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Diplomarbeit aus dem Jahr 1998 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,0, Karlsruher Institut für Technologie (KIT) (Informatik, Prozeßrechentechnik, Automation und Robotik), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Zusammenfassung:
Der Einsatz computergestützter Verfahren ist aus der heutigen Medizin nicht mehr wegzudenken. Computertomographie (CT) und Magnetresonanztomographie (MRT) haben wesentlich dazu beigetragen, eine genauere Diagnose und Behandlungsplanung zu ermöglichen. Anfangs stand nur die Visualisierung der dreidimensionalen Volumendaten im Vordergrund. Dabei werden aus einer Folge von zweidimensionalen Schichtaufnahmen dreidimensionale Ansichten berechnet, die dem Mediziner das Interpretieren der Aufnahme erleichtern.
Jede Aufnahmemodalität (CT, MRT, Ultraschall) besitzt eigene Charakteristiken und unterscheidet sich hinsichtlich des Informationsgehalts von den anderen. So sind auf CT-Aufnahmen Knochen sehr gut erkennbar, während bei der Magnetresonanztomographie Weichteile besser sichtbar sind. Es gibt keine Aufnahmetechnik, bei der alle anatomischen Strukturen gleichermaßen gut herauskommen. Deshalb liegt der Wunsch nahe, die Informationen aus den verschiedenen Aufnahmemodalitäten zu einer einheitlichen Darstellung zu kombinieren. Die Fusion von Datensätzen ist jedoch keine leichte Aufgabe.
Es wurden Registrierungsverfahren entwickelt, die in der Regel ein Datenvolumen so verschieben, drehen und skalieren, dass eine maximale Ähnlichkeit mit einem zweiten Datensatz erzielt wird. Da hierbei nur die Position und Orientierung des Objekts als Ganzes, nicht aber seine Struktur, verändert wird, spricht man von einer rigid-body-Transformation (Starrkörpertransformation). Die meisten dieser Verfahren erfordern die Kenntnis von Landmarken, d. h. korrespondierender Punkte. Man unterscheidet zwischen physikalischen und anatomischen Landmarken. Physikalische Marken werden vor der Aufnahme auf der Haut des Patienten angebracht. Sie besitzen zwar eine höhere Genauigkeit als anatomische Marken, sind aber für den Patienten unangenehm. Da das Material der Marker nicht bei allen Modalitäten sichtbar ist, müssen sie ggf. zwischen zwei Aufnahmen ausgetauscht werden. Anatomische Marken werden anhand markanter Merkmale in der Aufnahme bestimmt. Diese Vorgehensweise ist aufwendig und erfordert anatomisches Expertenwissen. Selbst für den geübten Mediziner ist es schwierig, eine große Zahl von Marken mit der erforderlichen Genauigkeit zu finden.
Weisen die beiden zu registrierenden Datensätze zusätzlich lokale Unterschiede auf, können diese durch ein Starrkörper-Matchingverfahren nicht kompensiert werden. Eine bessere Anpassung erreicht man mit einer elastischen Registrierung. Ein solches Verfahren wurde im Rahmen dieser Arbeit entwickelt.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein neues Registrierungsverfahren für anatomische Modelle entwickelt. Bisherige Verfahren beruhen i. d. R. auf einer Starrkörpertransformation. Solche Verfahren können jedoch keine lokalen Verzerrungen ausgleichen, weshalb sie nur eine eingeschränkte Anpassung der Modelle aneinander ermöglichen. Erst durch eine elastische Deformation läßt sich eine vollständige Anpassung erzielen.
Das hier entwickelte Deformationsverfahren gliedert sich in drei Stufen:
Die erste Stufe, die globale Transformation, hat die Aufgabe, die beiden zu registrierenden Modelle grob aneinander anzupassen. Dies geschieht durch eine affine Abbildung mit 12 Freiheitsgraden, die das Ausgangsmodell A durch Translation, Rotation, Skalierung und Scherung so ausrichtet, daß es ungefähr mit dem Zielmodell B übereinstimmt. Die globale Transformation entspricht einer Starrkörpertransformation. Die gesuchte Abbildungsmatrix wird nach der Methode der kleinsten Quadrate aus einem Satz von korrespondierenden Landmarken, die der Benutzer vorgibt, berechnet.
Die zweite Deformationsstufe, die lokale Deform...
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Der Einsatz computergestützter Verfahren ist aus der heutigen Medizin nicht mehr wegzudenken. Computertomographie (CT) und Magnetresonanztomographie (MRT) haben wesentlich dazu beigetragen, eine genauere Diagnose und Behandlungsplanung zu ermöglichen. Anfangs stand nur die Visualisierung der dreidimensionalen Volumendaten im Vordergrund. Dabei werden aus einer Folge von zweidimensionalen Schichtaufnahmen dreidimensionale Ansichten berechnet, die dem Mediziner das Interpretieren der Aufnahme erleichtern.
Jede Aufnahmemodalität (CT, MRT, Ultraschall) besitzt eigene Charakteristiken und unterscheidet sich hinsichtlich des Informationsgehalts von den anderen. So sind auf CT-Aufnahmen Knochen sehr gut erkennbar, während bei der Magnetresonanztomographie Weichteile besser sichtbar sind. Es gibt keine Aufnahmetechnik, bei der alle anatomischen Strukturen gleichermaßen gut herauskommen. Deshalb liegt der Wunsch nahe, die Informationen aus den verschiedenen Aufnahmemodalitäten zu einer einheitlichen Darstellung zu kombinieren. Die Fusion von Datensätzen ist jedoch keine leichte Aufgabe.
Es wurden Registrierungsverfahren entwickelt, die in der Regel ein Datenvolumen so verschieben, drehen und skalieren, dass eine maximale Ähnlichkeit mit einem zweiten Datensatz erzielt wird. Da hierbei nur die Position und Orientierung des Objekts als Ganzes, nicht aber seine Struktur, verändert wird, spricht man von einer rigid-body-Transformation (Starrkörpertransformation). Die meisten dieser Verfahren erfordern die Kenntnis von Landmarken, d. h. korrespondierender Punkte. Man unterscheidet zwischen physikalischen und anatomischen Landmarken. Physikalische Marken werden vor der Aufnahme auf der Haut des Patienten angebracht. Sie besitzen zwar eine höhere Genauigkeit als anatomische Marken, sind aber für den Patienten unangenehm. Da das Material der Marker nicht bei allen Modalitäten sichtbar ist, müssen sie ggf. zwischen zwei Aufnahmen ausgetauscht werden. Anatomische Marken werden anhand markanter Merkmale in der Aufnahme bestimmt. Diese Vorgehensweise ist aufwendig und erfordert anatomisches Expertenwissen. Selbst für den geübten Mediziner ist es schwierig, eine große Zahl von Marken mit der erforderlichen Genauigkeit zu finden.
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Die erste Stufe, die globale Transformation, hat die Aufgabe, die beiden zu registrierenden Modelle grob aneinander anzupassen. Dies geschieht durch eine affine Abbildung mit 12 Freiheitsgraden, die das Ausgangsmodell A durch Translation, Rotation, Skalierung und Scherung so ausrichtet, daß es ungefähr mit dem Zielmodell B übereinstimmt. Die globale Transformation entspricht einer Starrkörpertransformation. Die gesuchte Abbildungsmatrix wird nach der Methode der kleinsten Quadrate aus einem Satz von korrespondierenden Landmarken, die der Benutzer vorgibt, berechnet.
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