Segmentierung von Pathologien der Aorta mit deformierbaren Modellen

Die häufigste Todesursache in Deutschland sind Erkrankungen des Herz-Kreislaufsystems. Zwei häufig auftretende Krankheiten sind Aortenaneurysmen und Aortendissektionen. Für die Diagnose und die computerunterstützte OP-Planung wird eine semantische Annotation der präoperativ akquirierten Bilddaten benötigt. Dies wird herkömmlich durch eine manuelle Segmentierung der betroffenen Strukturen erreicht. Mit Verfahren aus der medizinischen Bildverarbeitung, darunter die deformierbaren Modelle, ist es möglich diese Segmentierung weitgehend zu automatisieren. In dieser Masterarbeit wird ein Verfahren vorgestellt, das mit Hilfe von deformierbaren Modellen eine automatische Segmentierung der Aorta und Aortenpathologien in 2D-CTA-Aufnahmen ermöglicht. Hierfür wurde ein geeignetes deformierbares Modell identifiziert, welches mit üblichen Störungen von CTA-Aufnahmen zurecht kommt. Das Verfahren ist eine Kombination aus den Dual Snakes und den GVF-Snakes und wird Dual-GVF-Snakes genannt. Das Besondere an diesem Verfahren ist, dass nicht nur das Lumen der Aorta und eines Aortenaneurysmas, sondern auch die zwei Lumen einer Aortendissektion gleichzeitig segmentiert werden können. Realisiert wird dies durch eine Unterteilung der Kontur in Segmente mit unterschiedlichen Eigenschaften. Das in dieser Arbeit vorgestellte Verfahren wurde zur Segmentierung von Objekten in synthetischen und klinischen Bilder angewendet, wobei die klinischen Bilder die Aorta, ein Aortenaneurysma und verschiedene Aortendissektionen beinhalten. Zur Evaluierung wurde das Verfahren mit den GVF-Snakes und den AB-Snakes verglichen, indem der Abstand zwischen Referenzkonturen und berechneter Konturen ermittelt wurde. Ein Vorteil gegenüber GVF-Snakes ist, dass zwei Objekte segmentiert und voneinander unterschieden werden können. Im Gegensatz zu den GVF-Snakes und den AB-Snakes müssen weniger Parameter eingestellt werden und die Membran zwischen den beiden Lumen der Aortendissektion wird erkannt. Das Verfahren ist robuster gegenüber der Initialisierung und lierfert vergleichbare Ergebnisse wie das GVF-Snakes Verfahren mit gezielter Initialisierung

Prä- und postoperative Segmentierung und virtuelles Stenting von Aneurysmen und Stenosen

Die medizinische Bildverarbeitung hat in den letzten Jahren sehr an Bedeutung gewonnen, vor allem in den verschiedenen Phasen der Behandlung somatischer Erkrankungen. Bei Diagnose, Monitoring, Therapieplanung und Durchführung bis zur Kontrolle werden medizinische Entscheidungen durch Computer unterstützt. In dieser Arbeit werden Beiträge zur computergestützten Behandlung von Gefäßerkrankungen – krankhafte Gefäßerweiterungen (Aneurysmen) und krankhafte Gefäßverengungen (Stenosen) – geleistet. Es wird bei operativen Eingriffen zur Behandlung dieser Gefäßerkrankungen zwischen zwei Verfahren unterschieden: der offenen und der minimal-invasiven (endovaskulären) Operation bzw. Behandlung. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der computergestützten Optimierung von endovaskulären Behandlungen. Im Fall einer endovaskulären Behandlung ist es besonders wichtig, anhand der kritischen Patientendaten eine geeignete Prothese (Stent) möglichst akkurat und in kürzester Zeit auszuwählen. Dabei muss die Auswahl vor dem Eingriff erfolgen (präoperativ), da der Stent während der Operation nicht mehr ohne eine offene Operation gewechselt werden kann. Ist ein Stent eingesetzt, sind regelmäßige Nachuntersuchungen erforderlich, um zum Beispiel das Auftreten von Löchern in der Prothese (Endoleaks) oder das Verschieben der Prothese (Stent Migration) rechtzeitig zu erkennen. Für die einzelnen Phasen von Diagnose, Therapieplanung und Kontrolle einer Gefäßerkrankung werden in dieser Dissertation verschiedene Methoden zur Segmentierung entwickelt und vorgestellt. Mit ihnen ist es möglich, Aneurysmen und Stenosen vor und nach einem operativen Eingriff zu überwachen und den behandelnden Arzt bei diesen zum Teil sehr zeitaufwendigen Prozeduren zu unterstützen. Die unterschiedlichen Segmentierungsmethoden basieren auf den Verfahren der Aktiven Konturen, Active Appearance Models sowie einem graphbasierten Ansatz. Dabei hat der graphbasierte Ansatz die besten Ergebnisse geliefert, ein Prototyp zur klinischen Evaluation wurde bereits realisiert. Die Behandlungsplanung wiederum wird durch eine rechnergestützte Simulation von Stents (virtuelles Stenting) vor dem Eingriff optimiert. Im derzeitigen klinischen Alltag wird ein Stent anhand von CT-Aufnahmen ausgewählt. Mit dem virtuellen Stenting aus dieser Arbeit können verschiedene Stents zusätzlich in den realen Patientendaten aus der klinischen Routine simuliert werden. Dabei wird ersichtlich, ob der ausgewählte Stent die passenden Dimensionen hat und bei der Operation zum Einsatz kommen sollte. Die Stent-Simulation beruht auf dem Verfahren der Aktiven Konturen im Dreidimensionalen und ist sowohl für nicht verzweigte als auch für verzweigte Stents (Y-Stents) geeignet. Unter anderem werden für eine realistische Simulation, die bei Y-Stents auftretenden Kollisionskräfte in der Verzweigung berücksichtigt. Außerdem wurde ein Ansatz für das virtuelle Stenting im Karotisbereich entwickelt, der ein elastisches Verhalten der Gefäßwand bei einer Stent-Expansion modelliert. Weiterhin ist im Bereich der rechnergestützten Simulation ein Verfahren zur Simulation eines Katheterpfades entstanden. Der Katheterpfad wird hierbei in zwei Schritten bestimmt. In einem ersten Schritt wird ein initialer Pfad mit einem modifizierten Dijkstra-Algorithmus zur Bestimmung des kürzesten Pfades zwischen zwei Punkten berechnet. In einem zweiten Schritt wird dann dieser Pfad mit einem Aktiven Konturmodell innerhalb des Gefäßes ausgerichtet. Diese verschiedenen Verfahren werden in der vorliegenden Arbeit im Detail vorgestellt und anhand von Phantomdaten und realen Patientendaten evaluiert. Außerdem werden die klinischen Prototypen präsentiert, die auf den Verfahren aufbauen

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

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