Hildebrand, Axel ; Großkopf, Stefan (1995)
Dreidimensionale Rekonstruktion von Herzkranzgefaeßen auf der Basis von Angiogrammen.
Digitale Bildverarbeitung in der Medizin '95. Proceedings.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
In der koronaren Angiographie werden zur Diagnose von pathologischen Veraenderungen des Koronarsystems (z.B. Stenosen) Roentgenbildsequenzen unter Injektion von Kontrastmittel erstellt und bewertet. Trotz der Moeglichkeit die Bilddaten als Bewegtbildsequenz zu betrachten, ist fuer ein sicheres Erkennen von Stenosen eine große Routine erforderlich. Eine Diagnoseunterstuetzung kann durch die dreidimensionale Darstellung der Gefaeßstruktur erreicht werden. Traditionelle Verfahren zur Akquisition von 3d-Daten wie z.B. mittels der Computertomographie sind allerdings fuer den speziellen Anwendungsfall ungeeignet. Eine tomographische Erfassung von Organen erfordert eine Starrheit des Objektes ueber einen laengeren Belichtungszeitraum. Diese Voraussetzung ist fuer Herzkranzgefaeße nicht gegeben. Deshalb muessen hier neue Methoden zur Rekonstruktion der 3d Geometrie geschaffen werden. Das vorgestellte Rekonstruktionsverfahren erfordert eine Segmentierung des Gefaeßbaumes. Die Segmentierung erfolgt indem der Benutzer wenige Startpunkte setzt und diese automatisch entlang des Gefaeßverlaufs miteinander verbunden werden. Die Lage des Gefaeßbaumes wird ueber die Bildsequenz verfolgt und somit ist keine weitere Interaktion erforderlich. Eine anschließende automatische Zuordnung korrespondierender Bildteile ermoeglicht eine dreidimensionale Rekonstruktion des Gefaeßbaumes. Zum Zwecke der Visualisierung kann der rekonstruierte Datensatz in eine Polygonale- oder Volumenbeschreibung ueberfuehrt werden. Durch die Visualisierung des Rekonstruktionsergebnisses lassen sich pathologische Veraenderungen einfach erkennen. Eine exakte quantitative Bewertung von kritischen Stellen kann drueber hinaus durch den Einsatz von Bildverarbeitungsfunktionen erreicht werden.
| Typ des Eintrags: | Konferenzveröffentlichung |
|---|---|
| Erschienen: | 1995 |
| Autor(en): | Hildebrand, Axel ; Großkopf, Stefan |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Dreidimensionale Rekonstruktion von Herzkranzgefaeßen auf der Basis von Angiogrammen |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 1995 |
| Veranstaltungstitel: | Digitale Bildverarbeitung in der Medizin '95. Proceedings |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | In der koronaren Angiographie werden zur Diagnose von pathologischen Veraenderungen des Koronarsystems (z.B. Stenosen) Roentgenbildsequenzen unter Injektion von Kontrastmittel erstellt und bewertet. Trotz der Moeglichkeit die Bilddaten als Bewegtbildsequenz zu betrachten, ist fuer ein sicheres Erkennen von Stenosen eine große Routine erforderlich. Eine Diagnoseunterstuetzung kann durch die dreidimensionale Darstellung der Gefaeßstruktur erreicht werden. Traditionelle Verfahren zur Akquisition von 3d-Daten wie z.B. mittels der Computertomographie sind allerdings fuer den speziellen Anwendungsfall ungeeignet. Eine tomographische Erfassung von Organen erfordert eine Starrheit des Objektes ueber einen laengeren Belichtungszeitraum. Diese Voraussetzung ist fuer Herzkranzgefaeße nicht gegeben. Deshalb muessen hier neue Methoden zur Rekonstruktion der 3d Geometrie geschaffen werden. Das vorgestellte Rekonstruktionsverfahren erfordert eine Segmentierung des Gefaeßbaumes. Die Segmentierung erfolgt indem der Benutzer wenige Startpunkte setzt und diese automatisch entlang des Gefaeßverlaufs miteinander verbunden werden. Die Lage des Gefaeßbaumes wird ueber die Bildsequenz verfolgt und somit ist keine weitere Interaktion erforderlich. Eine anschließende automatische Zuordnung korrespondierender Bildteile ermoeglicht eine dreidimensionale Rekonstruktion des Gefaeßbaumes. Zum Zwecke der Visualisierung kann der rekonstruierte Datensatz in eine Polygonale- oder Volumenbeschreibung ueberfuehrt werden. Durch die Visualisierung des Rekonstruktionsergebnisses lassen sich pathologische Veraenderungen einfach erkennen. Eine exakte quantitative Bewertung von kritischen Stellen kann drueber hinaus durch den Einsatz von Bildverarbeitungsfunktionen erreicht werden. |
| Freie Schlagworte: | 3D Reconstruction, Diagnostic imaging, Cardiology, Medicine, Segmentation, Tracking |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | nicht bekannt 20 Fachbereich Informatik 20 Fachbereich Informatik > Graphisch-Interaktive Systeme |
| Hinterlegungsdatum: | 16 Apr 2018 09:08 |
| Letzte Änderung: | 16 Apr 2018 09:08 |
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