Title: Computergest
1Computergestützte Diagnosevon Lungenerkrankungen/
Exploration von CT-Thoraxdaten
- Tobias Mönch,
- Matthias Keil,
- CV 8. Sem
2Gliederung
- Einleitung
- Bildgebung
- Digitales Roentgen
- Bildfilterung
- Subtraktion
- Computer Tomographie
- Einfache Visualisierungsmethoden
- Maximum Intensity Projection
- Volumerendering
- Fortgeschrittene Visualisierungsmethoden
- Oberflächendistanzbilder
- Anatomische Reformatierung
- Einteilung der Lunge in Segmente
- Fissuren
- Bronchien
- Blutgefäße Bronchien
3Einleitung
4Einleitung
- Digitale Bildgebung der Lunge
- Erkennung pulmonaler Erkrankungen (Veränderungen)
- Globale Berechnung der Stärke der Erkrankung
- Einteilung in Segmente
- Periphere und Homogene Veränderungen
- Struktur und Funktion
5Einleitung
- Lokalisation und Prozessdiagnose (Tumore)
- Röntgen Überlagerung von Strukturen
- CT 3 dimensionale Sicht
- Verlaufskontrolle (Behandlung)
- Auflösung sehr wichtig
- Berechnung von Volumen
6Einleitung
- Präoperative Behandlungsplanung
- Lokalisation und Nachbarschaft
- Volumenbestimmung
7Einleitung
- Berechnung von Lungenparametern (Segmentabhängig)
- Globale Berechnung ungenau
- Mittlere Lungendichte
- Emphysem Index
8Digitales Röntgen (CR)
- Elektronische Photoplatte / Speicherfolie
- Seit 1981 (Fuji)
- Hohe Empfindlichkeit (1/10 der Dosis)
- Bis 10 Aufnahmen je Sekunde
- Hohe Auflösung
- 10 Linienpaare / mm
- Digitale Verarbeitung
9CR- Bildfilterung
- Bildverbesserung
- Unsharp Matching
- Highpass-Filterung
- Resultierendes Bild gewichtet auf Original
addiert - Kleine Strukturen und Kanten werden verstärkt
- z.B. Pulmonalarterien
- Rauschanfällig
10CR- Bildfilterung
- Kontrastanhebung
- Wavelettransformation
- Multiscale Repräsentation
- Gradienten verstärken
- Senkrecht zu Kanten
- Inverse Transformation
- Regionen werden mit Kanten verstärkt
- Rauschunterdrückung
11CR- Subtraktion
- Verlaufskontrolle
- Tumorwachstum / Ansprechen auf Behandlung
- Besser als Side by Side Vergleiche
- Registrierung (Überlappung)
- Anatomische Landmarken
- Geometrische Verformung
- Volumenänderung im Subtraktionsbild
12Computertomographie (CT)
- Schichtbildverfahren
- Fächerförmige Strahlen
- In parallele Geometrie umrechnen
- Projektionen messen
- 1-D Fouriertransformation
- Frequenzraumrepräsentation
- 2-D Rücktransformation
- Ortsraumrepräsentation
http//www.iap.uni-bonn.de/P2K/tomography/auto_rib
_cage.html
13Computertomographie (CT)
- Spiral CT
- Kontinuierliche Abtastung
- Schnelle Aufnahme
- Geringe Artefakte
- Umrechnung der Messdaten in Ebenenprojektion
- Interpolation
- Hounsfield Einheiten
- H 1000 (m - mw)/(mw - ma)
- Artefakte
- Bewegung
- Metall
- Partialvolumeneffekt
14SARS-Severe Acute Respiratory Syndrome
- In Röntgenaufnahmen schlecht diagnostizierbar
- HRCT als Lösung
http//www.droid.cuhk.edu.hk/web/atypical_pneumoni
a/atypical_pneumonia.htm
15Einfache Visualisierungsmethoden
- Bereits Standardverfahren
- In Visualisierungssoftware integriert
- Vom Arzt ausgeführt
- Maximum Intensity Projection
- Distance MIP
- ? Lokalisation und Prozessdiagnose
- Volume Rendering
- ? Präoperative Behandlungsplanung
16Maximum Intensity Projection
- Lunge vorsegmentieren
- Schwellwertverfahren
- Keine hellen Strukturen außerhalb der Lunge
- z.B. Rippenknochen, Mediastinale Strukturen
- Projektion des 3D Datensatzes
- Nur hellste Voxel dargestellt
- In Echtzeit möglich
- Interaktive Rotation
17Distance MIP
- Darstellung des Abstands des hellsten Voxels zur
Oberfläche des Lungenvolumens in
Projektionsrichtung - Farbkodiert
- Nur Voxelintensitäten über
- bestimmtem Schwellwert
18Volume Rendering
- Direkte Darstellung des 3D-Datensatzes
- Ohne Graphik Primitive
- Ablauf
- Datenverbesserung
- Voxelshading (Phong)
- ? parallel ?
- Berechnung der Durchsichtigkeit (Klassifikation)
- Anhand der Grauwerte und der Gradienten
- Raycasting und undurchsichtiger Hintergrund
- ? Pixelwert
19Volume Rendering
- Echtzeitfähig
- Slab Technik
- Datensatz durch Clip-Ebenen einschränken
20Volume Rendering
21Fortgeschrittene Visualisierungsmethoden
- Vorgestellt von MeVis
- Befundung von
- Rundherden (im Inneren der Lunge)
- Pleuraständigen Tumoren (linsenförmig, rund)
- Erscheinen als Verdickung des Rippenfells
- Projektionsansichten der segmentierten Lunge
- Region Growing und Wasserscheiden
- Oberflächendistanzbilder
- Anatomische Reformatierung
22Oberflächendistanzbilder
- Veränderungen der segmentierten Lungenoberfläche
- Projektion des Abstandes ?Distanzbild
- Gradientenfilterung?Veränderungen verstärkt
23Anatomische Reformatierung
- Verschieben der Zeilen des Datensatzes
- Oberfläche der Lunge in einer Schicht
- Voxel darunter werden entsprechend mit verschoben
- Bei Tumoren ist Oberfläche nicht gleichmäßig
- Unnatürliche Verschiebung der inneren Strukturen
24Anatomische Reformatierung
25Einteilung der Lunge in Segmente über Fissuren
- Fissuren
- Trennung zwischen Lungenlappen
- Ca. 1 mm dicke Bindegewebsstrukturen
- Unvollständig oder gar nicht sichtbar
26Fissuren
- Erstellen der Lungenmaske
- Segmentierung der Luftwege
- Trennung der Lungenteile
- Gefäßsegmentierung
- Region Growing mit
- automatischem Startpunkt
27Fissuren
- Distanztransformation
- Entfernung jedes Voxels zum nächsten Blutgefäß
- Berücksichtigen von Fissuren
- Gewichtete Addition von Distanzbild und Original
- Anpassung an hoch- und niedrigaufgelöste Daten
28Fissuren
- Lungenlappensegmentierung durch interaktive
Wasserscheidentransformation - Finden von 3D-Bereichen, die durch lokale Maxima
getrennt werden - Hierarchische, markerbasierte WST
- Schnelle Anzeige der Segmentierungsergebnisse
nach jedem Marker
29Fissuren
- Fazit
- Robustes Verfahren
- Geringer Interaktionsaufwand
- Volumen stimmt zu gt99 überein
30Einteilung der Lunge in Segmenteüber den
Bronchialbaum
- Segmentierung des Lungenparenchyms durch Region
Growing - Sigma-Filter
- Rauschen unterdrücken
- Kanten erhalten
- Verfolgung des Bronchialbaumes
31Bronchialbaum
- Skelettierung der Struktur
- Interpretation als Graph
- Knoten Verzweigungspunkte
- Kanten Mittelachsen der Gefäße zwischen den
Verzweigungen
32Bronchialbaum
- Segment ? alle Voxel, die näher am entsprechenden
Teilbaum liegen - Genauigkeit gt70
- Ursprünglich zur Segmentierung der Leber gedacht
33Einteilung der Lunge in Segmenteüber Blutgefäße
Bronchien
- Finden der Hauptäste durch 3D-Region-Growing
- Vorverarbeitung
- Vergrößern der Schichten (2x)
- 13x13 Mexican Hat Filter
- Luftwege ? dunkel
- Blutgefäße ? hell
- Kantenerhaltendes Region
- Growing
34Blutgefäße Bronchien
- Nutzung von anatomischem Wissen
- Luftwege und kleinere Blutgefäße verlaufen
parallel - Erst Blutgefäße finden, dann in der Umgebung nach
Luftwegen suchen - Vergeben von Vertrauenslevels
- Blutgefäße (0.5 und 1.0)
- Luftwege (0.4, 0.6, 0.8 und 1.0)
35Blutgefäße Bronchien
- Einstufung der
- Blutgefäße nach
- Größe
- Grauwert (auch relativ zur Umgebung)
- Luftwege nach
- Grauwert
- Nachbarschaft zu Blutgefäßen, deren Größe und
Vertrauenslevel - Vorhandensein einer Gefäßwand
- Relativer Grauwert zu umgebenden Regionen
36Blutgefäße Bronchien
37Blutgefäße Bronchien
- Aufbau des Bronchialbaums
- A-Baum Primärbaum
- B-Baum A-Baum und alle größeren gefundenen
Luftwege - C-Baum alle Luftwege aus den CT-Schichten
- Nachbearbeitung des Baumes
- Skelettierung
- Füllen von Löchern
- Löschen von geometrisch unmöglichen Formen
38Blutgefäße Bronchien
- Weiterer Ansatz ? Fuzzy-Logic
- Repräsentation durch Sprachausdrücke
- HELLIGKEIT ist NIEDRIG
- ADJAZENZ ist HOCH
- VORHANDENSEIN_VON_WÄNDEN ist HOCH
Vorhandensein von Wänden Vorhandensein von Wänden Vorhandensein von Wänden Vorhandensein von Wänden Vorhandensein von Wänden
Helligkeit Niedrig Mittel Hoch
Helligkeit Dunkel Mittel Hoch Sehr Hoch
Helligkeit Mittel Niedrig Mittel Hoch
Helligkeit Hell Sehr Niedrig Niedrig Mittel
39Blutgefäße Bronchien
- Wahrscheinlichkeitsermittlung über Fuzzy-Logic
- Ergebnis Einstufung von 0 bis 3
- C-Baum besteht aus den mit 2-3 bewerteten
Luftwegen
40Blutgefäße Bronchien
- Fazit
- Getestet an Datensätzen von Hunde-Lungen
- Gute bis sehr gute Übereinstimmungen
41Literatur (1)
- S. Krass, D. Selle, D. Boehm, H.-H. Jend, A.
Kriete, W. Rau, H.-O. Peitgen, A method for the
determination of bronchopulmonary segments based
on HRCT data - M. Sonka, G. Sundaramoorthy, E. A. Hoffman,
Knowledge-Based Segmentation of Intrathoracic
Airways from Multidimensional High Resolution CT
Images - M. Sonka, W. Park, E. A. Hoffman, Rule-Based
Detection of Intrathoracic Airway Trees - W. Park, E. A. Hoffman, M. Sonka, Fuzzy Logic
Approach to Extraction of Intrathoracic Airway
Trees from Three-Dimensional CT Images - J.-M. Kuhnigk, H. K. Hahn, M. Hindennach, V.
Dicken, S. Krass, H.-O. Peitgen, Lung lobe
segmentation by anatomy-guided 3D watershed
transform - J.-M. Kuhnigk, H. K. Hahn, M. Hindennach, V.
Dicken, S. Kraß, H.-O. Peitgen,
3D-Lungenlappen-Segmentierung durch Kombination
von Region Growing, Distanz- und
Wasserscheiden-Transformation - http//www.mevis.de/projects/thorax/segments/segme
nts.html (16.05.04)
42Literatur (2)
- http//www.mevis.de/projects/thorax/radiography/ch
est.html (16.05.04) - http//www.droid.cuhk.edu.hk/web/atypical_pneumoni
a/atypical_pneumonia.htm (16.05.04) - http//www.iap.uni-bonn.de/P2K/tomography
(16.05.04) - http//dpi.radiology.uiowa.edu/spie/sonka/lung.htm
l (16.05.04) - J. Lu, D. M. Healy Jr. and J. B. Weaver,
Contrast Enhancement of Medical Images Using
Multiscale Edge Representation, SPIE vol. 2242
Wavelet Applications, pp. 711-719, 1994 - A. Polesel, G. Ramponi and V.J. Mathews,
Adaptive Unsharp Masking for Contrast
Enhancement, Proc. Fourth IEEE Intern. Conf. on
Image Processing, ICIP-97, S.Barbara, CA,
Oct.26-29, 1997 - Marc Levoy, Display of Surfaces from Volume
Data, IEEE Computer Graphics and
Applications,Vol. 8, No. 3, May, 1988, pp. 29-37 - S. Krass, D. Selle, A. Bödicker, W. Spindler, H.
Seyffarth, H.-H. Jend, Computergestützte
Radiologie des Thorax