Interaktives Rendering von Wellendaten windgetriebener Wasseroberflächen und Ereignisklassifizierung

Die vorliegende Diplomarbeit beschäftigt sich sowohl mit dem interaktiven 3D Rendering als auch mit der automatischen Detektion von Ereignissen auf windgetriebenen Wasseroberflächen. Bei diesen Ereignissen handelt es sich im Wesentlichen um Einschläge von Regentropfen auf der Wasseroberfläche und das Brechen von Wellen in kleinskaligen Wellenfeldern. Hierbei wird unter kombinierter Verwendung eines Visualisierungstool (WaveVis) und einer Software zur interaktiven Segmentierung (Ilastik), durch Training von Beispielereignissen ein Random-Forest trainiert, mit dessen Hilfe große Datensätze quantitativ in Bezug auf das jeweils betrachtete Ereignis untersucht werden können. Die Ergebnisse werden dabei zum Vergleich mit früheren Messungen herangezogen. So werden aus Daten einer Messkampagne die genauen Regenraten ermittelt und ein Verfahren zur automatischen Detektion von Microscale-Breaking-Waves auf der Basis von Neigungs- und Höheninformation der Wasseroberfläche vorgestellt

Entwicklung einer Plattform zur 3D-Visualisierung und -Segmentierung medizinischer Daten : YaDiV - Yet another Dicom Viewer

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Vergleichende Visualisierung neurovaskulärer Kompressionssyndrome bei 1,5 und 3,0 Tesla Magnetresonanztomographie

1 Zusammenfassung 1.1 Hintergrund und Ziele Neurovaskuläre Kompressionssyndrome sind pathologische hyperaktive Funktionsstörungen von Nerven, die durch Kompression der Hirnnerven durch Gefäße verursacht werden. Als Kompression bezeichnet man den pathologischen Kontakt von Nerv und Gefäß entlang des Nervenstranges, der sich an verschiedenen Stellen bilden kann. Entscheidend sind nicht nur die Kompression an sich, sondern auch die dauerhaften, pulsatilen Signale des Gefäßes an bestimmten sensiblen Stellen der Nervenstrecke. Bei diesen empfindlichen Regionen handelt es sich um Stellen, die sich meistens hirnstammnah befinden und eine geringe Myelinumhüllung aufweisen. Diese pathologischen Kontakte findet man an der Nervenwurzeleintrittszone, Nervenwurzelaustrittszone und an anderen Stellen. Beteiligt sind meistens die A. vertebralis, die A. basilaris, die A. anterior inferior cerebri, die A. posterior inferior cerebri, die A. posterior cerebelli, und die A. superior cerebelli, aber auch in einigen Fällen Venen, die entlang oder sogar durch die Hirnnerven verlaufen35. Als Folge dieser Kompression entstehen venöse oder arterielle Durchblutungsstörungen oder neurologische Reizerscheinungen. Zu den neurovaskulären Kompressionssyndromen gehören Krankheitsbilder wie die Trigeminusneuralgie, die Glossopharyngeusneuralgie und der Spasmus Hemifazialis. Diese Arbeit beschäftigt sich mit den Unterschieden zwischen 3D-Visualisierungen von 1,5 und 3,0 Tesla Daten für die Darstellung neurovaskulärer Kompressionssyndrome. Hierfür wurden die erstellten Visualisierungen sowohl vor Bearbeitung mit Methoden der Bildverarbeitung als auch danach miteinander verglichen. Die 3D-Visualisierungen wurden bezüglich der Darstellung der neurovaskulären Kompression und der Bildqualität ausgewertet. Es ist die erste Arbeit, die dreidimensionale Visualisierungen von 1,5 und 3,0 Tesla Daten bei Patienten mit neurovaskulären Kompressionssyndromen vergleicht, sowie die Bildverarbeitung und die Bildqualität abhängig vom Auftreten bestimmter Artefakten evaluiert. 1.2 Methoden In dieser Arbeit wurden insgesamt 25 Patienten eingeschlossen, die in der Neurochirurgischen Klinik des Universitätsklinikum Erlangen untersucht wurden (n=19 Trigeminusneuralgie, n=1 Glossopharyngeusneuralgie und n= 5 Spasmus Hemifazialis). Bei allen Patienten erfolgten Magnetresonanztomographie-Messungen mit 1,5 und 3,0 Tesla, wobei die Aufnahmeprotokolle TOF und die stark T2 gewichtete CISS-Sequenz angewendet wurden. Die Bilddaten wurden mittels Methoden der Bildverarbeitung, wie Segmentierung, Registrierung und Fusion bearbeitet, um dreidimensionale Visualisierungen zu erstellen und die pathologischen Kontakte und anatomischen Auffälligkeiten darzustellen. Durch Segmentierung wurden die anatomischen Strukturen voneinander abgegrenzt. Mit Registrierung wurden die Bilddaten so aufeinander abgebildet, so dass sie im nächsten Schritt fusioniert werden konnten. Am Ende erfolgte eine Optimierung, d.h. eine manuelle Verbesserung der Segmentierung. Mit Volumenvisualisierung wurden die dreidimensionalen Darstellungen erstellt, so dass die Ergebnisse von der 1,5 und 3,0 Tesla verglichen werden konnten. Mittels eines Punktevergabesystems wurde die Auswertung der Volumendaten bei 1,5 und 3,0 Tesla durchgeführt. Die erstellten 3D-Visualisierungen wurden sowohl vor, als auch Anwendung der Bildverarbeitung analysiert und verglichen. 1.3 Ergebnisse und Beobachtungen Es hat sich gezeigt, dass sich durch die Fusion der Daten die Beeinträchtigung der 3D-Darstellung durch Flussartefakte vor allem bei den großen Gefäßen signifikant verbessern lässt. Die Optimierung brachte sowohl bei den fusionierten als auch bei den nicht fusionierten Visualisierungen eine vergleichsweise geringfügigere Verbesserung in der Bewertung, eliminierte jedoch die Pulsationsartefakte, was die Bildqualität positiv beeinflusst. Der Vergleich der 3D-Darstellungen ergab, dass mit den 1,5 Tesla Daten bessere Ergebnisse erzielt werden können, wenn nur die CISS-Daten verwendet werden. Wurden jedoch die CISS- und TOF-Daten im Rahmen der Bildverarbeitung fusioniert, kam es bei den 3,0 Tesla Daten zu verbesserten Ergebnissen in der Bewertung, auf Grund der Unterdrückung der Flussartefakte bei den großen Gefäßen. Wurde zusätzlich die Segmentierung der fusionierten Bilddaten manuell optimiert, konnten die verbliebenen Einschränkungen durch die wenigen Pulsationsartefakte vollständig eliminiert werden. Der Vergleich der 3D-Visualisierung von fusionierten und optimierten 1,5 und 3,0 Tesla Daten führte bei den 3,0 Tesla Daten zu den besten Ergebnissen in der Bewertung. Auf Grund einer klareren Wiedergabe von Gefäßen und Nerven war der erforderliche zeitliche Aufwand für die Bildverarbeitung und 3D-Visualisierung bei den 3,0 Tesla Daten geringer als bei den 1,5 Tesla Daten. 1.4 Praktische Schlussfolgerungen Durch den Prozess der Bildverarbeitung und 3D-Visualisierung können hirnstammnahe Beziehungen der Anatomie sauber und detailliert reproduziert werden. Abhängig vom Krankheitsbild und den betroffenen Gefäßen kann die Magnetfeldstärke bestimmt werden, die optimal geeignet ist. Die fusionierten, optimierten 3,0 Tesla 3D-Visualisierungen sind ein ideales Werkzeug, um die anatomischen Zusammenhänge bei neurovaskulären Kompressionssyndromen noch genauer abzubilden und zu verstehen. Die Kompressionssyndrome sind für die Patienten ein sehr belastendes Krankheitsbild. Eine erfolgreiche und komplikationsarme Therapiemöglichkeit ist die operative Behandlung nach Jannetta. Die Erkenntnisse dieser Arbeit sind eine hilfreiche Unterstützung, NVC sicher zu diagnostizieren und die prä- und intraoperativen Planung zu optimieren.2 Summary 2.1 Background and Goals Neurovascular compression syndromes are pathological hyperactive disorders of nerves caused by compression of the cranial nerves of vessels. Compression is the pathological contact of the nerve and the vessel along the nerve cord, which can develop at various points. Crucial are not only the compression itself, but also the permanent, pulsatile signals of the vessel at certain sensitive parts of the nerve path. These sensitive regions are sites that are mostly close to the brain stem and have a low myelin envelope. These pathological contacts are found at the nerve root entry zone, nerve root exit zone and elsewhere. Involved are mostly the A. vertebralis, the A. basilaris, the A. anterior inferior cerebri, the A. posterior inferior cerebri, the A. posterior cerebelli, and the A. superior cerebelli, but also in some cases veins that go along or even through the cranial nerves35. As a result of this compression arise venous or arterial circulatory disorders or neurological irritation. Neurovascular compression syndromes include diseases such as trigeminal neuralgia, glossopharyngeal neuralgia, and spasm hemifacialis. This thesis deals with the differences between 3D visualizations of 1.5 and 3.0 Tesla data for the presentation of neurovascular compression syndromes. For this purpose, the created visualizations were compared with each other before processing with methods of image processing and afterwards. The 3D visualizations were evaluated for the presentation of neurovascular compression and image quality. It is the first work that compares three-dimensional visualizations of 1.5 and 3.0 Tesla data in patients with neurovascular compression syndromes, and evaluates image processing and image quality depending on the appearance of specific artifacts. 2.2 Methods In this work, a total of 25 patients were enrolled in the Department of Neurosurgery of the University Hospital Erlangen (n = 19 trigeminal neuralgia, n = 1 glossopharyngeal neuralgia and n = 5 spasm hemifacialis). All patients underwent magnetic resonance imaging measurements at 1.5 and 3.0 Tesla using the TOF recording protocol and the highly T2 weighted CISS sequence. The image data was processed using image processing techniques such as segmentation, registration and fusion to create three-dimensional visualizations and depict pathological contacts and anatomical abnormalities. By segmentation, the anatomical structures were delineated from each other. With registration, the image data were mapped onto each other so that they could be fused in the next step. In the end, optimization, i.e. manual improvement of the segmentation, was done. With volume visualization, the three-dimensional representations were created so that the results of 1.5 and 3.0 Tesla could be compared. By means of a scoring system, the evaluation of the 3D visualizations at 1.5 and 3.0 Tesla was performed. The generated 3D visualizations were analyzed and compared both before and after using the image processing. 2.3 Results and Observations It has been shown that the impairment of 3D visualization by flow artifacts can be significantly improved by the fusion of the data, especially in the large vessels. Optimization provided a comparatively minor improvement in the score for both fused and unfused visualizations, but eliminated pulsation artifacts, which positively affected image quality. The comparison of the 3D representations showed that with the 1.5 Tesla data, better results can be achieved if only the CISS data is used. However, when the CISS and TOF data were fused as part of image processing, the 3.0 Tesla data showed improved evaluation results due to the suppression of flow artifacts in the large vessels. In addition, if the segmentation of the fused image data was optimized manually, the remaining limitations due to the few pulsation artifacts could be completely eliminated. The comparison of the 3D visualization of fused and optimized 1.5 and 3.0 Tesla data led to the best results in the evaluation of the 3.0 Tesla data. Due to a clearer reproduction of vessels and nerves, the time required for image processing and 3D visualization for the 3.0 Tesla data was lower than for the 1.5 Tesla data. 2.4 Practical Conclusions Through the process of image processing and 3D visualization, brainstem-related anatomical relationships can be reproduced clearly and in detail. Depending on the clinical picture and the affected vessels, the magnetic field strength can be determined, which is optimal. The fused and optimized 3.0 Tesla 3D visualizations are an ideal tool to more accurately map and understand the anatomical relationships in neurovascular compression syndromes. The compression syndromes are a very distressing clinical picture for the patients. A successful and low-complication therapy option is microvascular decompression according to Jannetta. The findings of this work are helpful in helping diagnose NVC safely and optimize pre- and intraoperative planning

Signalanalyse-Verfahren zur Segmentierung von Multimediadaten

Im Rahmen der Segmentierung sollten Objekte in digitalen Bildern und (medizinischen) Volumendaten vom Hintergrund abgegrenzt werden. Ein Schwerpunkt dieser Arbeit liegt darauf, ein Bild geeigneten Transformationen zu unterziehen, um die Segmentierung so zuverlässlich wie möglich zu machen. Insbesondere wird die Eignung unterschiedlicher Transformationen analysiert und zu Erkenntnissen aus der mathematischen Statistik in Bezug gesetzt

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

Konzept zur interaktiven Auswertung multidimensionaler biologischer Bilddaten

Das Thema der Arbeit beinhaltet die Konzeptionierung der Analyse großer multidimensionaler biologischer Bilddatenmengen. Erstellt werden Bausteine für die Filterung, Segmentierung und Merkmalsextraktion. Weiterhin werden Programmpakete bereitgestellt. Dabei wird stets der Spagat zwischen Qualität, Quantität und Berechnungszeit gehalten

Entwicklung einer performanten Volume Rendering Komponente für das Operationsplanungssystem MOPS 3D

Computergestützte Planung von chirurgischen Eingrien gehört in der heutigen Zeit zum klinischen Alltag. Besonders in der Neurochirurgie ist ein hohes Maÿ an Präzision erforderlich, so dass es hilfreich ist, die räumlichen Gegebenheiten des individuellen Gehirns, die für die Operation von Bedeutung sind, schon im Voraus zu kennen. MOPS 3D ist ein Operationsplanungssystem, das imstande ist, verschiedene medizinische Bilddaten einzulesen und dem Chirurgen eine dreidimensionale Darstellung des Körperinneren zu präsentieren. Statt mit der herkömmlichen Oberflächendarstellung kann dieses seit Kurzem auch mit Hilfe von Volumenvisualisierung (Volume Rendering) dargestellt werden, da das Volume Rendering Framework Voreen prototypisch in MOPS 3D integriert wurde. In der nachfolgenden Arbeit wird diese prototypische Integration auf Schwachstellen im Verhalten und auf Verbesserungspotential von Performanz und Stabilität untersucht. Danach werden entsprechende Verbesserungen und funktionale Neuerungen konzipiert und in der Volume Rendering Komponente implementiert

Bilddaten getriebene Kinematik-Simulation für den Roboter gestützten Kreuzband- und Kniegelenkersatz [online]

Kurzfassung In zunehmendem Maße wird in der Medizin eine immer höhere Präzision bei immer komplexeren Eingriffen gefordert. Beim Ersatz des Kniegelenks oder des vorderen Kreuzbandes wird dieser Forderung mit einem wachsenden Anteil an Computer und Roboter gestützten Operationstechniken begegnet. Da für die Planung einer Knieoperation die Bewegung im Kniegelenk von besonderer Bedeutung ist, wird in dieser Arbeit ein Verfahren entwickelt, um die Bewegung auf Basis der in den Computer gestützten Systemen verwendeten Bilddaten zu simulieren. Die Grundlage für das Simulationsmodell bilden Bild- und Bewegungsdaten von 26 Probanden. Da kein Verfahren für eine Bewegungsaufnahme bekannt ist, mit dem die Position der beteiligten Knochen ausreichend genau bestimmt werden kann, ohne den Patienten zu verletzen, wird ein neues Verfahren entwickelt und zusammen mit den Weiterentwicklungen von zwei bekannten invasiven Verfahren angewendet und validiert. Für die Modellbildung wird jeder Proband mit einem Merkmalvektor beschrieben, der sich aus Merkmalen für die Knochenform und aus Merkmalen für die Bewegung zusammensetzt. Da die Bewegung eines Kniegelenks zwingend mit der Form der Knochen verbunden ist, kann für einen neuen Patienten unter Verwendung seiner Formmerkmale im Merkmalraum ein ähnlicher Datensatz des Modells gefunden werden. Aus den gewonnenen Bewegungsmerkmalen lässt sich die komplette Bewegung zu einem neuen Patienten rekonstruieren, ohne diese Bewegung aufgenommen zu haben. Mit dem entwickelten Modell für die Simulation von Bewegungsdaten auf Basis der für viele Computer gestützte Knieoperationen verwendeten Volumendaten ist es gelungen, den neuen Operationstechniken wichtige Informationen über den individuellen Bewegungsablauf eines Knies zu liefern und die Qualität der Planungen zu steigern

Implementierung algorithmischer Optimierungen für Volume-Rendering in Hardware

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Beschleunigung von Volumenvisualisierung. Bei der Volumenvisualisierung, auch englisch Volume-Rendering genannt, wird versucht, dreidimensionale Datensätze in einem anschaulichen zweidimensionalen Bild darzustellen. Da dies sehr hohe Ansprüche an Rechenleistung und Speicher stellt, ist es für einen interaktiven Umgang mit den Daten, zum Beispiel bei der Rotation eines gezeigten Objektes, notwendig, zur Beschleunigung spezielle Hardware-Systeme zu entwickeln. Es werden zuerst die wichtigsten Algorithmen für die Volumenvisualisierung vorgestellt und bereits existierende Volume-Rendering-Systeme erläutert. Hauptinhalt dieser Arbeit ist die Beschreibung einer neuartigen Architektur für ein Hardware-System zur Echtzeitvisualisierung dreidimensionaler Datensätze mit dem Ray-Casting-Algorithmus. Bei diesem Algorithmus wird von der Bildebene aus, für jeden Bildpunkt ein Sehstrahl durch das Volumen gelegt. Entlang des Strahlverlaufes wird das Volumen in regelmäßigen Abständen abgetastet und für jeden Abtastpunkt eine Reflexion zum Beobachter bestimmt. Auf dem Weg der Reflexionen zum Beobachter wird eine Absorption berücksichtigt und das Restlicht aller Reflexionen aufsummiert. Die Summe entspricht der Helligkeit und Farbe des Bildpunktes. Für diesen Algorithmus existieren zur Beschleunigung Optimierungstechniken, die zur Erzeugung eines Bildes, nur die unbedingt notwendigen Teile des Volumendatensatzes aus dem Hauptspeicher auslesen. Für die Echtzeitvisualisierung großer Datensätze ist deshalb eine Umsetzung der Optimierungstechniken in Hardware unbedingt notwendig. Durch sie wird allerdings ein wahlfreier Zugriff auf den Speicher notwendig und der Bearbeitungsablauf ist nicht mehr deterministisch, weshalb bisher existierende Hardware-System auf deren Umsetzung verzichten haben. In dieser Arbeit wird erstmals ein Verfahren vorgestellt, das diese Optimierungstechniken ohne Verluste in Hardware implementiert. Das Verfahren basiert auf der genauen Abstimmung dreier wesentlicher Teile: 1.Einem Pipeline-Prozessor zur parallelen Abarbeitung eines Teilbildes als Multithreading-Architektur. Multithreading bezieht sich hierbei auf den schnellen Wechsel zwischen parallel abzuarbeitenden Sehstrahlen. Hierdurch werden Verzögerungszeiten überbrückt, die bei der Berechnung der Optimierungstechniken und zwischen Adressierung und Datenauslesen des Volumenspeichers entstehen. 2.Einer optimal angepassten Speicherarchitektur, die in den Speicherbausteinen enthaltene Puffer als schnellen Zwischenspeicher (Cache) verwendet und räumlich benachbarte Volumendaten schneller abrufbar macht. 3.Einer Sortiereinrichtung, die Sehstrahlen bevorzugt bearbeitet, die bereits im Zwischenspeicher liegende Daten verwenden, um zeitraubende Seitenwechsel in den Speichern zu minimieren. Ziel war es, das System auf programmierbaren Logikbausteinen (FPGA) mit externem Hauptspeicher implementierbar zu machen, um es als Beschleunigerkarte in Standard-PCs verwenden zu können. Die Effizienz der Architektur wurde über eine C++-Simulation nachgewiesen, wogegen die Implementierbarkeit durch eine Hardware-nahe VHDL-Simulation mit anschließender Synthese überprüft wurde. Die einzelnen Aspekte der Architektur wurden auf mehreren Konferenzen vorgestellt und in der Zeitschrift IEEE Computer & Graphics veröffentlicht. Weiterhin wurde das Verfahren unter der Nummer WO9960527 beim Deutschen Patent- und Markenamt international angemeldet

Das fronto-temporale Netzwerk bei der paranoid-halluzinatorischen Schizophrenie : ein multimodaler methodischer Ansatz mittels Magnetresonanztomographie

Magdeburg, Univ., Fak. für Naturwiss., Diss., 2012von Kathrin Zierhu