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Realitätsnahe Modellierung und Visualisierung dynamischer medizinischer Bilddaten mittels aktiver Konturen, aktiver Regionen und deformierbarer Modelle

Großkopf, Stefan (2002):
Realitätsnahe Modellierung und Visualisierung dynamischer medizinischer Bilddaten mittels aktiver Konturen, aktiver Regionen und deformierbarer Modelle.
Darmstadt, TU, Diss., 2002,
[Ph.D. Thesis]

Abstract

In der Medizin werden sensible Entscheidungen zunehmend in allen Phasen der Behandlung (Diagnose, Planung, Durchführung und Kontrolle der Therapie) auf der Grundlage von Bild-material getroffen. Die Präzision, mit der medizinisches Bildmaterial die Anatomie und darüber hinaus physiologische und dynamische Prozesse des menschlichen Körpers abbildet, konnte aufgrund der technologischen Entwicklung der Bildgebung seit Entdeckung der Rönt-genstrahlen erheblich verbessert werden. Damit erfolgte gleichzeitig ein tiefgreifender Wan-del im klinischen Alltag. Andererseits hat sich die Form der Bewertung der Bilddaten seit Einführung der Computer-tomographie in der Mitte der 70er Jahre nur wenig verändert. Trotz der Verfügbarkeit digita-ler Bilddaten über Breitbandnetzwerke werden Bilder häufig schichtweise betrachtet und ausgewertet. Die Genauigkeit, mit der anatomische Details in Original-Schichtbildern zu er-kennen sind, scheint durch andere Methoden der Visualisierung bisher unerreicht. Bei einer schichtweisen Betrachtung des Bildmaterials muss jedoch die eigentlich in 3D vorliegende, sich dynamisch ändernde Anatomie des Patienten mental rekonstruiert werden. Erstrebenswert ist eine dynamische Visualisierung von 3D-Modellen der Anatomie, mit der darüber hin-aus verbesserte Möglichkeiten der Therapieplanung und Kontrolle direkt in 3D realisiert werden können. Eine Reihe von Anwendungen, die den Stand der Technik darstellen, haben sich trotz enger Kooperationen mit medizinischen Partnern insgesamt noch wenig im klinischen Alltag durchsetzen können. Die vorliegende Arbeit möchte einen Beitrag zur Verbesserung der Situation durch neue Methoden der realitätsnahen Modellierung, der Visualisierung und der Analyse dynamischer medizinischer Bilddaten leisten. Durch die Integration der Verfahren und Verfahrensketten in Pilotapplikationen für die Onkologie, Kardiologie und Zahnmedizin sowie einer nicht-medizinischen Anwendung werden deren Genauigkeit und Effizienz demonstriert und evaluiert. Durch den Einsatz aktiver Konturen, aktiver Regionen und deformierbarer Modelle ist der Anwender dabei in der Lage, in allen Phasen die Genauigkeit der Modelle und Visualisierung zu kontrollieren. Darüber hinaus ermöglichen sie eine genaue Selektion für die Visualisierung nur derjenigen Daten, die für eine Diagnose von Bedeutung sind. Durch den Einsatz von Methoden der Statistik, der mathematischen Morphologie und der topologischen Analyse können in dieser Arbeit signifikante Fortschritte gegenüber zuvor in der Literatur vorgestellten Techniken erzielt werden. Es werden neue Verfahren und Verfahrensketten zur Rekonstruktion, Segmentierung, Triangulation und direkten Volumenvisualisierung sowie ein Verfahren zur Formanalyse von 3D-Modellen entwickelt und anhand von realen medizinischen Bilddaten unterschiedlicher Patienten evaluiert. Im Anschluss an eine Zusammenfassung des Standes der Technik in der Bildakquisition werden zunächst zwei Verfahren zur Rekonstruktion aus dynamischen, angiographischen Projektionen präsentiert. Die Angiographie ist in der Kardiologie aufgrund der hohen Auflösung in Raum und Zeit und der guten Verfügbarkeit der Goldstandard. Insofern stellen die entwickelten Verfahren der photogrammetrischen Rekonstruktion (für die Rekonstruktion von Koronargefäßen) und ein Verfahren der Rückprojektion (für die Rekonstruktion des linken Ventrikels) eine Wertsteigerung dieser verbreiteten Bildgebungstechnik mit einem großem Anwendungspotential dar. Für die Segmentierung, auf der ein Schwerpunkt dieser Arbeit liegt, werden nach einer Analyse der Einzelkomponenten aktiver Konturen (Repräsentation, Constraints, Energiedefinition, Extremalsuche) verschiedene Ansätze aktiver Konturen und Regionen gegenübergestellt. Hierzu zählen die Level Set-Methode, das Verfahren des Region Competition, sowie ein eigener Ansatz einer aktiven Kontur, der eine gerichtete Distanztransformation zur Propagierung von Bildkonturen in den Bildraum verwendet. Des weiteren wird eine aktive Region, die auf der Simulation Lagrangescher Dynamik basiert, und ein Ansatz des Kontur-Trackings durch das zur Videokompression eingesetzte Blockmatching präsentiert und bewertet. Als ein Beitrag zur geometrischen Modellierung durch Triangulationen wird das Verfahren des Tracing Cube vorgestellt. Es verfolgt genau eine Oberfläche von einem vorgegebenen Startpunkt aus und ist dadurch in der Lage, einen rekonstruierten Ventrikel von Ghostings der Rückprojektion zu isolieren. Durch einen Ansatz zur Dreiecksreduktion basierend auf einem geometrisch deformierbaren Modell können Dreiecksnetze mit einer optimalen Anzahl von Dreiecken generiert werden, da ihre Dreiecksgröße lokal adaptiv aufgrund der Oberflä-chenkrümmung gewählt wird. Die Genauigkeit der Approximation einer implizit definierten Oberfläche kann dabei gegenüber einem zuvor angewendeten Vergleichsverfahren etwa um den Faktor fünf gesteigert werden. Für die Formanalyse wird ein Verfahren vorgestellt, das zunächst das zu analysierende Objekt (z. B. einen Gefäßbaum) bis auf sein Skelett verdünnt, um Verzweigungsstellen, Endpunkte und Stenosen mit Hilfe einer zusätzlich durchgeführten Distanztransformation zu identifizieren. Im weiteren werden zwei Verfahren der direkten Volumenvisualisierung vorgestellt und diskutiert: selektive Volumenvisualisierung, die globale Segmentierungsinformation nutzt, um interessierende Objektoberflächen aus dem Datensatz herauszuschälen und eine durch die Quantillenanalyse verbesserte Maximums- (Minimums-) Intensitätsprojektion. Mit Hilfe der letzteren ist es z. B. möglich, durch Selektion eines Grauwertebereiches Liquorgefüllte Hirn-ventrikel aus CT-Datensätzen zu visualisieren. Für eine abschließende Bewertung werden die eingangs erwähnten Pilotapplikationen vor-gestellt, die aus den Bereichen Onkologie, Kardiologie und Zahnmedizin stammen. Für sie wird jeweils eine Demonstrationssoftware beschrieben, die eine Evaluierung der Technologi-en ermöglicht und die z. T. bereits Einzug in den Alltag gefunden haben. Darüber hinaus wird das vorstehend erwähnte Verfahren zur Dreiecksreduktion auch für eine technische Applika-tion angewendet: Für eine Rekonstruktion von Objektoberflächen auf der Basis mehrerer 2,5D-Scans.

Item Type: Ph.D. Thesis
Erschienen: 2002
Creators: Großkopf, Stefan
Title: Realitätsnahe Modellierung und Visualisierung dynamischer medizinischer Bilddaten mittels aktiver Konturen, aktiver Regionen und deformierbarer Modelle
Language: German
Abstract:

In der Medizin werden sensible Entscheidungen zunehmend in allen Phasen der Behandlung (Diagnose, Planung, Durchführung und Kontrolle der Therapie) auf der Grundlage von Bild-material getroffen. Die Präzision, mit der medizinisches Bildmaterial die Anatomie und darüber hinaus physiologische und dynamische Prozesse des menschlichen Körpers abbildet, konnte aufgrund der technologischen Entwicklung der Bildgebung seit Entdeckung der Rönt-genstrahlen erheblich verbessert werden. Damit erfolgte gleichzeitig ein tiefgreifender Wan-del im klinischen Alltag. Andererseits hat sich die Form der Bewertung der Bilddaten seit Einführung der Computer-tomographie in der Mitte der 70er Jahre nur wenig verändert. Trotz der Verfügbarkeit digita-ler Bilddaten über Breitbandnetzwerke werden Bilder häufig schichtweise betrachtet und ausgewertet. Die Genauigkeit, mit der anatomische Details in Original-Schichtbildern zu er-kennen sind, scheint durch andere Methoden der Visualisierung bisher unerreicht. Bei einer schichtweisen Betrachtung des Bildmaterials muss jedoch die eigentlich in 3D vorliegende, sich dynamisch ändernde Anatomie des Patienten mental rekonstruiert werden. Erstrebenswert ist eine dynamische Visualisierung von 3D-Modellen der Anatomie, mit der darüber hin-aus verbesserte Möglichkeiten der Therapieplanung und Kontrolle direkt in 3D realisiert werden können. Eine Reihe von Anwendungen, die den Stand der Technik darstellen, haben sich trotz enger Kooperationen mit medizinischen Partnern insgesamt noch wenig im klinischen Alltag durchsetzen können. Die vorliegende Arbeit möchte einen Beitrag zur Verbesserung der Situation durch neue Methoden der realitätsnahen Modellierung, der Visualisierung und der Analyse dynamischer medizinischer Bilddaten leisten. Durch die Integration der Verfahren und Verfahrensketten in Pilotapplikationen für die Onkologie, Kardiologie und Zahnmedizin sowie einer nicht-medizinischen Anwendung werden deren Genauigkeit und Effizienz demonstriert und evaluiert. Durch den Einsatz aktiver Konturen, aktiver Regionen und deformierbarer Modelle ist der Anwender dabei in der Lage, in allen Phasen die Genauigkeit der Modelle und Visualisierung zu kontrollieren. Darüber hinaus ermöglichen sie eine genaue Selektion für die Visualisierung nur derjenigen Daten, die für eine Diagnose von Bedeutung sind. Durch den Einsatz von Methoden der Statistik, der mathematischen Morphologie und der topologischen Analyse können in dieser Arbeit signifikante Fortschritte gegenüber zuvor in der Literatur vorgestellten Techniken erzielt werden. Es werden neue Verfahren und Verfahrensketten zur Rekonstruktion, Segmentierung, Triangulation und direkten Volumenvisualisierung sowie ein Verfahren zur Formanalyse von 3D-Modellen entwickelt und anhand von realen medizinischen Bilddaten unterschiedlicher Patienten evaluiert. Im Anschluss an eine Zusammenfassung des Standes der Technik in der Bildakquisition werden zunächst zwei Verfahren zur Rekonstruktion aus dynamischen, angiographischen Projektionen präsentiert. Die Angiographie ist in der Kardiologie aufgrund der hohen Auflösung in Raum und Zeit und der guten Verfügbarkeit der Goldstandard. Insofern stellen die entwickelten Verfahren der photogrammetrischen Rekonstruktion (für die Rekonstruktion von Koronargefäßen) und ein Verfahren der Rückprojektion (für die Rekonstruktion des linken Ventrikels) eine Wertsteigerung dieser verbreiteten Bildgebungstechnik mit einem großem Anwendungspotential dar. Für die Segmentierung, auf der ein Schwerpunkt dieser Arbeit liegt, werden nach einer Analyse der Einzelkomponenten aktiver Konturen (Repräsentation, Constraints, Energiedefinition, Extremalsuche) verschiedene Ansätze aktiver Konturen und Regionen gegenübergestellt. Hierzu zählen die Level Set-Methode, das Verfahren des Region Competition, sowie ein eigener Ansatz einer aktiven Kontur, der eine gerichtete Distanztransformation zur Propagierung von Bildkonturen in den Bildraum verwendet. Des weiteren wird eine aktive Region, die auf der Simulation Lagrangescher Dynamik basiert, und ein Ansatz des Kontur-Trackings durch das zur Videokompression eingesetzte Blockmatching präsentiert und bewertet. Als ein Beitrag zur geometrischen Modellierung durch Triangulationen wird das Verfahren des Tracing Cube vorgestellt. Es verfolgt genau eine Oberfläche von einem vorgegebenen Startpunkt aus und ist dadurch in der Lage, einen rekonstruierten Ventrikel von Ghostings der Rückprojektion zu isolieren. Durch einen Ansatz zur Dreiecksreduktion basierend auf einem geometrisch deformierbaren Modell können Dreiecksnetze mit einer optimalen Anzahl von Dreiecken generiert werden, da ihre Dreiecksgröße lokal adaptiv aufgrund der Oberflä-chenkrümmung gewählt wird. Die Genauigkeit der Approximation einer implizit definierten Oberfläche kann dabei gegenüber einem zuvor angewendeten Vergleichsverfahren etwa um den Faktor fünf gesteigert werden. Für die Formanalyse wird ein Verfahren vorgestellt, das zunächst das zu analysierende Objekt (z. B. einen Gefäßbaum) bis auf sein Skelett verdünnt, um Verzweigungsstellen, Endpunkte und Stenosen mit Hilfe einer zusätzlich durchgeführten Distanztransformation zu identifizieren. Im weiteren werden zwei Verfahren der direkten Volumenvisualisierung vorgestellt und diskutiert: selektive Volumenvisualisierung, die globale Segmentierungsinformation nutzt, um interessierende Objektoberflächen aus dem Datensatz herauszuschälen und eine durch die Quantillenanalyse verbesserte Maximums- (Minimums-) Intensitätsprojektion. Mit Hilfe der letzteren ist es z. B. möglich, durch Selektion eines Grauwertebereiches Liquorgefüllte Hirn-ventrikel aus CT-Datensätzen zu visualisieren. Für eine abschließende Bewertung werden die eingangs erwähnten Pilotapplikationen vor-gestellt, die aus den Bereichen Onkologie, Kardiologie und Zahnmedizin stammen. Für sie wird jeweils eine Demonstrationssoftware beschrieben, die eine Evaluierung der Technologi-en ermöglicht und die z. T. bereits Einzug in den Alltag gefunden haben. Darüber hinaus wird das vorstehend erwähnte Verfahren zur Dreiecksreduktion auch für eine technische Applika-tion angewendet: Für eine Rekonstruktion von Objektoberflächen auf der Basis mehrerer 2,5D-Scans.

Divisions: 20 Department of Computer Science
20 Department of Computer Science > Interactive Graphics Systems
Date Deposited: 16 Apr 2018 09:05
Additional Information:

12,4 MB; 147 S.

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