirngewebe (Segmentierung), (ii) räumlichen Abbildung des individuellen Gehirns auf ein Durchschnittsgehirn (Registrierung), (iii) Bestimmung der Dicke der Großhirnrinde und Rekonstruktion einer repräsentativen Oberfläche und (iv) Qualitätssicherung der Eingangsdaten. Die Segmentierung gleicht die Bildeigenschaften unterschiedlicher Protokolle an, während die Registrierung anatomische Merkmale normalisiert und so den Vergleich verschiedener Gehirne ermöglicht. Die Rekonstruktion von Oberflächen erlaubt wiederum die Gewinnung einer Vielzahl weiterer morphometrischer Maße zur spezifischen Charakterisierung des Gehirns und seiner Entwicklung. Anhand von simulierten und realen Daten wird die Validität der neuen Methoden belegt und mit anderen Ansätzen verglichen. Die Verfahren sind Bestandteil der Computational Anatomy Toolbox (CAT; http://dbm.neuro.uni-jena.de/cat), deren Schwerpunkt die Vorverarbeitung von strukturellen Daten ist und die Teil des Statistical Parametric Mapping (SPM) Softwarepaketes in MATLAB ist.This Ph.D. thesis focuses on the development, optimization and validation of preprocessing methods of structural magnetic resonance images of the brain. The preprocessing describes the creation of morphometric data that support a statistical analysis of brain anatomy. Image interferences have to be removed to allow a tissue classification (segmentation). In order to compare different subjects a spatial normalization to an average-shaped brain (template) is required, where atlas maps allow identification of specific brain structures and regions of interest. Beside the analysis in a voxel-grid, the cortex can be represented by surfaces that allow further measures such as the cortical thickness or folding. The derived brain features (such as volume, area, and thickness) permit the individual study of normal and pathological development during the lifespan but also of the evolutionary adaption of the brain. The ongoing progress of imaging and computing technology demands continous enhancement of preprocessing tools but also facilitates the exploration of novel approaches and models. The basis of this thesis is the development of a method that uses a tissue segmentation to estimate the cortical thickness and the central surface in one integrated step. Further essential improvements of surface reconstruction algorithms were achieved by specific refinement of processing steps such as (i) the classification of brain tissue (segmentation), (ii) the spatial mapping of the individual brain to an average brain (registration), (iii) determining the thickness of the cerebral cortex and reconstructing a representative surface and (iv) the quality assurance of input data. The validity of the new methods is proven and compared with other approaches by simulated and real data. The procedures are part of the Computational Anatomy Toolbox (CAT; http://dbm.neuro.uni-jena.de/cat), which focuses on the preprocessing of structural data and is part of the Statistical Parametric Mapping (SPM) software package in MATLAB

Klassifikation morphologischer und pathologischer Strukturen in koronaren Gefäßen auf Basis intravaskulärer Ultraschallaufnahmen zur klinischen Anwendung in einem IVB-System

Erkrankungen des Herz-Kreislaufsystems sind in Deutschland für fast 50% der Todesfälle verantwortlich. Insbesondere die Arteriosklerose (vulgo: „Arterienverkalkung“) ist dabei ein dominierendes Krankheitsbild. So ist es auch nicht verwunderlich, dass die Arteriosklerose seit den Anfängen der wissenschaftlichen Medizin ein Feld für umfangreiche Untersuchungen gewesen ist. Speziell durch den technischen Fortschritt bildgebender Verfahren war es möglich neuartige Diagnose- und Therapiemethoden zu entwickeln. Dabei hat sich gerade der intravaskuläre Ultraschall zu einem Goldstandard in der Diagnose arteriosklerotischer Erkrankungen und, in Kombination mit der intravaskulären Brachytherapie, zu einer Erfolg versprechenden Basistechnik für therapeutische Maßnahmen entwickelt. Grundvoraussetzung fast jeder bildbasierten Intervention ist aber die Separierung der Bilddaten in anatomisch und pathologisch differenzierte, saliente Regionen. In Anbetracht zunehmender, umfangreicherer Datenmengen kann eine derartige Aufarbeitung nur rechnergestützt durch Problem adaptierte Klassifikationsalgorithmen gewährleistet werden. Daher war es das Ziel dieser Arbeit, neue Methoden zur Merkmalsextraktion und Algorithmen zur Klassifikation morphologischer und pathologischer Strukturen in koronaren Gefäßen bereitzustellen. Aus der initialen Fragestellung wurde zudem zeitnah deutlich, dass das Forschungsvorhaben Anknüpfungspunkte zu weiteren hochgradig relevanten inter- und intradisziplinären Forschungsthemen, beispielsweise der Histologie, Systembiologie oder Chemietechnik, aufweist. Aber auch vonseiten der Anwendungsszenarien wurden teilweise völlig neue, innovative Wege beschritten. Exemplarisch sei ein E-Learning-Ansatz zur „Übersetzung“ digitaler Bilddaten in haptisch erfahrbare Reliefs für blinde und sehbehinderte Schülerinnen und Schüler genannt. In Anbetracht dieser partiell divergierenden Sichtweisen war auch die generalisierte, von der expliziten Fragestellung abstrahierte Umsetzung eine Ausrichtung der Arbeit. Dieser Intention folgend wurden drei wesentliche methodische und konzeptionelle Entwicklungen innerhalb der Arbeit realisiert: ein Expertensystem zur Approximation arterieller Kompartimente mittels unscharfer elliptischer Templates, ein neuartiger, effizienter Ansatz zur signaltheoretischen Extraktion textureller Merkmale und die Etablierung maschinelle Lernverfahren unter Integration von a priori Wissen. Über eine konsequente Integration statistischer Gütemaße konnte zudem eine ausgeprägte Rückkopplung zwischen Klassifikations- und Bewertungsansätzen gewährleistet werden. Gemeinsam ist allen Ansätzen das Ansinnen, trotz hoch anwendungsbezogener Umsetzungen, die fortwährende Portabilität zu beachten. In einer übergeordneten Abstraktion kann die Intention der Arbeit somit auch in der „generalisierten Nutzung signaltheoretischer Merkmale zur Klassifikation heterogener, durch texturelle Ausprägungen zu differenzierende Kompartimente mittels maschineller Lernverfahren“ verstanden werden