Interaktive Segmentierungsverfahren im Rahmen der adaptiven Strahlentherapieplanung

Die Segmentierung der Risikoorgane ist ein zeitraubender Teil der computergestützten Strahlentherapieplanung. Im Rahmen neuer Bestrahlungstechniken der adaptiven Therapie sind schnelle, robuste und genaue Segmentierungsverfahren die Voraussetzung für eine effiziente Neu-Segmentierung von Verfikationsaufnahmen und Planungsdaten verschiedener Modalitäten. Im Rahmen dieser Arbeit wurden daher verschiedene interaktive Segmentierungsverfahren implementiert und evaluiert. Diese umfassen Verfahren aus den Bereichen der aktiven Konturmodelle, der Formmodelle und der graphenbasierten Verfahren. Das verwendete aktive Konturmodell basiert auf einem T-Snakes-Ansatz. Dabei handelt es sich um die Anpassung einer parametrisierten Oberfläche an die Bilddaten unter Einfluss einer Ähnlichkeitskraft, die aus den Bilddaten gewonnen wird, und einer regularisierenden Krümmungskraft, die eine glatte Oberfläche favorisiert. Zusätzlich erlauben T-Snakes topologische Änderungen ihrer Oberfläche während der Segmentierung. Aufbauend auf dem Optimierungsverfahren der T-Snakes wurde ein Formmodell entwickelt. Aus Trainingsdaten wird eine typische Form ermittelt, die bei der Segmentierung berücksichtigt wird. Dies geschieht im verwendeten Verfahren durch Aufteilung der Oberfläche in Bereiche gleicher Krümmung und einer anschließenden Anpassung dieser Bereiche an die Bilddaten. Beim dritten Ansatz, dem graphenbasierten Verfahren, wurde der multi-labelled Random-Walk-Algorithmus umgesetzt. Dieser übersetzt einen Bilddatensatz in einen Graphen und partitioniert diesen dann aufgrund der Erreichungswahrscheinlichkeit eines Random-Walk-Prozesses bzgl. manuell gesetzter Markierungen, sog. Label. Getestet wurden die implementierten Verfahren vor allem auf planungsrelevanten CT-Daten, obwohl sie ohne Einschränkung auch für andere Bildmodalitäten verwendbar sind. Die unterschiedlichen Algorithmen decken ein breites Spektrum an Segmentierungsanforderungen bzgl. Robustheit, Genauigkeit und Effizienz ab. Dadurch reduzieren sie den Zeitbedarf für die Segmentierung von Planungsdaten und erlauben eine weitere Automatisierung der Segmentierung im Rahmen der Strahlentherapieplanung

Zeitabhängige, multimodale Modellierung und Analyse von Herzdaten

Kardiovaskuläre Erkrankungen stellen in den westlichen Industrienationen eine der Haupttodesursachen dar. Für die Diagnostik steht inzwischen mit der Computer-Tomographie ein leistungsfähiges bildgebendes Verfahren zur Verfügung. Im Rahmen dieser Arbeit wurden Verfahren entwickelt, um dem Radiologen durch eine weitgehend automatische und umfassende Analyse von 4D-CTA-Daten und der automatischen Berechnung wichtiger diagnostischer Parameter zu unterstützen

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

Rechnergestützte Analyse kardiovaskulärer Strömungen auf Basis der Magnetresonanztomographie

Die tridirektional kodierte Phasenkontrast-Magnetresonanztomographie gilt als aussichtsreichster Ansatz, klinisch verwertbare Vektorfelder der Blutströmung aufzunehmen. Diese Arbeit beschreibt Verfahren, wie sich die Daten rechnergestützt verarbeiten lassen. Zentrale Themen sind die interaktive Flussdatenanalyse, die flussbasierte Kavitätensegmentierung und die Validierung der Flussquantifizierung. Ausgewählte Beispiele demonstrieren das Potenzial des Ansatzes für die kardiovaskuläre Diagnostik

Rechnergestützte Analyse kardiovaskulärer Strömungen auf Basis der Magnetresonanztomographie

Die tridirektional kodierte Phasenkontrast-Magnetresonanztomographie gilt als aussichtsreichster Ansatz, klinisch verwertbare Vektorfelder der Blutströmung aufzunehmen. Diese Arbeit beschreibt Verfahren, wie sich die Daten rechnergestützt verarbeiten lassen. Zentrale Themen sind die interaktive Flussdatenanalyse, die flussbasierte Kavitätensegmentierung und die Validierung der Flussquantifizierung. Ausgewählte Beispiele demonstrieren das Potenzial des Ansatzes für die kardiovaskuläre Diagnostik