31 research outputs found
Research on real-time physics-based deformation for haptic-enabled medical simulation
This study developed a multiple effective visuo-haptic surgical engine to handle a variety of surgical manipulations in real-time. Soft tissue models are based on biomechanical experiment and continuum mechanics for greater accuracy. Such models will increase the realism of future training systems and the VR/AR/MR implementations for the operating room
Miniature high dynamic range time-resolved CMOS SPAD image sensors
Since their integration in complementary metal oxide (CMOS) semiconductor technology in 2003,
single photon avalanche diodes (SPADs) have inspired a new era of low cost high integration
quantum-level image sensors. Their unique feature of discerning single photon detections, their ability
to retain temporal information on every collected photon and their amenability to high speed image
sensor architectures makes them prime candidates for low light and time-resolved applications.
From the biomedical field of fluorescence lifetime imaging microscopy (FLIM) to extreme physical
phenomena such as quantum entanglement, all the way to time of flight (ToF) consumer applications
such as gesture recognition and more recently automotive light detection and ranging (LIDAR), huge
steps in detector and sensor architectures have been made to address the design challenges of pixel
sensitivity and functionality trade-off, scalability and handling of large data rates.
The goal of this research is to explore the hypothesis that given the state of the art CMOS nodes and
fabrication technologies, it is possible to design miniature SPAD image sensors for time-resolved
applications with a small pixel pitch while maintaining both sensitivity and built -in functionality.
Three key approaches are pursued to that purpose: leveraging the innate area reduction of logic gates
and finer design rules of advanced CMOS nodes to balance the pixel’s fill factor and processing
capability, smarter pixel designs with configurable functionality and novel system architectures that
lift the processing burden off the pixel array and mediate data flow.
Two pathfinder SPAD image sensors were designed and fabricated: a 96 × 40 planar front side
illuminated (FSI) sensor with 66% fill factor at 8.25μm pixel pitch in an industrialised 40nm process
and a 128 × 120 3D-stacked backside illuminated (BSI) sensor with 45% fill factor at 7.83μm pixel
pitch. Both designs rely on a digital, configurable, 12-bit ripple counter pixel allowing for time-gated
shot noise limited photon counting. The FSI sensor was operated as a quanta image sensor (QIS)
achieving an extended dynamic range in excess of 100dB, utilising triple exposure windows and in-pixel
data compression which reduces data rates by a factor of 3.75×. The stacked sensor is the first
demonstration of a wafer scale SPAD imaging array with a 1-to-1 hybrid bond connection.
Characterisation results of the detector and sensor performance are presented.
Two other time-resolved 3D-stacked BSI SPAD image sensor architectures are proposed. The first is a
fully integrated 5-wire interface system on chip (SoC), with built-in power management and off-focal
plane data processing and storage for high dynamic range as well as autonomous video rate operation.
Preliminary images and bring-up results of the fabricated 2mm² sensor are shown. The second is a
highly configurable design capable of simultaneous multi-bit oversampled imaging and programmable
region of interest (ROI) time correlated single photon counting (TCSPC) with on-chip histogram
generation. The 6.48μm pitch array has been submitted for fabrication. In-depth design details of both
architectures are discussed
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
CT Scanning
Since its introduction in 1972, X-ray computed tomography (CT) has evolved into an essential diagnostic imaging tool for a continually increasing variety of clinical applications. The goal of this book was not simply to summarize currently available CT imaging techniques but also to provide clinical perspectives, advances in hybrid technologies, new applications other than medicine and an outlook on future developments. Major experts in this growing field contributed to this book, which is geared to radiologists, orthopedic surgeons, engineers, and clinical and basic researchers. We believe that CT scanning is an effective and essential tools in treatment planning, basic understanding of physiology, and and tackling the ever-increasing challenge of diagnosis in our society