Martin Burger Institut für Numerische und Angewandte Mathematik CeNoS Formanalyse in Verbindung mit...
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Martin Burger Institut für Numerische und Angewandte Mathematik CeNoS
Formanalyse in Verbindung mit Rekonstruktionstechniken
Formanalyse und Rekonstruktion 2
23.5.2008Martin Burger
Daten aus Kooperationen mit Alex Sawatzky, Christoph Brune, Thomas Kösters, Frank Wübbeling, Martin Benning (WWU Münster)
Klaus Schäfers, Carsten Wolters (UKM Münster)
Klaus Frick, Otmar Scherzer (Innsbruck)
Stan Osher (UCLA)
Formanalyse und Rekonstruktion 3
23.5.2008Martin Burger
Formanalyse und Rekonstruktion Bildrekonstruktion mit verschiedenen Verfahren (PET,
CT, MR, Ultraschall, …) basiert auf indirekter Information
Klassische Aufzeichung und Analyse in Schichten
Moderne Verfahren direkt 3D(4D)
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23.5.2008Martin Burger
Bildrekonstruktion Klassische Rekonstruktion liefert Bilder aus denen die
Form gefunden werden muss. Direkte Formanalyse aus den Rohdaten selten möglich (nur MR und Sono)
Erster Ansatz: Bildrekonstruktion,danach Formanalyse
In manchen Fällen müssen beidegekoppelt werden
Formanalyse und Rekonstruktion 5
23.5.2008Martin Burger
Aufgaben der Formanalyse-Segmentierung: Automatisches Auffinden der Form
des Körpers / Form von Organen
-Glättung: Verbesserung der Oberflächen (Entfernung von Rauschen)
-Klassifizierung: Automatische Einteilung der Oberflächen in Gebiete mit ähnlichen Eigenschaften (Normalenrichtungen, Krümmungen, ..)
Formanalyse und Rekonstruktion 6
23.5.2008Martin Burger
Nutzen der Formanalyse-Direktes Interesse an rekonstruierter Form und Grösse:
Bsp. Tumordetektion
-Input für weitere Analyse und Simulation: Bsp. Form von Schädel, weisser und grauer Masse für Simulation elektrischer Hirnaktivität, Form von Arterien für Blutfluss-Simulation
-Input für weitere Diagnostik / Auflösungsverbesserung: Bsp. Anatomische Information (aus CT oder MR) in funktioneller Bildgebung (PET)
Formanalyse und Rekonstruktion 7
23.5.2008Martin Burger
Segmentierung aus MR-Daten (analog CT)
Gute Bildqualität, Rekonstruktion sehr direkt
Segmentierungsalgorithmen können direkt angewendet werden
Gewichtung des MR-Bildes muss berücksichtigt werden
Formanalyse und Rekonstruktion 8
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Schädel-Segmentierung aus MR-PD
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3d MR Segmentierung
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23.5.2008Martin Burger
Segmentierungsalgorithmen Moderne Segmentierungsalgorithmen basieren auf Suche nach Oberflächen (Kurven), die Energie minimieren
Energie besteht aus zwei Summanden- Bild-basierter Term (Daten-fit) mit hoher Gewichtung. Entspricht Volumsmaß innerhalb der Oberfläche
- Glättungsterm, typischerweise Fläche / Länge: vermeidet, dass verrauschte Punkte mitsegmentiert werden, liefert automatisch glatte Oberflächen
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23.5.2008Martin Burger
Segmentierungsalgorithmen Funktioniert perfekt für glatte Strukturen
Probleme bei dünnen oder nichtglatten Strukturen
Bsp. Sulci in T1-MR Bildern
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MR Resultate
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23.5.2008Martin Burger
Segmentierungsalgorithmen Lösung durch angepasste Regularisierungsmethoden
Zweiter Term in der Energie angepasst an a-priori Wissen über Strukturen – z.B. anisotropes Maß der Oberfläche / Länge (relativ klein für dünne Strukturen)
Maß muss lokal adaptiv angepasst werden, z.B. an Normalenrichtungen der Oberfläche – iterativer Algorithmus
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Adaptive Anisotropie
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Adaptive Anisotropie
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MR-Angiographie
Analoges Problem bei Angiographie: Passende anisotrope Regularisierung verhindertLöcher in segmentiertenArterien (die nur durchRauschen erscheinen)Nemitz et al 06
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Oberflächenklassifizierung
Adaptive Anpassung der Normalenrichtung (analog für Krümmungen) liefert auch Klassifizierungen der Oberfläche
Aufteilung der Oberfläche nach typischen Normalenrichtungen: Wichtig in der Neurologie für weitere EEG/MEG Auswertungen (Quellaktivität in Sulci passiert durch Dipole in Normalenrichtung)
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23.5.2008Martin Burger
Molekulare Bildgebung: PET Bildgebung auf molekularer Ebene, funktional und quantitativ
Beispiel Positron-Emission-TomographyExterne Messung basierend aufradioaktiven Zerfallsdaten
Zerfallsevents zufällig, aber Rate proportional zur Dichte
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23.5.2008Martin Burger
Bildrekonstruktion Modell der Datenentstehung aus Bild ähnlich wie bei CT, aber starke zufällige Komponente (abhängig von zufälligen radio-aktiven Zerfällen)
Wesentlich schlechtere Auflösung und grösseres Rauschen
Dafür quantitative und funktionelle Information, molecular targeting
Formanalyse und Rekonstruktion 20
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PET Rekonstruktion
Rekonstruktion bei guter Statistik (Kleintier PET)
Thomas KöstersFrank Wübbeling
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PET-Rekonstruktion an der Grenze
Schlechtere Statistik = weniger Radioaktivität / schneller zerfallende Isotope
Für Patienten verträglich/ für gewisse Untersuchungen besser
Alex Sawatzky Thomas Kösters
~10.000 Events
~600 Events
Formanalyse und Rekonstruktion 22
23.5.2008Martin Burger
Vom Bild zum Cartoon Wie können wir auch im Fall schlechter Daten vernünftige Rekonstruktionen bzw. scharfe Formen erhalten ?
Rekonstruktionsverfahren müssen adaptiert werden
Suche Methode, die nicht alle detaillierten Muster zu rekonstruieren versucht, sondern sich auf die wesentliche Struktur konzentriert: Cartoon-Rekonstruktion
Erreicht durch geeignete Regularisierung
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~600 Events
Alex Sawatzky Thomas Kösters
EM
EM-TV
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Oberflächenglättung Wie
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Oberflächenglättung 3D Ultraschalldaten, GE Medical
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Mehrskalenglättung Iteratives Verfahren, dass schrittweise kleinere Strukturen hinzufügt
Rauschen kommt spät,entspricht sehr kleinenStrukturen
Interaktiver Abbruch möglich