Gap Filling of 3-D Microvascular Networks by Tensor Voting

We present a new algorithm which merges discontinuities in 3-D images of tubular structures presenting undesirable gaps. The application of the proposed method is mainly associated to large 3-D images of microvascular networks. In order to recover the real network topology, we need to fill the gaps between the closest discontinuous vessels. The algorithm presented in this paper aims at achieving this goal. This algorithm is based on the skeletonization of the segmented network followed by a tensor voting method. It permits to merge the most common kinds of discontinuities found in microvascular networks. It is robust, easy to use, and relatively fast. The microvascular network images were obtained using synchrotron tomography imaging at the European Synchrotron Radiation Facility. These images exhibit samples of intracortical networks. Representative results are illustrated

Vessel tractography using an intensity based tensor model with branch detection

In this paper, we present a tubular structure seg- mentation method that utilizes a second order tensor constructed from directional intensity measurements, which is inspired from diffusion tensor image (DTI) modeling. The constructed anisotropic tensor which is fit inside a vessel drives the segmen- tation analogously to a tractography approach in DTI. Our model is initialized at a single seed point and is capable of capturing whole vessel trees by an automatic branch detection algorithm developed in the same framework. The centerline of the vessel as well as its thickness is extracted. Performance results within the Rotterdam Coronary Artery Algorithm Evaluation framework are provided for comparison with existing techniques. 96.4% average overlap with ground truth delineated by experts is obtained in addition to other measures reported in the paper. Moreover, we demonstrate further quantitative results over synthetic vascular datasets, and we provide quantitative experiments for branch detection on patient Computed Tomography Angiography (CTA) volumes, as well as qualitative evaluations on the same CTA datasets, from visual scores by a cardiologist expert

Vessel tractography using an intensity based tensor model

In the last decade, CAD (Coronary Artery Disease) has been the leading cause of death worldwide [1]. Extraction of arteries is a crucial step for accurate visualization, quantification, and tracking of pathologies. However, coronary artery segmentation is one of the most challenging problems in medical image analysis, since arteries are complex tubular structures with bifurcations, and have possible pathologies. Moreover, appearance of blood vessels and their geometry can be perturbed by stents, calcifications and pathologies such as stenosis. Besides, noise, contrast and resolution artifacts can make the problem more challenging. In this thesis, we present a novel tubular structure segmentation method based on an intensity-based tensor that fits to a vessel, which is inspired from diffusion tensor image (DTI) modeling. The anisotropic tensor inside the vessel drives the segmentation analogously to a tractography approach in DTI. Our model is initialized with a single seed point and it is capable of capturing whole vessel tree by an automatic branch detection algorithm. The centerline of the vessel as well as its thickness is extracted. We demonstrate the performance of our algorithm on 3 complex tubular structured synthetic datasets, and on 8 CTA (Computed Tomography Angiography) datasets (from Rotterdam Coronary Artery Algorithm Evaluation Framework) for quantitative validation. Additionally, extracted arteries from 10 CTA volumes are qualitatively evaluated by a cardiologist expert's visual scores

Segmentation automatique des images de fibres d’ADN pour la quantification du stress réplicatif

La réplication de l’ADN est un processus complexe géré par une multitude d’interactions moléculaires permettant une transmission précise de l’information génétique de la cellule mère vers les cellules filles. Parmi les facteurs pouvant porter atteinte à la fidélité de ce processus, on trouve le Stress Réplicatif. Il s’agit de l’ensemble des phénomènes entraînant le ralentissement voire l’arrêt anormal des fourches de réplication. S’il n’est pas maîtrisé, le stress réplicatif peut causer des ruptures du double brin d’ADN ce qui peut avoir des conséquences graves sur la stabilité du génome, la survie de la cellule et conduire au développement de cancers, de maladies neurodégénératives ou d’autres troubles du développement. Il existe plusieurs techniques d’imagerie de l’ADN par fluorescence permettant l’évaluation de la progression des fourches de réplication au niveau moléculaire. Ces techniques reposent sur l’incorporation d’analogues de nucléotides tels que chloro- (CldU), iodo- (IdU), ou bromo-deoxyuridine (BrdU) dans le double brin en cours de réplication. L’expérience la plus classique repose sur l’incorporation successive de deux types d’analogues de nucléotides (IdU et CldU) dans le milieu cellulaire. Une fois ces nucléotides exogènes intégrés dans le double brin de l’ADN répliqué, on lyse les cellules et on répartit l’ADN sur une lame de microscope. Les brins contenant les nucléotides exogènes peuvent être imagés par immunofluorescence. L’image obtenue est constituée de deux couleurs correspondant à chacun des deux types d’analogues de nucléotides. La mesure des longueurs de chaque section fluorescente permet la quantification de la vitesse de progression des fourches de réplication et donc l’évaluation des effets du stress réplicatif. La mesure de la longueur des fibres fluorescentes d’ADN est généralement réalisée manuellement. Cette opération, en plus d’être longue et fastidieuse, peut être sujette à des variations inter- et intra- opérateurs provenant principalement de déférences dans le choix des fibres. La détection des fibres d’ADN est difficile car ces dernières sont souvent fragmentées en plusieurs morceaux espacés et peuvent s’enchevêtrer en agrégats. De plus, les fibres sont parfois difficile à distinguer du bruit en arrière-plan causé par les liaisons non-spécifiques des anticorps fluorescents. Malgré la profusion des algorithmes de segmentation de structures curvilignes (vaisseaux sanguins, réseaux neuronaux, routes, fissures sur béton...), très peu de travaux sont dédiés au traitement des images de fibres d’ADN. Nous avons mis au point un algorithme intitulé ADFA (Automated DNA Fiber Analysis) permettant la segmentation automatique des fibres d’ADN ainsi que la mesure de leur longueur respective. Cet algorithme se divise en trois parties : (i) Une extraction des objets de l’image par analyse des contours. Notre méthode de segmentation des contours se basera sur des techniques classiques d’analyse du gradient de l’image (Marr-Hildreth et de Canny). (ii) Un prolongement des objets adjacents afin de fusionner les fibres fragmentées. Nous avons développé une méthode de suivi (tracking) basée sur l’orientation et la continuité des objets adjacents. (iii) Une détermination du type d’analogue de nucléotide par comparaison des couleurs. Pour ce faire, nous analyserons les deux canaux (vert et rouge) de l’image le long de chaque fibre. Notre algorithme a été testé sur un grand nombre d’images de qualité variable et acquises à partir de différents contextes de stress réplicatif. La comparaison entre ADFA et plusieurs opérateurs humains montre une forte adéquation entre les deux approches à la fois à l’échelle de chaque fibre et à l’échelle plus globale de l’image. La comparaison d’échantillons soumis ou non soumis à un stress réplicatif a aussi permis de valider les performances de notre algorithme. Enfin, nous avons étudié l’impact du temps d’incubation du second analogue de nucléotide sur les résultats de l’algorithme. Notre algorithme est particulièrement efficace sur des images contenant des fibres d’ADN relativement courtes et peu fractionnées. En revanche, notre méthode de suivi montre des limites lorsqu’il s’agit de fusionner correctement de longues fibres fortement fragmentées et superposées à d’autres brins. Afin d’optimiser les performances d’ADFA, nous recommandons des temps d’incubation courts (20 à 30 minutes) pour chaque analogue de nucléotide dans le but d’obtenir des fibres courtes. Nous recommandons aussi de favoriser la dilution des brins sur la lame de microscope afin d’éviter la formation d’agrégats de fibres difficiles à distinguer. ADFA est disponible en libre accès et a pour vocation de servir de référence pour la mesure des brins d’ADN afin de pallier les problèmes de variabilités inter-opérateurs.----------ABSTRACTDNA replication is tightly regulated by a great number of molecular interactions that ensure accurate transmission of genetic information to daughter cells. Replicative Stress refers to all the processes undermining the fidelity of DNA replication by slowing down or stalling DNA replication forks. Indeed, stalled replication forks may “collapse” into highly-genotoxic double strand breaks (DSB) which engender chromosomal rearrangements and genomic instability. Thus, replicative stress can constitute a critical determinant in both cancer development and treatment. Replicative stress is also implicated in the molecular pathogenesis of aging and neurodegenerative disease, as well as developmental disorders. Several fluorescence imaging techniques enable the evaluation of replication forks progression at the level of individual DNA molecules. Those techniques rely on the incorporation of exogene nucleotide analogs in nascent DNA at replication forks in living cells. In a typical experiment, sequential incorporation of two nucleotide analogs, e.g., IdU and CldU, is performed. Following cell lysis and spreading of DNA on microscopy slides, DNA molecules are then imaged by immunofluorescence. The obtained image is made up of two colors corresponding to each one of the two nucleotide analogs. Measurement of the respective lengths of these labeled stretches of DNA permits quantification of replication fork progression. Evaluation of DNA fiber length is generally performed manually. This procedure is laborious and subject to inter- and intra-user variability stemming in part from unintended bias in the choice of fibers to be measured. DNA fiber extraction is difficult because strands are often fragmented in lots of subparts and can be tangled in clusters. Moreover, the extraction of fibers can be difficult when the background is noised by non specific staining. Despite the large number of segmentation algorithms dedicated to curvilinear structures (blood vessels, neural networks, roads, concrete tracks...), few studies address the treatment of DNA fiber images. We developed an algorithm called ADFA (Automated DNA Fiber Analysis) which automatically segments DNA fibers and measures their respective length. Our approach can be divided into three parts: 1. Object extraction by a robust contour detection. Our contour segmentation method relies on two classical gradient analyses (Marr and Hildreth, 1980; Canny, 1986) 2. Fusion of adjacent fragmented fibers by analysing their continuity. We developped a tracking approach based on the orientation and the continuity of adjacent fibers. 3. Detection of the nucleotide analog label (IdU or CldU). To do so, we analyse the color profile on both channels (green and red) along each fiber. ADFA was tested on a database of different images of varying quality, signal to noise ratio, or fiber length which were acquired from two different microscopes. The comparison between ADFA and manual segmentations shows a high correlation both at the scale of the fiber and at the scale of the image. Moreover, we validate our algorithm by comparing samples submitted to replicative stress and controls. Finally, we studied the impact of the incubation time of the second nucleotide analog pulse. The performances of our algorithm are optimised for images containing relatively short and not fragmented DNA fibers. Our tracking methods may be limited when connecting highly split fibers superimposed to other strands. Therefore, we recommend to reduce the incubation time of each nucleotide analog to about 20-30 minutes in order to obtain short fibers. We also recommend to foster the dilution of fibers on the slide to reduce clustering of fluorescent DNA molecules. ADFA is freely available as an open-source software. It might be used as a reference tool to solve inter-intra user variability

Développement d’outils de vectorisation d’angiographies obtenues par microscopie 2-photons dans le contexte du vieillissement du cerveau

RÉSUMÉ Les pathologies affectant les petits vaisseaux de la neurovasculature sont-elles à l’origine des effets cognitifs qui apparaissent au cours du vieillissement? Pour répondre à cette question, il faut d’abord posséder des outils permettant d’extraire la microvasculature du néocortex à partir d’angiographies acquises par microscopie à fluorescence deux-photons. Une meilleure compréhension de l’évolution de la microvasculature du cerveau avec l’âge et de l’effet de ces modifications sur les fonctions des aires corticales constitue en effet une étape essentielle vers la mise en place de nouveaux biomarqueurs du vieillissement du cerveau. Des modèles réalistes de la vasculature du cerveau peuvent servir de base à des modélisations du débit sanguin et à la simulation de signal IRM. En utilisant des vasculatures vectorisées, de nouvelles voies de recherche pourront donc être explorées, dont l’effet de différents types de pathologies des petits vaisseaux sur le signal IRM dépendant du niveau d’oxygène sanguin (BOLD). L’objectif de ce projet de recherche est donc le développement d’une méthode de segmentation des vaisseaux sanguins et d’un outil d’interaction permettant de corriger et de modifier le réseau vasculaire extrait. Ces outils sont utilisés pour comparer la microvasculature du néocortex de rats provenant de deux cohortes d’âges différents formés de 12 jeunes rats (âge = 11-15 semaines) et 12 rats âgés (âge = 23-25 mois) de type Long-Evans. Ces méthodes ont été développées en utilisant principalement la plateforme de programmation MATLAB, le module de gestion de pipeline de traitement PSOM et l’outil de traitement d’image FIJI. La méthode est semi-automatique, nécessitant une correction manuelle des graphes extraits des angiographies après la segmentation. L’approche modulable adoptée permet l’ajout de nouvelles fonctions et de nouveaux outils, ce qui pourra améliorer sa robustesse et l’automatisation de l’extraction des vaisseaux sanguins. En analysant les masques des vasculatures issus du prétraitement des données, il a été montré que la densité des capillaires dans le néocortex sensorimoteur de rats Long-Evans diminue avec l’âge, en passant de pour les jeunes rats à pour les rats âgés, ce qui représente une baisse statistiquement significative de 20 %. Une analyse utilisant les graphes nettoyés semble également aller dans ce sens en montrant que la densité linéaire des vaisseaux décroît au cours du vieillissement. Cette mesure est liée aux capacités de perfusion de la vasculature, et pourrait indiquer que l’efficacité d’apport en nutriment et en oxygène décroît dans le néocortex sensorimoteur de rats au cours du vieillissement.----------ABSTRACT Are the conditions affecting the small vessels of the neurovasculature the cause of cognitive impairments that appear with aging? To answer this question, we must have tools to extract the neocortex microvasculature from angiograms acquired by two-photon fluorescence microscopy. A better understanding of the brain microvasculature evolution with age and the effect of those changes on the cortical areas functions is indeed an essential step towards the development of new biomarkers of brain aging. Realistic models of the brain vasculature can be used as a basis of blood flow modeling and to simulate MRI signal originating from these vessels. Using vectorized vasculatures, new research avenues can be explored, including the effect of different types of small vessels diseases on blood oxygen level-dependent (BOLD) MRI signal. The main objective of this research project is the development of a blood vessel segmentation method and of an interface to correct and modify the extracted vascular networks. These tools are used to compare the neocortex microvasculature of rats from two different age cohorts. These cohorts consist of 12 young (age = 11-15 weeks) and 12 old Long-Evans rats (age = 23-25 months). The tools have been developed using the MATLAB programming platform, the pipeline processing module PSOM and the image processing tool FIJI. The method is semi-automatic, requiring manual correction of the extracted angiogram graphs after segmentation. The modular approach allows the addition of new features and tools, which can improve the robustness and automation of the blood vessels extraction technique. By analyzing the vasculature masks obtained by the initial data preprocessing, it is found that the density of capillaries in the sensorimotor neocortex of Long-Evans rats decreases with age, from ρ = 6.8 ± 0.3 [%] in young rats to ρ = 5.4 ± 0.3 [%] in aged rats, which represents a statistically significant decrease of 20%. An analysis using the cleaned graphs also seems to go in this direction by showing that the linear density of vessels decreases with aging. This density is linked to the perfusion capacity of the vasculature, and may indicate that the efficiency of nutrient and oxygen distribution decreases with aging in rat’s sensorimotor neocortex

Robust perceptual organization techniques for analysis of color images

Esta tesis aborda el desarrollo de nuevas técnicas de análisis robusto de imágenes estrechamente relacionadas con el comportamiento del sistema visual humano. Uno de los pilares de la tesis es la votación tensorial, una técnica robusta que propaga y agrega información codificada en tensores mediante un proceso similar a la convolución. Su robustez y adaptabilidad han sido claves para su uso en esta tesis. Ambas propiedades han sido verificadas en tres nuevas aplicaciones de la votación tensorial: estimación de estructura, detección de bordes y segmentación de imágenes adquiridas mediante estereovisión.El mayor problema de la votación tensorial es su elevado coste computacional. En esta línea, esta tesis propone dos nuevas implementaciones eficientes de la votación tensorial derivadas de un análisis en profundidad de esta técnica.A pesar de su capacidad de adaptación, esta tesis muestra que la formulación original de la votación tensorial (a partir de aquí, votación tensorial clásica) no es adecuada para algunas aplicaciones, dado que las hipótesis en las que se basa no se ajustan a todas ellas. Esto ocurre particularmente en el filtrado de imágenes en color. Así, esta tesis muestra que, más que un método, la votación tensorial es una metodología en la que la codificación y el proceso de votación pueden ser adaptados específicamente para cada aplicación, manteniendo el espíritu de la votación tensorial.En esta línea, esta tesis propone un marco unificado en el que se realiza a la vez el filtrado de imágenes y la detección robusta de bordes. Este marco de trabajo es una extensión de la votación tensorial clásica en la que el color y la probabilidad de encontrar un borde en cada píxel se codifican mediante tensores, y en el que el proceso de votación se basa en un conjunto de criterios perceptuales relacionados con el modo en que el sistema visual humano procesa información. Los avances recientes en la percepción del color han sido esenciales en el diseño de dicho proceso de votación.Este nuevo enfoque ha sido efectivo, obteniendo excelentes resultados en ambas aplicaciones. En concreto, el nuevo método aplicado al filtrado de imágenes tiene un mejor rendimiento que los métodos del estado del arte para ruido real. Esto lo hace más adecuado para aplicaciones reales, donde los algoritmos de filtrado son imprescindibles. Además, el método aplicado a detección de bordes produce resultados más robustos que las técnicas del estado del arte y tiene un rendimiento competitivo con relación a la completitud, discriminabilidad, precisión y rechazo de falsas alarmas.Además, esta tesis demuestra que este nuevo marco de trabajo puede combinarse con otras técnicas para resolver el problema de segmentación robusta de imágenes. Los tensores obtenidos mediante el nuevo método se utilizan para clasificar píxeles como probablemente homogéneos o no homogéneos. Ambos tipos de píxeles se segmentan a continuación por medio de una variante de un algoritmo eficiente de segmentación de imágenes basada en grafos. Los experimentos muestran que el algoritmo propuesto obtiene mejores resultados en tres de las cinco métricas de evaluación aplicadas en comparación con las técnicas del estado del arte, con un coste computacional competitivo.La tesis también propone nuevas técnicas de evaluación en el ámbito del procesamiento de imágenes. En concreto, se proponen dos métricas de filtrado de imágenes con el fin de medir el grado en que un método es capaz de preservar los bordes y evitar la introducción de defectos. Asimismo, se propone una nueva metodología para la evaluación de detectores de bordes que evita posibles sesgos introducidos por el post-procesado. Esta metodología se basa en cinco métricas para estimar completitud, discriminabilidad, precisión, rechazo de falsas alarmas y robustez. Por último, se proponen dos nuevas métricas no paramétricas para estimar el grado de sobre e infrasegmentación producido por los algoritmos de segmentación de imágenes.This thesis focuses on the development of new robust image analysis techniques more closely related to the way the human visual system behaves. One of the pillars of the thesis is the so called tensor voting technique. This is a robust perceptual organization technique that propagates and aggregates information encoded by means of tensors through a convolution like process. Its robustness and adaptability have been one of the key points for using tensor voting in this thesis. These two properties are verified in the thesis by applying tensor voting to three applications where it had not been applied so far: image structure estimation, edge detection and image segmentation of images acquired through stereo vision.The most important drawback of tensor voting is that its usual implementations are highly time consuming. In this line, this thesis proposes two new efficient implementations of tensor voting, both derived from an in depth analysis of this technique.Despite its adaptability, this thesis shows that the original formulation of tensor voting (hereafter, classical tensor voting) is not adequate for some applications, since the hypotheses from which it is based are not suitable for all applications. This is particularly certain for color image denoising. Thus, this thesis shows that, more than a method, tensor voting can be thought of as a methodology in which the encoding and voting process can be tailored for every specific application, while maintaining the tensor voting spirit.By following this reasoning, this thesis proposes a unified framework for both image denoising and robust edge detection.This framework is an extension of the classical tensor voting in which both color and edginess the likelihood of finding an edge at every pixel of the image are encoded through tensors, and where the voting process takes into account a set of plausible perceptual criteria related to the way the human visual system processes visual information. Recent advances in the perception of color have been essential for designing such a voting process.This new approach has been found effective, since it yields excellent results for both applications. In particular, the new method applied to image denoising has a better performance than other state of the art methods for real noise. This makes it more adequate for real applications, in which an image denoiser is indeed required. In addition, the method applied to edge detection yields more robust results than the state of the art techniques and has a competitive performance in recall, discriminability, precision, and false alarm rejection.Moreover, this thesis shows how the results of this new framework can be combined with other techniques to tackle the problem of robust color image segmentation. The tensors obtained by applying the new framework are utilized to classify pixels into likely homogeneous and likely inhomogeneous. Those pixels are then sequentially segmented through a variation of an efficient graph based image segmentation algorithm. Experiments show that the proposed segmentation algorithm yields better scores in three of the five applied evaluation metrics when compared to the state of the art techniques with a competitive computational cost.This thesis also proposes new evaluation techniques in the scope of image processing. First, two new metrics are proposed in the field of image denoising: one to measure how an algorithm is able to preserve edges, and the second to measure how a method is able not to introduce undesirable artifacts. Second, a new methodology for assessing edge detectors that avoids possible bias introduced by post processing is proposed. It consists of five new metrics for assessing recall, discriminability, precision, false alarm rejection and robustness. Finally, two new non parametric metrics are proposed for estimating the degree of over and undersegmentation yielded by image segmentation algorithms

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