Effiziente Darstellung von Konturdaten zur Visualisierung von Gefäßstrukturen in CT-Daten

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For internal use only / © Siemens AG 2010. All rights reserved. Effiziente Darstellung von Konturdaten zur Visualisierung von Gefäßstrukturen in CT-Daten Diplomverteidigung Martin Miethe Dresden, 02.09.2010 Fakultätsname XYZ Fachrichtung XYZ Institutsname XYZ, Professur XYZ Fakultät Informatik Institut für Software- und Multimediatechnik, Professur für Computergraphik und Visualisierung

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Effiziente Darstellung von Konturdaten zur Visualisierung von Gefäßstrukturen inCT-Daten

Diplomverteidigung

Martin MietheDresden, 02.09.2010

Fakultätsname XYZ Fachrichtung XYZ Institutsname XYZ, Professur XYZFakultät Informatik Institut für Software- und Multimediatechnik, Professur für Computergraphik und Visualisierung

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Gliederung

• Motivation und Anforderung

• Verwandte Arbeiten

• Problematiken

• Entwurf und Realisierung

• Ergebnisse und Anwendungen

• Ausblick

• Vorführung Oberflächennetze

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Motivation der Gefäßvisualisierung

• Diagnose von Erkrankungen des Blutkreislaufsystemso Hervorhebung von Pathologien

• Unterstützung bei der Planung von chirurgischen Eingriffen, beispielsweise einer Leberresektion

o Untersuchung der Gefäßtopologie

• Segmentierung der Blutgefäße ist notwendig füro Vermessung und Extraktion der

Gefäßgeometrieno Ermittlung der Gefäßtopologie

Leberblutgefäßbaum

Arterielles Blutgefäßsystemmit Aneurysma

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Anforderung an die Gefäßvisualisierung

• Vermeidung von inneren Geometrien

• Schließung der Gefäßenden

Arterielles Blutgefäßsystem

• Exakte Darstellung der segmentierten Gefäßgeometrie

• Möglichkeit der farblichen Hervorhebung von pathologischen Veränderungen

Leberblutgefäßbaum

• Natürlich und organisch wirkende Darstellung der Gefäßoberfläche

• Möglichkeit zur Glättung des Gefäßverlaufs und Gefäßradien

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Verwandte Arbeiten

Voxel-basierte Visualisierungsverfahren

• Marching Cube[1] und Multi-level Partition of Unity Implicits[2]

Gefäß-Modell-basierte Visualisierungsverfahren

• Verwendung von Primitiven wie Zylindern[3] oder Kegelstümpfen[4] zur Gefäßvisualisierung

• Subdivision Surfaces[5]

• Convolution Surfaces[6]

• Simplex Meshes[7]

MPU Implicits [8]

Gefäßvisualisierung mit Kegelstümpfen [9]

Convolution Surfaces [9]

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Gefäß-Modell

• Gefäß-Modell speichert in einer Graph-Strukturo geordnete Listen von Stützstellen zur

Beschreibung der Centerlineso zu jeder Stützstelle lokale

Gefäßkonturinformationen (Gefäßquerschnitte)

Arterielles Blutgefäßsystem- Konturpunkte zur Beschreibung

des Gefäßquerschnittes Leberblutgefäßbaum

- Lokaler Radius Centerline-Datenstruktur Arterielles

Blutgefäßsystem

Gefäßquerschnitt arterielles

Blutgefäßsystem

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Problematiken

Überschneidung von Gefäßoberflächenabschnit

ten im Verzweigungsbereich

Sich paarweise schneidende Gefäßquerschnitte entlang

eines Gefäßabschnitts

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Entwurf

• Erzeugung eines Oberflächennetzes aus einem Gefäß-Modell

• Vermeidung von inneren Geometrien durch Volumenmodellierung

o Beschreibung komplexer Objekte als Volumeno Anwendung von booleschen Operatoren

Anwendung eines booleschen Vereinigungsoperator

Lösungsansatz

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Entwurf

• Volumenmodellierung nur im Verzweigungsbereich

• Vorverarbeitung für Oberflächennetzgenerierungo Behandlung von sich schneidenden Querschnitteno Ermittlung der Verzweigungsbereiche

• Nachbearbeitung: Berechnung der Oberflächennormalen

Verarbeitungspipeline

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Entwurf

Nicht-verzweigte Gefäßabschnitte

• Generierung von Oberflächennetzen zwischen benachbarten Querschnitten mit Triangle Strip Sets (TSS)

• Schließung der Gefäßenden mit planaren Flächen

Generierung des Oberflächennetzes

Schema zur Oberflächennetzerzeugung

für nicht-verzweigte Bereiche

Oberflächennetz eines Gefäßendes

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Entwurf

• Identifizierung mit mehrstufigenQuerschnitt-Querschnitt-Schnitttest(QQ-Schnitttest)

• Schnitttest zwischen jeweils zwei Querschnitten entlang eines Gefäßabschnittes

Identifizierung sich schneidender Querschnitte

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Entwurf

• Entfernung sich schneidender Querschnitte mittelsGreedy-Algorithmus

o Basiert auf ungerichteten Graphen Knoten entsprechen den Gefäßquerschnitten Kanten verbinden sich schneidende Querschnitte

Behandlung sich schneidender Querschnitte

AusgangssituationSequentielles

Entfernen paarweise schneidender Querschnitte

Greedy-Algorithmus

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Entwurf

Funktionsweise des Greedy-Algorithmus

• Knoten zum Graphen hinzufügen

• Kanten zwischen sich schneidenden Querschnitten hinzufügen

o Identifizierung mit QQ-Schnitttest

• Entfernung der Knoten mit höchster Anzahl anliegender Kanten

• Wiederholung der Knotenentfernung, bis der Graph keine Kanten mehr enthält

Behandlung sich schneidender Querschnitte

Überschneidungsgraph des Greedy-Algorithmus

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Entwurf

• Verzweigungsbereich mit Kugel-Kugel-Schnitttest identifizieren

o Approximation der Querschnitte durch Kugelno Alle Querschnitte der angrenzenden Gefäßabschnitte

werden gegeneinander getestet

Identifizierung eines Verzweigungsbereichs

Identifizierter Verzweigungsbereich blau hervorgehoben

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Entwurf

Volumenmodellierung

• Definition der Gefäßabschnitte als Volumeno Erzeugung eines geschlossenen

Oberflächennetz

• Zusammenfügen der Oberflächennetze mit booleschem Vereinigungsoperator

o Entfernung der inneren Geometrien

• Öffnen der Gefäßenden imVerzweigungsbereich

Generierung des Oberflächennetzes

Definition und Zusammenfügen der Gefäßvolumen

Vereinigtes Oberflächennetz mit offnen Gefäßenden

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Entwurf

• Berechnung einer Oberflächennormale für jeden Knoten

Nicht-verzweigte Bereiche

• Berechnung aus den Querschnittspunkten

Verzweigungsbereich

• Mittelung der Normalen der anliegenden Dreiecke

• Gleiche Richtung der Oberflächennormalen an Übergängen zwischen verzweigten undnicht-verzweigten Bereichen

Berechnung der Oberflächennormalen

Oberflächennetz ohne Anpassung der

Oberflächennormalen

Oberflächennetz mit Anpassung der

Oberflächennormalen

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Entwurf

• Anwendung nur bei Leberblutgefäßbaum

• Glättung der Gefäßverlaufs mit Gauß-Filtero Für jeden Centerline-Punkt wird eine

neue Position berechnet

• Grad der Glättung kann variiert werden durch

o Standardabweichung der Gauß-Funktion

o Größe der Umgebungo Anzahl an Wiederholungen

Glättung des Gefäßverlaufs

Schema Gefäßverlaufsglättung

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Entwurf

• Gefäßverlaufsglättung über Verzweigungspunkt hinweg

o organisch wirkende Gefäßverzweigungen

o Geringe Verschiebung des Verzweigungspunkts

Glättung des Gefäßverlaufs

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Entwurf

• Glättung der Gefäßradien mit Gauß-Filtero Für jeden Centerline-Punkt wird ein neuer Radius

berechneto analog zur Gefäßverlaufsglättung

Glättung der Gefäßradien

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Realisierung

• Umsetzung des Visualisierungsverfahrens mit der Entwicklungsumgebung MeVisLab

• 3D-Visualisierung mit Open Inventor Grafikbibliothek

• Verwendung der Open Source Bibliothek CGAL für Volumenmodellierung

Programmierwerkzeuge

Implementiertes MeVisLab-Modul

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Realisierung

• Erzeugung eines Open Inventor Szenengraphen

• Jeweils ein Indexed Triangle Strip Set Knoten für ein nicht-verzweigten Gefäßabschnitt

• Berechnung des Oberflächennetzes im Verzweigungsbereich mittels CGAL

o Konvertierung der Oberflächennetze für das Einfügen in den Szenengraphen

Darstellung des Oberflächennetzes

Nahansicht des Verzweigungsinneren

Innenansicht Gefäßverzweigung

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Ergebnisse

Arterielles Blutgefäß-system

Leberblut-gefäßbaum

Anzahl Gefäßabschnitte 26 164

Anzahl Querschnitten 356 5132

Anzahl Querschnittspunkte

8301 112363

Rechenzeit Dateneinlesen (s)

0,557 0,797

Rechenzeit Oberflächen-netzerzeugung (mm:ss)

28:16 12:10

Anzahl der Dreiecke 20985 219527

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Anwendungen der Gefäßvisualisierung

Leberblutgefäßsystem

• Hervorhebung der Blutgefäßsysteme

Arterielles Blutgefäßsystem

• Einfärbung der Abweichungen des minimalen und maximalen Radius jedes Gefäßquerschnitts vom statistischen Referenzmodell

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Ausblick

• Netzvereinfachung nach jeder Anwendung des booleschen Vereinigungsoperator

• Parallelisierung der Oberflächennetzerzeugung im Verzweigungsbereich

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Vorführung Oberflächennetze

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Quellen

[1] LORENSEN,William E. ; CLINE, Harvey E.: Marching cubes: A high resolution 3D surface construction algorithm. In: SIGGRAPH Computer Graphics 21 (1987), Nr. 4, S. 163–169

[2] SCHUMANN, Christian ; OELTZE, Steffen ; BADE, Ragnar ; PREIM, Bernhard: Visualisierung von Gefäßsystemen mit MPU Implicits. In: Bildverarbeitung für die Medizin, Springer, 2007 (Informatik Aktuell), S. 207–211

[3] GERIG, Guido ; KOLLER, Thomas ; SZÉKELY, Gábor ; BRECHBÜHLER, Christian ; KÜBLER, Olaf: Symbolic Description of 3-D Structures Applied to Cerebral Vessel Tree Obtained from MR Angiography Volume Data. In: IPMI ’93: Proceedings of the 13th International Conference on Information Processing in Medical Imaging. London, UK : Springer-Verlag, 1993, S. 94–111

[4] HAHN, Horst K. ; PREIM, Bernhard ; SELLE, Dirk ; PEITGEN, Heinz O.: Visualization and interaction techniques for the exploration of vascular structures. In: VIS ’01: Proceedings of the conference on Visualization. Washington, DC, USA : IEEE Computer Society, 2001, S. 395–402

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Quellen

[5] FELKEL, Petr ; WEGENKITTL, Rainer ; BUHLER, Katja: Surface Models of Tube Trees. In: CGI ’04: Proceedings of the Computer Graphics International. Washington, DC, USA : IEEE Computer Society, 2004, S. 70–77

[6] OELTZE, Steffen ; PREIM, Bernhard: Visualization of vasculature with convolution surfaces: method, validation and evaluation. In: IEEE Trans. Med. Imaging 24 (2005), Nr. 4, S. 540–548

[7] BORNIK, Alexander ; REITINGER, Bernhard ; BEICHEL, Reinhard: Simplex-Mesh Based Surface Reconstruction and Representation of Tubular Structures. In: Bildverarbeitung für die Medizin, Springer, 2005 (Informatik Aktuell), S.143-147

[8] SCHUMANN, Christian: Visualisierung baumartiger anatomischer Strukturen mit MPU Implicits, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Master’s thesis, 2006.

[9] OELTZE, Steffen: Visualisierung baumartiger anatomischer Strukturen mit Convolution Surfaces, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Master’s thesis, 2004.

[10] DELAUNAY, Boris N.: Sur la sphère vide. In: Bulletin of Academy of Sciences of the USSR (1934), Nr. 6, S. 793–800

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