Medizinische Visualisierung - Uni Koblenz-Landaucg/ws1213/medvis/...2012/11/21 · Part 6 Data...

Vorlesung 421.11.2012, Universität Koblenz-Landau

Dr. Matthias RaspeSOVAmed GmbH

Medizinische Visualisierung

MedVis - Vorlesung 4 21.11.2012 Dr. Matthias Raspe, SOVAmed GmbH

Agenda

• Wiederholung• Bildgebende Verfahren 2• Praxisbeispiele: OsiriX, MeVisLab

• Repräsentation von Bilddaten• Datenstrukturen• Grundlagen Volumenvisualisierung

• DICOM• Grundlagen und Historie• Der Standard im Überblick• DICOM-Dateiformat

• Organisatorisches: Themen Masterprojekte

2

Veranstaltungshinweis

MTI-Kolloquium WS 2012/2013

Di 18:00-19:00 Uhr, M 001

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NEU: Gebäude M, Hörsaal M001

Wiederholung



Sonographie (Ultraschall)

• Erstmals 1942 von Dussik medizinisch eingesetzt („Hyperphonographie“)• sehr weit verbreitetes Bildgebungsverfahren → auch ambulant/mobil• Diagnostik und Verlaufskontrolle von vorwiegend inneren Strukturen

• Grundprinzip: Aussendung von Ultraschallwellen und Bestimmung von Stärke und Laufzeit des Echos• Frequenzspektrum in Medizin: 1 - 15 MHz, 30-40 MHz• Eindringtiefen: 1 MHz ~ 50cm vs. 40 MHz ~ 0,6cm• Ankopplung an Körper durch stark wasserhaltiges Gel

• Bildentstehung im Wesentlichen durch:• Reflexion und Brechnung an Grenzflächen unterschiedlicher Strukturen• Absorption der Schallwellen je nach Material

5

Ultraschall-Sonden(Wikimedia Commons)


Sonographie-Bilderzeugung

• A-Mode (A = Amplitude)• eindimensionale Darstellung des

Echos als Amplitude auf Zeitachse• heute nur noch sehr selten verwendet

• B-Mode (B = Brightness)• 2D-Abbildung des Echos je nach

Helligkeit und Laufzeit mit ca. 25-30 fps• heute Standardverfahren in

verschiedenen medizinischen Gebieten

6

(Wikimedia Commons)


Sonographie-Bildverarbeitung

• M-Mode (M = Motion):• Echo einer B-Mode-Bildzeile auf der

Zeitachse• häufig Darstellung und Quantifzierung

dynamischer Prozesse (z.B. Echokardiographie)

• Doppler-Sonographie• Darstellung von Frequenzverschiebungen

an bewegten Strukturen (z.B. Blutfluss)• meist als farbcodiertes Dopperultraschall

7

(Wikimedia Commons)

Herzkammern

YouTube

A. carotis communis


Funktionelle MRT

• Grundprinzip:• Durchführung bestimmter Aufgaben

während MR-Scan (z.B. Fingertippen)• Ausnutzung des BOLD-Effekts zur

Lokalisation von Aktivitäten

• Mehrere Scans• schneller Übersichts-Scan• detaillierter Morphologie-Scan• BOLD-Scan (während Aufgabe)

• Lange Aufnahmezeit• Bewegungsartefakte• geringe SNR

8

fmri-easy.de

fMRT nach linksseitigem Fingertippen(Wikimedia Commons)


Diffusion Tensor Imaging (DTI)

• Untersuchung der Diffusionsbewegung von Wasser in Gewebe• Bewegungrichtung abhängig von Struktur (z.B. Fasern)• Skalar reicht nicht mehr aus → 3x3 Matrix (Tensor 2. Ordnung)

• Berechnung verschiedener Maßzahlen aus Eigenwerten• mittlerer Diffusionskoeffizient• fraktionale Anisotropie:

FA = 0 vs. FA = 1

• Diskussion:• nicht alle Strukturen durch Tensoren

eindeutig abbildbar: Kreuzungen etc.• Weiterentwicklung HARDI: >40

Richtungen pro Voxel

9

ADC, FA absolut, FA color-coded(Lund University, Faculty of Medicine)


DTI-Visualisierung

• Farbcodierte Schnittbilder

• RGB für XYZ-Richtung• vgl. Normalmaps in Computergrafik

• Glyphendarstellung

• Ellipsoide mit Vorzugsrichtung• meist zusätzlich farblich codiert

• Traktographie

• Verfolgung der Hauptrichtungen• Darstellung durch Geometrie

10

(Wikimedia Commons)

Darstellung DTI-Berechnungen(YouTube)


Nuklearmedizin

• Grundprinzip:• Radiopharmaka werden

verabreicht• Anreicherung in zu untersuchendem Gewebe → markierte Tracer• ausgesendete Strahlung wird aufgezeichnet

• Szintigraphie• Registrierung der Gammastrahlung• häufige Anwendung in Onkologie• z.T. auch in Pädiatrie und Forensik

• Diskussion• sehr lange Aufnahmezeiten (30min - 4h)• insgesamt jedoch geringe Strahlenbelastung

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Skelett-Szintigramm(Wikmedia Commons)

Szintigramm der Schilddrüsen (nativ, gefiltert) (M. Hoffmann, Kemperhof)


Single-Photon-Emission CT (SPECT)

• Prinzip der Computertomographie auf Szintigraphie angewendet• statische und dynamische Bildgebung möglich• geringe Ortsauflösung (u.a. durch Kollimation)• weniger Aufwand bei Radionuklid-Herstellung

• Einsatz vorwiegend in Onkologie und Kardiologie

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Dynamisches Myokard-SPECT(University of Ottawa)

Gehirn-SPECT (fusioniert mit MRT)(University of Washington (rView))


Positronen-Emissions-Tomographie (PET)

• Radiopharmakon injiziert → Emission vonPositronen (meist Fluor-18-Verbindungen)

• Wechselwirkung mit Elektronen → Annihilation• hochenergetische Photonen (511 keV)• 180 Grad Winkel → Konzidenzmessung• keine Kollimation nötig, da nur

Photonenpaare berücksichtigt werden

• Meist geringe Strahlenbelastung, v.a. bei vorhandenen Indikationen

• Hohe Kosten• je Untersuchung bis zu 1.500€• Geräte ca. 1.5-3 Mio €

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Aufbau PET-System (schematisch(Wikimedia Commons)

FDG-PET des Rumpfes(Wikimedia Commons)


Hybridsysteme

• Geringe Ortsauflösung der funktionellen Bildgebung

• Kombination mit hochauflösender morphologischer Bildgebung (CT, MRT)

• genauere Lokalisation der aktiven Regionen• ggf. Mehrwert für herkömmliche Diagnostik

• Bisher: getrennte Aufnahmen → Software-Fusionierung

• meist manuelles Vorgehen, rechnerisch aufwendig• Veränderung der Strukturen durch Zeit/Bewegung des Patienten

• Besser: kombinierte Bildgebung

• PET/CT: seit 2001 verfügbar• PET/MR: erst seit 2007 eingesetzt,

sehr komplexe Technik

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Siemens Healthcare

Siemens Biograph mMR(Medscape News)

Siemens Biograph mCT(Duke University)


Weitere Bildgebungsverfahren

• Optische Verfahren• Endoskopie• Hautscreening• Retinascans

• Elastographie• Darstellung unterschiedlichen

Verhaltens bei Druck• US- oder MRT-basiert

• im weiteren Sinne auch EKG• zusätzliche Ableitungspunkte• mittlerweile auch „mobil“ und

berührungslos

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Endoskopie des Magens(Wikimedia Commons)

MRT-Elastographie(DiagnosticImaging)

Heidelberg HRT-Scan (2D, 3D)(Heidelberg Engineering)

Kapazitives EKG(capical GmbH)


Praxisbeispiele

• OsiriX (www.osirix-viewer.com)

• nur für Mac• klinischer DICOM/PACS-Viewer

• MeVisLab als modulares, plattformunabhängiges Tool (www.mevislab.de)

• Beispiele:

• Modalitäten CR, XA, CT, MR, PET• Side-by-Side CT+MR• Fusion CT+PET• 3D-Volumenrendering• ...

16

http://www.osirix-viewer.com

http://www.osirix-viewer.com

http://www.mevislab.de

http://www.mevislab.de

Datenstrukturen



Einführung

• In Computergrafik üblich: polygonale Oberflächen ohne „Inhalt“

• Visualisierung oft für 3D-Strukturen

• eigene Verarbeitungspipeline:

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Transferfunktion

CompositingIntegration zu

Endbild

Darstellung

Akquisitionder Daten

Bildgebende Verfahren (z.B. CT, MR), Simulationen

Applikation/Hardware

Externe Systeme

Sampling

Anzahl/Abstand der Slices oder Samples

entlang Sehstrahl

FilterungInterpolation der

vorhandenen Daten für Samples

KlassifikationZuweisung von

Farbe und Opazität/Transparenz

ShadingAuswertung von

Beleuchtungs-modellen


Datenstrukturen

• Bisher geometrische Oberflächen:• Dreiecksnetze, mit/ohne Topologie• Parametrische Flächen (Bézier, NURBS etc.)

• Oberflächen reichen nicht, daher:• Punkte(wolken)• Volumenelemente

• Zusätzlich sind den Elementen meist Attribute zugeordnet:• Skalare (z.B. Temperatur, Druck, Gewebedichte)• Vektoren (z.B. Geschwindigkeit, Gradienten, DTI (7D!))

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Topologien

Gleichmäßig(regular/uniform)

Kartesisch(cartesian)

Strukturiert(structured/regular)

Unstrukturiert(unstructured/regular)

Gestreut(scattered)

Rechtwinklig(rectilinear/uniform)

20


Räumliche Struktur 2D

• Ein zweidimensionales Datenfeld kann logisch strukturiert werden:

• als Zellen mit den Werten in der Mitte → „Pixel“• als Gitternetz mit Werten an den Knoten

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• Analog für den dreidimensionalen Raum

• Würfel/Zelle mit Werten im Zentrum → „Voxel“ *

• Zelle mit Werten an den Knoten → Voxelzelle/-gitter

Räumliche Struktur 3D

*) abgeleitet von „volume element“, in Analogie zu Pixel = „picture element“

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Räumliche Struktur

• Üblich: Werte in Zellen (Pixel/Voxel)

• einige Algorithmen verwenden Gitter, z.B. • Marching Cubes/Squares• Graph-Cut Verfahren

• Einfache Konvertierung, da nur „logische Definition“

• Im folgenden wird von Pixeln/Voxeln ausgegangen, sofern nicht ausdrücklich erwähnt

• Andere Repräsentationen (z.B. hexagonal) werden hier nicht berücksichtigt, da keine Verwendung/Vorteile in der Computergrafik...

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Diskussion/Fragen

• Wie werden diese Eigenschaften in den Daten repräsentiert?

• Wie können dabei unterschiedliche Modalitäten berücksichtigt werden?

• Daten im medizinisch-klinischen Kontext:• Sätze von Bilddaten (ggf. mehrere pro Patient)• Berichte, Annotationen• weitere Daten (EKG, Blutwerte etc.)

• Standards...?!• hersteller-übergreifend und -unabhängig• kompatibel zu alten und neuen Modalitäten

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DICOM



Grundlagen DICOM

• DICOM = Digital Imaging and Communication in Medicine

• 1983 durch ACR und NEMA initiiert, 1985 Version 1.0

• 1988 ACR-NEMA 2.0:• Dateiformat• Punkt-zu-Punkt-Verbindung

• ab 1993 Standard in heutiger Struktur (u.a. Kommunikation über Netzwerk)

• aktuell: Base Standard 2011• 18 Teile (1-20, ohne 9 und 13)• insgesamt über 4000 Seiten +

zahlreiche Zusätze und Anhänge...• hier nur wichtigste Teile und Modelle

26

PS 3.10-2011 Page 18

- Standard -

Medium ZMedium X

(Images, Study, etc.)

Initial 9 Parts of DICOM

Media Storage Interchange

Part 1

Overview

Part 5 Data Structure & Encoding

Network

Part 2 Conformance

Communication General

(Addressed by this Part of the Standard)

Part 10Storage Media and File Format

Parts to support Media Storage Interchange.

This Part of the DICOM Standard

Part 8

Medium Y

Part 11

Application

Part 6 Data Dictionary

Part 4 Service Class Specifications

Part 3 Information Object Definitions Media Storage

Profiles

Part 7

Part 12 Media Formats andPhysical Media

Part 15 Security Profiles

Figure 6.2-2 Media Storage and DICOM Parts

7 DICOM File Format

The DICOM File Format provides a means to encapsulate in a file the Data Set representing a SOP Instance related to a DICOM IOD. As shown in Figure 7-1, the byte stream of the Data Set is placed into the file after the DICOM File Meta Information. Each file contains a single SOP Instance.

http://medical.nema.org/


Grundlagen DICOM

• DICOM-Infrastruktur• Bilddaten und Befunde

als „first-class citizen“• Netzwerk zum Austausch der

digitalen Daten, inkl. Archiv (PACS)• Abgrenzung zu HL7

• HL7 = Health Level 7 (vgl. ISO/OSI-Schichtmodell)• Standard für Gesundheitssysteme

im Allgemeinen• Abrechnungen, Patientenmanagement,

Labordaten etc.

• RIS üblicherweise Schnittstelle

27

Überblick DICOM/HL7-Infrastruktur(MedInfo Wiki)


Klinischer Ablauf (Schema)

28

(aus: Visualization in Medicine)


Datenstruktur

• Hierarchischer Aufbau mitPatient als Wurzel• Studie(n)• Serie(n)• Bild(er)/Instanz(en)

• Patientendaten:• Name• Geburtsdatum• Versicherungsnummer• Status etc.

• Eindeutige Zuordnung durch einmalige ID-Nummer („Unique Identifier“)

• Grundlage: DICOM-Modelle

29

Beispiel DICOM-Datenstruktur(MedInfo Wiki)


DICOM-Modelle

• „DICOM Model of the Real-World“• übergeordnete, abstrakte

Beschreibung realerAbläufe

• Grundlage für weitereModelle

• „DICOM Information Model“• alle Objekte über IOD

festgelegt• „Normalized“ und

„Composite“ IODs

30

PS 3.3 - 2011 Page 64

- Standard -

Patient

Visit

Study

makes has

includes

Modality Performed Procedure Steps

Comprised of

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Radiotherapy Objects

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Equipment

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Image

contains1

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SR Document

PresentationState

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Waveform

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MR Spectroscopy

0-n

Raw Data

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0-n

Fiducials

Registration

Spatially Defines

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1

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Encapsulated Document

0-n

Real World Value Mapping

0-n

Stereometric Relationship

0-n

Surface

0-n

Measurements

Figure 7-1a DICOM MODEL OF THE REAL-WORLD


DICOM-Modelle

• Beispiele für „Normalized“ und „Composite“ IODs

• Moduldefinition für IOD-Items am Beispiel CT

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(Institut für Telematik in der Medizin)(Institut für Telematik in der Medizin)


DICOM-Modelle

• Module als Gruppen von DICOM-Attributen

• Attribute werden über„Data Tags“ definiert

• achtstellige Hexadezimalziffern• in 2 Ziffergruppen unterteilt (xxxx,yyyy)

• xxxx = Zugehörigkeit Gruppe• yyyy = das Element selbst

• Standard-Attributgruppen geradzahlig (ab 0008)• ungerade Gruppen für „private“ Elemente

-> implementationsabhängig

• Weiterhin sind sog. Service-Klassen als Operationen auf DICOM-Objekten definiert

• z.B. Verify, Store, Query/Retrieve• durch RIS/PACS-Systeme implementiert (hier z.B. OsiriX)

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(MedInfo Wiki)


DICOM-Dateiformat

• DICOM-Dateien integrieren Meta-Informationen (Header) in Datei• festes Schema für Kompatibilität• binäres Format: Metadaten

zusammen mit den Bilddaten

• Beispiel:• Datensatz 109 x 91 x 2• 8 bit pro Voxel• Transfer Syntax UID:

• Raw data• Explicit VR• Little endian

• Isotrope Voxel (2x2x2 mm)

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