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Automatische multimodale nicht-elastische Registrierung und Visualisierung medizinischer 2D, 3D und 4D Datensätze

Firle, Evelyn A :
Automatische multimodale nicht-elastische Registrierung und Visualisierung medizinischer 2D, 3D und 4D Datensätze.
TU Darmstadt
[Ph.D. Thesis], (2008)

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Item Type: Ph.D. Thesis
Title: Automatische multimodale nicht-elastische Registrierung und Visualisierung medizinischer 2D, 3D und 4D Datensätze
Language: German
Abstract:

Bildgebende Verfahren bilden die Basis für die medizinische Diagnostik sowie für die Planung, Durchführung und Kontrolle unterschiedlichster Therapien. Heutuztage werden immer detailliertere Daten durch stetig verbesserte Bildaufnahmeverfahren erreicht. Sowohl die räumliche als auch die zeitliche Auflösung erfahren eine permanente Steigerung, so dass Bildstapel mit mehreren tausend Schichten keine Seltenheit mehr sind. Eine vornehmlich automatisierte Unterstützung bei der Betrachtung und Überlagerung unterschiedlicher Modalitäten ist daher geboten. Unter Zuhilfenahme von Software macht es sich die medizinische Bildverarbeitung zur Aufgabe, bei der Extraktion relevanter Informationen aus klinischen drei- und vierdimensionalen Bilddaten unterstützend zur Seite zu stehen. Neben der geeigneten Visualisierung und Vorverarbeitung der Bilddaten steht hierbei vornehmlich eine Qualitätssteigerung und Erreichung einer reduzierten Benutzerabhängigkeit im Bereich der Diagnostik und Therapieplanung im Vordergrund. Manuelle Verfahren sind vor allem für den Bereich der Registrierung und Fusion multipler Datensätze nicht präzise durchführbar. Auch eine mentale Zusammenführung ist gemessen an heutigen wissenschaftlichen Standards nicht realistisch. Dies liegt neben der Dimensionalität und Größe der unterschiedlichen Bilddaten auch an zumeist auftretenden Lageveränderungen zwischen den diversen Aufnahmezeitpunkten. Eine ganzheitliche Betrachtung des Themenbereiches der Registrierung und Visualisierung medizinischer Bilddaten steht daher im Vordergrund dieser Arbeit. Zur Erreichung einer möglichst hohen Stabilität und Reproduzierbarkeit zum Einsatz in der klinischen Praxis werden automatische Methoden betrachtet und eine Beschleunigung dieser Verfahren angestrebt. Es werden zunächst neue Methoden bezüglich der Oberflächenextraktion und Vorverarbeitung von Prostata Ultraschalldaten zur effektiven Registrierung von sowohl Phantom- als auch Patientendaten entwickelt. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt jedoch im Bereich der Registrierungsmethoden basierend auf der statistischen Maßzahl Mutual Information. In diesem Rahmen werden zwei Modelle eingeführt und diskutiert, die vor allem zur Registrierung von Ganzkörperdatensätzen respektive im intra-operativen Einsatz ihre Anwendung finden. Hierbei hat der Benutzer die Möglichkeit bei Anwendung der Registrierung zu entscheiden, ob der Schwerpunkt auf geringe Verarbeitungszeit oder auf hohe Genauigkeit gelegt werden soll. Weiterhin wird eine Anwendung der Registrierungsmethoden im dynamischen Bereich, d.h. zur Registrierung vierdimensionaler Bilddaten erarbeitet. Hierzu wird eine Entwicklung zur temporalen Adaption anhand eines Deformationsmodells vorgestellt und zur anschließenden Registrierung kardiologischer Cine MRT Daten eingesetzt. Um eine praxisnahe Anwendung zu ermöglichen, sind intuitive und effiziente Möglichkeiten zur Exploration multi- und monomodaler Überlagerungen notwendig. In diesem Kontext werden unterschiedliche Methoden vorgestellt, erarbeitet und diskutiert. Neben der multimodalen Schichtbilddarstellung wird ein innovativer Ansatz zur Multi-Volumenvisualisierung basierend auf Spatialized Transfer Functions entwickelt.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage
Medical imaging techniques form the basis for medical diagnostics as well as for planning, procedure and check-up of most diverse kind of therapies. Detailed data is received nowadays by steadily improved imaging procedures. Both the spatial and temporal resolution experience a permanent increase, so that picture piles with several thousand layers are no more rarity. Therefore, automated support concerning the view and overlay of different modalities is required in particular. Medical imaging processing helps to extract relevant information from clinical three- and four-dimensional image data with the aid of software. Quality intensification and reduced intra-observer variability - besides an adequate visualization and pre-processing of the image data - are the center of attention in the range diagnostics and therapy planning. Variations in patient orientation and differences in resolution and contrast of the modalities make it impossible for a clinician to mentally register or fuse all the image information accurately. Neither is it possible to perform this step through the guidance of manual procedures. Therefore main focus of this work is to observe the topic of registration and visualization of medical image data in its entirety. Automatic methods are examined and an acceleration of these procedures is aimed at to achieve a stability and reproducibility as high as possible for the application within the clinical environment. First new methods concerning surface extraction and pre-processing of ultrasound data of prostate data are developed to effectively register as well phantom as patient data. The emphasis of the work lies however in the range of the registration methods based on the statistic measure Mutual Information. Two models are introduced and discussed, which are particularly used for the registration of whole-body-data and intra-operative application. Here the user has the decision whether the focus is reduced processing time or high accuracy during registration. Further a method to register four-dimensional (dynamic) image data is compiled. For this purpose a development is presented for temporal adaptation on the basis a deformation model and used for the following registration of cardiologic Cine MRT data. Intuitive and efficient possibilities to exploit multi- and monomodal overlays are necessary to allow a realistic implementation. Different methods are presented, compiled and discussed within this context. An innovative approach for multi-volume visualization based on Spatialized Transfer Functions is developed besides a multimodal layer image representation.English
Classification DDC: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften
000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik
Divisions: Fachbereich Informatik
Date Deposited: 17 Oct 2008 09:34
Last Modified: 07 Dec 2012 11:54
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-9984
License: Creative Commons: Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 3.0
Referees: Sakas, Prof. Dr.- Georgios and Zamboglou, Prof. Dr. Nikolaos and Encarnação, Prof. Dr.- José L.
Refereed: 13 March 2008
URI: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/998
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