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Über dieses Buch

In den letzten Jahren hat sich der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2012 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - einige davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere Algorithmen, Hard- und Softwaresysteme sowie deren klinische Anwendung, u.a.: Bildgebung und -akquisition, Sichtbares Licht, Endoskopie, Mikroskopie, Visualisierung und Animation, Patientenindividuelle Simulation und Planung, Computerunterstützte Diagnose, Biomechanische Modellierung, Computergestützte Operationsplanung, Bildverarbeitung in der Telemedizin, Bildgestützte Roboter und Chirurgische Simulatoren.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Magnetresonanzelastografie

Grundlagen, Methoden und erste klinische Erfahrungen

Die Magnetresonanzelastografie (MRE) ist ein neues nichtinvasives Verfahren zur quantitativen Bestimmung mechanischer Gewebeeigenschaften. Diese Technik kann als bildgestützter, quantitativer Tastbefund angesehen werden. Die hohe Sensitivität des seit Jahrhunderten erfolgreich in der Diagnostik angewandten Tastbefundes geht auf die oft drastische Änderung der mechanischen Eigenschaften von Geweben aufgrund von Erkrankungen zurück. Auch heutzutage ist der Tastbefund ein wichtiger Bestandteil der klinischen Diagnose von oberflächennahen, krankhaften Gewebeveränderungen.

Jürgen Braun, Ingolf Sack

Brain-Computer Interfaces

Prinzip und Perspektiven einer neuen Mensch-Maschine Schnittstelle

Maschinen allein durch die Kraft der Gedanken steuern – was gestern wie Science Fiction klang, ist heute ein rasch expandierendes Forschungsfeld der klinischen und angewandten Neurowissenschaft. Brain-Computer Interfaces (BCIs) können tetraplegischen Patienten, z.B. im locked-in Syndrom, neue Handlungsmöglichkeiten eröffnen oder in der industriellen Neuroergonomie kritische Mensch-Maschine Interaktionen monitoren und ggfs. in Echtzeit optimieren.

Gabriel Curio

Direct Magnetic Resonance Elastography

Feasibility for Measuring Myocardial Elasticity Changes

Direct cardiac magnetic resonance elastography (MRE) based on harmonically oscillating tissue interfaces is introduced. This method exploits cardiac triggered cine imaging synchronized to extrinsic harmonic motion of 22.83Hz frequency for displaying oscillatory tissue deformations in the magnitude image. Oscillations are analyzed by intensity-threshold based image processing for delineating wave amplitude variations over the cardiac cycle. Initial results showed that endocardial wave amplitudes during systole (0.13±0.07)mm were significantly lower than during diastole (0.34±0.14)mm. Wave amplitudes were found to decrease (117 ± 40)ms before myocardial contraction and to increase (75±31)ms prior to myocardial relaxation. Not requiring extra motionencoding gradients the introduced method enables short-TR vibration imaging and therewith improves the time resolution in cardiac MRE.

Heiko Tzschätzsch, Thomas Elgeti, Sebastian Hirsch, Dagmar Krefting, Dieter Klatt, Jürgen Braun, Ingolf Sack

Combined Model-Based and Region-Adaptive 3D Segmentation and 3D Co-Localization Analysis of Heterochromatin Foci

The nuclear organization of euchromatin and heterochromatin is important for genome regulation and cell function. Therefore, the analysis of heterochromatin formation and maintenance is an important topic in biological research. We introduce an automatic approach or analyzing heterochromatin foci in 3D multi-channel fluorescence microscopy images. The approach combines model-based segmentation with region-adaptive segmentation and performs a 3D co-localization analysis in different nuclear regions. Our approach has been successfully applied to 275 3D two-channel fluorescence microscopy images of mouse fibroblast cells.

Simon Eck, Karl Rohr, Katharina Müller-Ott, Karsten Rippe, Stefan Wörz

Formmodellbasierte Segmentierung des Unterkiefers aus Dental-CT-Aufnahmen

Ein vollautomatischer Ansatz

Dental-CT-Aufnahmen leiden unter einer vergleichsweise schlechten Bildqualität bezüglich des Signal-zu-Rausch Verhältnisses. Aus diesem Grund benutzen wir ein statistisches Formmodell (SFM) zur robusten Segmentierung des Unterkiefers. Im Gegensatz zu bisherigen Arbeiten ist das von uns vorgestellte Verfahren vollautomatisch – sowohl was die Korrespondenzfindung angeht, als auch bezüglich der Segmentierung an sich. Obwohl unsere Trainingspopulation weniger als 30 % des Umfangs ähnlicher Arbeiten aufweist, erzielen wir vergleichbare Ergebnisse. Ein wesentlicher Grund hierfür ist die Korrespondenzfindung mittels Optimierung einer modellbasierten Ziefunktion: Unsere Ergebnisse zeigen, dass dies eine deutliche Verbesserung der Segmentierungsergebnisse erlaubt und belegen damit erstmals die Bedeutung dieses Ansatz unmittelbar in einer Anwendung zur Segmentierung.

Sebastian T. Gollmer, Thorsten M. Buzug

A Systematic Approach Toward Reliable Atherosclerotic Plaque Characterization in IVUS Images

Intravascular ultrasound (IVUS) is the most favorable imaging modality that often used in coronary artery catheterization procedures and provides cross-sectional images of arterial wall structures and extend of atherosclerosis. Although several techniques have been developed to classify atherosclerotic tissues, deploying IVUS radiofrequency (RF) backscattered signals and/or grayscale images their clinical applications have seen limited success. In this paper, we propose a unified methodological framework from data collection, histology preparation, registration, feature extraction, and classification to achieve a reliable in vitro trained tissue characterization classifier for in vivo applications. Finally, the results from proposed algorithm is compared with state of the art virtual histology (VH) technique.

Amin Katouzian, Athanasios Karamalis, Andrew Laine, Nassir Navab

Improved Image Segmentation with Prospective Motion Correction in MRI

Artifacts caused by patient motion during a magnetic resonance imaging (MRI) scan can corrupt the image data, reduce the effective resolution and make further processing difficult or impossible. Long measurements, as required for high resolution imaging, are particularly prone to motion artifacts, as motion is more likely to occur over longer scan periods. These artifacts can lead to problems in the further image processing of the data. Prospective motion correction offers a possibility to correct for patient motion during the measurement and avoid motion artifacts. Image data from comparative brain scans with and without motion correction are presented and analyzed. Segmentation of gray matter (GM) and white matter (WM) was performed on both datasets using the software packages SPM and Freesurfer, which are widely used in neuroscience studies. The results show that motion correction significantly improves the segmentation quality and suggest that it is also useful for other image processing applications performed on MRI data.

Daniel Stucht, Shan Yang, Peter Schulze, Appu Danishad, Ilja Kadashevich, Johannes Bernarding, Julian Maclaren, Maxim Zaitsev, Oliver Speck

Diaphragm Tracking in Cardiac C-Arm Projection Data

Long acquisition times of several seconds lead to image artifacts in cardiac C-arm CT. These artifacts are mostly caused by respiratory motion. In order to improve image quality, it is important to accurately estimate the breathing motion that occurred during image acquisition. It has been shown that diaphragm motion is correlated to the respiration-induced motion of the heart. We describe the development of a method that is able to accurately track the contour of the diaphragm in projection space using a 2D quadratic curve model of the diaphragm to simplify the process. In order to provide robust and stable tracking, additional constraints based on prior knowledge of the projection geometry and human anatomy are introduced. Results show that the tracking is very accurate. A mean model error per pixel of 0.93 ± 0.44 pixels for the left and 0.79 ± 0.19 pixels for the right hemidiaphragm was observed. The diaphragm top is tracked with an even lower error of only 0.75 ± 0.84 pixels for the left and 0.45 ± 056 pixels for the right hemidiaphragm respectively.

Marco Bögel, Andreas Maier, Hannes G. Hofmann, Joachim Hornegger, Rebecca Fahrig

Optimierte endoskopische Time-of-Flight Oberflächenrekonstruktion durch Integration eines Struktur-durch-Bewegung-Ansatzes

Eine der größten Herausforderungen computergestützter Assistenzsysteme für laparoskopische Eingriffe ist die intraoperative akkurate und schnelle Rekonstruktion der Organoberfläche. Während Rekonstruktionstechniken basierend auf Multiple View Methoden, beispielsweise Stereo-Rekonstruktion, schon länger Gegenstand der Forschung sind, wurde erst kürzlich das weltweit erste Time-of-Flight (ToF) Endoskop vorgestellt. Die Vorteile gegenüber Stereo liegen in der hohen Aktualisierungsrate und dem dichten Tiefenbild unabhängig von der betrachteten Szene. Demgegenüber stehen allerdings Nachteile wie schlechte Genauigkeit bedingt durch hohes Rauschen und systematische Fehler. Um die Vorteile beider Verfahren zu vereinen, wird ein Konzept entwickelt, die ToF-Endoskopie-Technik mit einem stereoähnlichen Multiple-View-Ansatz (Struktur durch Bewegung) zu fusionieren. Der Ansatz benötigt keine zusätzliche Bildgebungsmodalität wie z.B. ein Stereoskop, sondern nutzt die ohnehin akquirierten (Mono-) Farbdaten des ToF-Endoskops. Erste Ergebnisse zeigen, dass die Genauigkeit der Oberfl ächenrekonstruktion mit diesem Ansatz verbessert werden kann.

A. Groch, S. Haase, M. Wagner, T. Kilgus, H. Kenngott, H.-P. Schlemmer, J. Hornegger, H.-P. Meinzer, L. Maier-Hein

Motion Compensation for Bronchoscope Navigation Using Electromagnetic Tracking, Airway Segmentation, and Image Similarity

We present a novel approach to motion compensation for bronchoscope navigation where the bronchoscope trajectory is modeled using a spline curve. Initial position and orientation measurements from electromagnetic tracking are refined using the distance of the trajectory from airways segmented in preoperative CT data, and similarity between real and virtual bronchoscopic images. We present an evaluation on a dynamic motion phantom and on a moving ex-vivo porcine lung. Ground truth data is provided by human experts.

Tobias Reichl, Ingmar Gergel, Manuela Menzel, Hubert Hautmann, Ingmar Wegner, Hans-Peter Meinzer, Nassir Navab

A Simplified Pipeline for Motion Correction in Dual Gated Cardiac PET

Positron Emission Tomography (PET) is a nuclear imaging technique of increasing importance e.g. in cardiovascular investigations. However, cardiac and respiratory motion of the patient degrade the image quality due to acquisition times in the order of minutes. Reconstructions without motion compensation are prone to spatial blurring and affected attenuation correction. These effects can be reduced by gating, motion correction and finally summation of the transformed images. This paper describes a new and systematic approach for the correction of both cardiac and respiratory motion. Key contribution is the splitting of the motion into respiratory and cardiac components, which are then corrected individually. For the considered gating scheme the number of registration problems is reduced by a factor of 3, which considerably simplifies the motion correction pipeline compared to previous approaches. The subproblems are stabilized by averaging cardiac gates for respiratory motion estimation and vice versa. The potential of the novel pipeline is evaluated in a group study on data of 21 human patients.

Lars Ruthotto, Fabian Gigengack, Martin Burger, Carsten H. Wolters, Xiaoyi Jiang, Klaus P. Schäfers, Jan Modersitzki

FluidTracks

Combining Nonlinear Image Registration and Active Contours for Cell Tracking

Continuous analysis of multi-cellular systems at the single cell level in space and time is one of the fundamental tools in cell biology and experimental medicine to study the mechanisms underlying tissue formation, regeneration and disease progression. We present an approach to cell tracking using nonlinear image registration and level set segmentation that can handle different cell densities, occlusions and cell divisions.

Nico Scherf, Christian Ludborzs, Konstantin Thierbach, Jens-Peer Kuska, Ulf-Dietrich Braumann, Patrick Scheibe, Tilo Pompe, Ingmar Glauche, Ingo Roeder

Eine effiziente Parallel-Implementierung eines stabilen Euler-Cauchy-Verfahrens für die Modellierung von Tumorwachstum

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Überführung eines, kürzlich auf dem Gebiet der Bildverarbeitung vorgeschlagenen, beschleunigten Euler-Cauchy Verfahrens (ECV*) in die Modellierung der Progression primärer Hirntumoren auf Gewebeebene in einer parallelen Implementierung. Das biophysikalische Modell ist über ein Anfangsrandwertproblem erklärt. In der vorliegenden Arbeit wird eine Stabilitätsbedingung für das Standard-ECV in der l

h,2

-Norm hergeleitet, welche nicht nur eine adaptive Schrittweitensteuerung ermöglicht, sondern auch als Kontrollparameter für das beschleunigte Verfahren dient. Eine vergleichende Gegenüberstellung zu (semi-)impliziten Verfahren demonstriert nicht nur, dass der numerische Fehler für die vorliegende Anwendung dem impliziter Verfahren entspricht, sondern auch die Effizienz der vorgestellten Parallel-Implementierung. Die Rechenzeit ist im Maximum, im Vergleich zu impliziten Verfahren, um ca. einen Faktor 20 reduziert.

A. Mang, A. Toma, T. A. Schütz, S. Becker, T. M. Buzug

Symbolic Coupling Traces for Coupling Analyses of Medical Time Series

Directional coupling analysis of bivariate time series is an important subject of current research. In this contribution, a method based on symbolic dynamics for the detection of time-delayed coupling is reviewed. The symbolic coupling traces, defined as the symmetric and diametric traces of the bivariate word distribution, are applied to model systems and cardiological data as well as sleep data showing its advantages especially for nonstationary data.

Niels Wessel, Maik Riedl, Hagen Malberg, Thomas Penzel, Jürgen Kurths

Hybride Multi-Resolutions k-Raum Nachbearbeitung für Gadofosveset-verstärkte hochaufgelöste arterielle periphere MR-Angiographie

Periphere MR-Angiographien mit hoher örtlicher Aufl ösung und arteriellem Kontrast wurden mit einer vor kurzem vorgestellten Computer-Methode erzeugt. Steady-State und First-Pass MRAngiographien der Unterschenkel von 10 Patienten wurden zu hoch aufgel östen arteriellen MR-Angiographien kombiniert. Die Bildqualität wurde sehr gut bewertet. Die Ergebnisse einer Befundung von Stenosen waren sehr nah an denen der Steady-State MR Angiographien, die den Standard darstellten.

Egbert Gedat, Mojgan Mohajer, Ellen Foert, Bernhard Meyer, Rainer Kirsch, Bernd Frericks

Surface-Based Seeding for Blood Flow Exploration

Qualitative visual analysis of flow patterns in cerebral aneurysms is important for assessing the risk of rupture. According to current research, the flow patterns close to the aneurysm surface (e.g. impingement zone) provide a good insight. Streamlines can be easily interpreted and are commonly used for visualizing and exploring blood flow. However, standard ways of seeding these streamlines, e.g. manually oriented planes, are not suitable for explicit exploration of local near-wall flow. In this work, we introduce a novel surface-based seeding strategy. Our approach is flexibly applicable to measured as well as simulated data, so we present results for both. Informal domain expert feedback confirmed the suitability of our method to explore near-wall blood flow. The intuitive interaction scheme and the ease of use were appreciated.

Benjamin Köhler, Mathias Neugebauer, Rocco Gasteiger, Gábor Janiga, Oliver Speck, Bernhard Preim

Determination of Heart Valve Fluttering by Analyzing Pixel Frequency

The fluttering of heart valve leaflets is an important aspect regarding the hemodynamics of biological artificial heart valves. Endoscopic high speed recordings allow capturing, visualization and analysis of heart valve movements with significant temporal resolution. In this contribution, a method is presented to determine the fluttering of the leaflets by analyzing the pixel frequency. The intensity value of each image pixel is observed over time and analyzed using Fourier transform. With synthetic sequences the reliability of the method has been proven. First results with ex-vivo recordings show the feasibility to determine fluttering of heart valve leaflets.

Sven Friedl, Eugen Herdt, Stefan König, Michael Weyand, Markus Kondruweit, Thomas Wittenberg

Automatische Detektion des Herzzyklus und des Mitralannulus Durchmessers mittels 3D Ultraschall

Mitralklappeninsuffizienz (MI) ist eine weit verbreitete Erkrankung. Für eine erfolgreiche und nachhaltige chirurgische Therapie ist die Ausmessung des Mitralannulus (MA) notwendig. Wir stellen eine Methode zur automatischen Bestimmung des MA Durchmessers auf Basis von Live-3D Ultraschall Daten vor, die zusätzlich für jeden Zeitschritt den Herzzyklus detektiert. Dies erreichen wir hauptsächlich durch die Verwendung von Graph Cut Segmentierung und morphologischen Operationen. Die Evaluation anhand von 13 Patienten zeigt, dass der Herzzyklus in 78% aller Zeitschritte korrekt erkannt wurde, während der MA Durchmesser im Mittel 3.08 mm von der Expertenmessung abweicht. Durch die Nutzung des vorgestellten Verfahrens lässt sich die intraoperative Messzeit des MA reduzieren, da die Messung automatisch und präoperativ erfolgen kann.

Bastian Graser, Maximilian Hien, Helmut Rauch, Hans-Peter Meinzer, Tobias Heimann

Automatische Bestimmung von 2D/3D-Korrespondenzen in Mammographie- und Tomosynthese-Bilddaten

Die Tomosynthese verbindet die hohe Auflösung der Mammographie mit den Vorteilen einer überlagerungsfreien Darstellung. In dieser Arbeit wird ein Ansatz zur 2D/3D-Korrespondenzbestimmung zwischen Mammographie- und Tomosynthesebildern beschrieben. Dabei wird das Verfahren unterteilt in eine Punkt-zu-Linien-Korrespondenzbestimmung, die durch ein Mapping zwischen Mammographiebild und dem zentralen Projektionsbild der Tomosynthese bestimmt wird, und eine Punkt-zu-Punkt-Korrespondenzbestimmung, die mithilfe eines Mappings zwischen allen Tomosynthese-Projektionsbildern erfolgt. Die Ergebnisse zeigen, dass mit diesem Verfahren korrespondierende Punkte mit einer Genauigkeit von unter 5 mm bestimmt werden können.

Julia Krüger, Jan Ehrhardt, Arpad Bischof, Jürg Barkhausen, Heinz Handels

Photometric Estimation of 3D Surface Motion Fields for Respiration Management

In radiation therapy, the estimation of torso deformations due to respiratory motion is an essential component for real-time tumor tracking solutions. Using range imaging (RI) sensors for continuous monitoring during the treatment, the 3-D surface motion field is reconstructed by a non-rigid registration of the patient’s instantaneous body surface to a reference. Typically, surface registration approaches rely on the pure topology of the target. However, for RI modalities that additionally capture photometric data, we expect the registration to benefit from incorporating this secondary source of information. Hence, in this paper, we propose a method for the estimation of 3-D surface motion fields using an optical flow framework in the 2-D photometric domain. In experiments on real data from healthy volunteers, our photometric method outperformed a geometry-driven surface registration by 6.5% and 22.5% for normal and deep thoracic breathing, respectively. Both the qualitative and quantitative results indicate that the incorporation of photometric information provides a more realistic deformation estimation regarding the human respiratory system.

Sebastian Bauer, Jakob Wasza, Joachim Hornegger

ToF/RGB Sensor Fusion for Augmented 3D Endoscopy using a Fully Automatic Calibration Scheme

Three-dimensional Endoscopy is an evolving field of research and offers great benefits for minimally invasive procedures. Besides the pure topology, color texture is an inevitable feature to provide an optimal visualization. Therefore, in this paper, we propose a sensor fusion of a Time-of-Flight (ToF) and an RGB sensor. This requires an intrinsic and extrinsic calibration of both cameras. In particular, the low resolution of the ToF camera (64×50 px) and inhomogeneous illumination precludes the use of standard calibration techniques. By enhancing the image data the use of self-encoded markers for automatic checkerboard detection, a re-projection error of less than 0.23 px for the ToF camera was achieved. The relative transformation of both sensors for data fusion was calculated in an automatic manner.

Sven Haase, Christoph Forman, Thomas Kilgus, Roland Bammer, Lena Maier-Hein, Joachim Hornegger

GPU-Based Visualization of Deformable Volumetric Soft-Tissue for Real-Time Simulation of Haptic Needle Insertion

Virtual reality simulations can be used for training of surgery procedures such as needle insertion. Using a haptic force-feedback device a realistic virtual environment can be provided by computation of forces for specific patient data. This work presents an algorithm to calculate and visualize deformations of volumetric data representing softtissue inspired by the relaxation step of the ChainMail algorithm. It uses the coupling of haptic force-feedback computation and the deformation visualization algorithm to enhance the visual experience of our needle insertion training simulation. Real-time performance is achieved by implementing the relaxation on the GPU which outperforms a CPU-based implementation.

Dirk Fortmeier, Andre Mastmeyer, Heinz Handels

In-silico Modellierung der Immunantwort auf Hirntumorwachstum

In der vorliegenden Arbeit wird ein neuer mathematischer Ansatz zur Modellierung des Einflusses des Immunsystems, genauer gesagt der Mikrogliazellen (MG) auf die Progression von malignen, primären Hirntumoren vorgestellt. Ein hybrider Ansatz wird zur Modellierung des zellulären Tumorwachstums und der Veränderung lokaler Nährstoffkonzentrationen sowie der Dichte der extrazellulären Matrix genutzt. Die ruhenden MG in Primärtumoren werden mit Hilfe von Tumorsignalen (TS), die durch eine partielle Differentialgleichung beschrieben werden, aktiviert und angelockt. Mit Hilfe eines zusätzlichen Terms für den Abbau der Matrix kann das anschließende Aussenden von degradierenden Enzymen der amöboiden Immunzellen modelliert werden. Dies hilft den Tumorzellen schneller und weiter zu migrieren. Wir stellen erstmalig die Modellierung der MG im Rahmen von Tumorwachstum vor. Der Vergleich mit in-vitro Daten zeigt vielversprechende qualitative Übereinstimmungen. Unser Modell stellt somit einen aussichtsreichen Ansatz zur Modellierung des Hirntumorwachstums auf zellulärer Ebene unter Berücksichtigung des angeborenen Immunsystems dar.

Alina Toma, Anne Régnier-Vigouroux, Andreas Mang, Tina A. Schütz, Stefan Becker, Thorsten M. Buzug

Pfadbasierte Identifikation von Nanopartikel-Agglomerationen in vitro

Durch eine Laser gestützte Mikroskopietechnik können Licht streuende Nanopartikel (NP) in Suspensionen anhand ihrer Beugungsmuster sichtbar gemacht und ihre Diffusionspfade durch bildanalytische Methoden erfasst werden. Diese Pfade lassen Rückschlüsse auf den Diffusionskoeffizienten und damit auf den hydrodynamischen Durchmesser (HD) der NP zu. Eine sprunghafte Änderung der NP-Größe, die im Beugungsbild keine eindeutigen Veränderungen bewirkt, kann dennoch als Agglomeration identifiziert werden, da es zu einem nicht-stationären Verhalten des HD-Zeitreihe kommt. Nicht-agglomerierende Partikel wie Polystyrol (in H

2

O, Durchmesser 100nm) weisen durchweg ein station äres Zeitreihenverhalten auf, während bei „erzwungener“Agglomeration bestimmter SiO

2

Partikel (Durchmesser 20nm) nach NaCl-Gabe ein statistisch nachweisbares nicht-stationäres HD-Zeitreihenverhalten vorliegt. Mit diesem indirekten Verfahren lassen sich NP-Agglomerationen aufdecken auch wenn sie nicht direkt mikroskopisch nachweisbar sind.

Thorsten Wagner, Sven Olaf Lüttmann, Dominic Swarat, Martin Wiemann, Hans-Gerd Lipinski

Microfluidic Phenotyping of Cilia-Driven Mixing for the Assessment of Respiratory Diseases

The function of ciliated surfaces to clear mucus from the respiratory system is important for many respiratory diseases and, therefore, has a high impact on public health. In this work, we present a quantitative method to evaluate mixing efficiency of cilia-driven microfluidic flow based on front line deformation as an integrated measurement of cilia function. So far, mixing efficiency has been used mainly for analyzing artificial cilia. Most of this work, however, was either bound to specific imaging modalities or done on simulated data. In this simulations, mixing efficiency has been quantified as the change in length of a virtual dye-strip. We adopt this measure for

in-vivo

data of the Xenopus tropicalis tadpole that is acquired by an innovative low-cost mixing assay (microscopy) and optical coherence tomography (OCT). Mixing is imaged in a water filled well while dye flows into it. The length of front line is extract with the following steps: (i) filtering of the video to reduce compression artifacts, (ii) segmentation of dye based on the hue channel in HSV colorspace, (iii) extracting and converting the front line of segmented dye to curvature scale space, and (iv) smoothing of the front line with a Gaussian filter and calculation of length in curvature scale space. Since dye cannot be used with OCT, we use data from prior work that performs particle tracking to generate a flow vector field and seed virtual dye in this flow field. The following steps extract the vector field: (i) filtering and gray scale thresholding for particle candidate detection, (ii) thresholding size of particle candidates, (iii) pairing of remaining particles from subsequent frames, (iv) estimation of velocity and direction of each particle, and (v) combining these measures into a velocity field. Our

in-vivo

imaging and analysis shows that the front line of dye is actively mixed by the ciliated surface of the Xenopus embryo.

Stephan Jonas, Engin Deniz, Mustafa K. Khokha, Thomas M. Deserno, Michael A. Choma

Sparsity Level Constrained Compressed Sensing for CT Reconstruction

It is a very hot topic to reconstruct images from as few projections as possible in the field of CT reconstruction. Due to the lack of measurements, the reconstruction problem is ill-posed. Thus streaking artifacts are unavoidable in images reconstructed by filtered backprojection algorithm. Recently, compressed sensing [1] takes sparsity as prior knowledge and reconstructs the images with high quality using only few projections. Based on this idea, we propose to further use the sparsity level as a constraint. In the experiments, we reconstructed Shepp-Logan phantom with only 30 views by our method, TVR [2] and stand ART [3] respectively. We also calculated the Euclidean norm of the reconstruction image and the ground truth for each method. The results show that reconstruction results of our method are more accurate than the results of total variation regularization (TVR) [2] and stand ART [3] method.

Haibo Wu, Joachim Hornegger

L1-Regularisierung für die Computertomographie mit begrenztem Aufnahmewinkel

Das Rekonstruktionsproblem für die Computertomographie (CT) mit begrenztem Aufnahmewinkel ist schlecht gestellt. Mit Standardtechniken wie der gefilterten Rückprojektion oder der Singulärwertzerlegung können nur Kanten rekonstruiert werden, welche tangential zu den aufgenommenen Projektionen liegen. Die Annahme, dass das zu rekonstruierende Objekt dünn besetzt in einer gewählten Wavelet-Basis ist, führt zu einer Regularisierung des Rekonstruktionsproblems mit der L1-Norm. Durch Lösen des sich stellenden Minimierungsproblems lassen sich selbst bei geringem Aufnahmewinkel Kanten im gesamten Winkelbereich rekonstruieren. Für einen Aufnahmewinkel von 90° ist die Rekonstruktion perfekt. Da die Abtastung nicht im Fourier-, sondern im Ortsraum erfolgt, ist keine Interpolation von kartesischen Koordinaten auf Polarkoordinaten erforderlich.

Matthias Kleine, Jan Müller, Thorsten M. Buzug

Advanced Line Visualization for HARDI

Diffusion imaging is a non-invasive technique providing information about neuronal connections. Contrary to diffusion tensor imaging (DTI), high angular resolution diffusion imaging (HARDI) is able to model the diffusion pattern in more detail. Tractography approaches reconstruct fiber pathways and result in line representations, approximating the underlying diffusion behavior. However, these line visualizations often suffer from visual clutter and weak depth perception more than reconstructions resulting from DTI, since multiple fibers potentially run within one voxel. In this approach illustrative rendering methods such as depth-dependent halos and ambient occlusion for line data are presented in combination with crucial tract information such as the direction and integrity for HARDI-based fiber representations.

Diana Röttger, Christopher Denter, Stefan Müller

Modellfunktion zur Approximation von Ultraschallkontrastmittelkonzentration zur semi-quantitativen Gewebeperfusionsbestimmung

Kontrastmittelultraschall wird zur Diagnose von Tumoren der Leber oder Schlaganfällen eingesetzt. Die Eignung von Kontrastmittelultraschall zur Darstellung von Hirntumoren wurde ebenfalls bereits nachgewiesen. Eine Möglichkeit zur Auswertung ist die Approximation von Modellfunktionen, welche insbesondere den Hauptanstieg der Kontrastmittelkonzentration abbilden. In dieser Arbeit wird ein Modell zur Approximation von Kontrastmittelverläufen in Ultraschalldaten vorgestellt, welches in der Lage ist zusätzlich zu diesem Hauptanstieg weitere Eigenschaften im Zeitverlauf, wie z.B. einen zweiten Anstieg durch Rezirkulation, abzubilden. Das Modell erreichte eine höhere Genauigkeit der Approximation als die zum Vergleich herangezogenen Modelle.

Kai Ritschel, Claudia Dekomien, Susanne Winter

Diameter Measurement of Vascular Structures in Ultrasound Video Sequences

Diameter measurements of vessel structures are of interest for a number of cardiovascular examinations. To support manual analysis of duplex ultrasound (US) images of human vessels and to improve the measurement accuracy and reproducibility, a semi-automatic approach has been developed which applies image processing techniques to compute reliably the vessel diameter. The proposed approach presents an interactive tool for measuring vessel diameters from US image sequences. A first derivative of a Gaussian (DoG) is applied for vessel wall detection followed up by a skeletonization step, and computation of horizontal line segments. Within a final classification step those line segments which show the highest likelihood are selected. The classification score is computed based on length, edge strength and linearity information. The overall approach has been evaluated at several sample sequences showing results outperforming “manual” measurements. It is currently applied in physiological studies.

Matthias Bremser, Uwe Mittag, Tobias Weber, Jörn Rittweger, Rainer Herpers

Ein Prototyp zur Planung von Bohrpfaden für die minimal-invasive Chirurgie an der Otobasis

Bei Operationen an der Otobasis ist es wichtig, umliegende Risikostrukturen wie Gesichtsnerv oder Blutgefäße nicht zu verletzen. Bisher legt der Arzt dazu alle Strukturen frei. Unser Forschungsprojekt untersucht nun einen minimal-invasiven Multi-Port-Ansatz. Im Rahmen dieses Projektes haben wir basierend auf SOFA einen Prototypen zur Planung von Bohrpfaden an der Otobasis entwickelt. Damit kann der Arzt sowohl einen Bohrkanal genauer analysieren als auch sich die Menge aller zulässigen Pfade anzeigen lassen, aus der er schließlich die besten Bohrpfade für die Operation auswählt. Dies ist ein erster Schritt, den Arzt bei der Planung von mehreren Bohrkanälen zu unterstützen.

Ralf Gutbell, Meike Becker, Stefan Wesarg

Integration eines globalen Traktographieverfahrens in das Medical Imaging Interaction Toolkit

Traktographiealgorithmen liefern potentiell wertvolle Informationen für die Neurochirurgie sowie für automatisierte Diagnoseans ätze. Dennoch werden sie im klinischen Umfeld bisher kaum oder gar nicht eingesetzt. In diesem Paper präsentieren wir eine open-source Integration des von Reisert et al. vorgestellten globalen Tracking-Algorithmus in das open-source Medical Imaging Interaction Toolkit (MITK) welches von der Abteilung für Medizinische und Biologische Informatik am Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) entwickelt wird. Die Integration dieses Algorithmus in eine standardisierte und offene Entwicklungsumgebung wie MITK erleichtert die Zugänglichkeit von Traktographiealgorithmen für die Wissenschaftsgemeinschaft und ist ein wichtiger Schritt in Richtung klinischer Anwendungen. Die MITK Diffusion Anwendung, verfügbar auf www.mitk.org, beinhaltet alle Schritte die für eine erfolgreiche Traktographie notwendig sind: Vorverarbeitung, Rekonstruktion der Bilder, das eigentliche Tracking, live Beobachtung von Zwischenergebnissen, Nachbearbeitung und Visualisierung der Tracking-Ergebnisse. Dieses Paper beschreibt typische Tracking-Ergebnisse und demonstriert die Schritte die zur Vor- und Nachbearbeitung der Bilder und Ergebnisse durchgeführt werden.

Peter F. Neher, Bram Stieltjes, Marco Reisert, Ignaz Reicht, Hans-Peter Meinzer, Klaus H. Fritzsche

Interaktive 3D Segmentierung auf Basis einer optimierten Oberflächeninterpolation mittels radialer Basisfunktionen

In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur effizienten und interaktiven Erstellung einer 3D Segmentierung vorgestellt. Dafür wird die Oberfläche des zu segmentierenden Bereiches auf Basis manuell gezeichneter Konturen mittels radialer Basisfunktionen interpoliert. Um die Auswirkung zusätzlicher Konturen auf die interpolierten Oberfläche in wenigen Sekunden visualisieren zu können, wurden gezielte Maßnahmen getroffen, um den Algorithmus auf Geschwindigkeit zu optimieren. Eine Evaluation auf Basis von Expertensegmentierungen ergab, dass sich der Aufwand für die Erstellung einer manuellen Segmentierung deutlich reduzieren ließ, wobei gleichzeitig eine hohe Genauigkeit erzielt werden konnte.

Andreas Fetzer, Hans-Peter Meinzer, Tobias Heimann

Inkrementelle lokal-adaptive Binarisierung zur Unterdrückung von Artefakten in der Knochenfeinsegmentierung

Das präzise Segmentieren von Knochen in klinischen CT-Aufnahmen spielt heutzutage eine wichtige Rolle. Vor allem, um operative Eingriffe zu planen oder das maßgeschneiderte Anfertigen von Implantaten zu ermöglichen, ist eine Erkennung auch feiner Knochendetails unabdingbar. Gerade die feinen, lamellenartigen Strukturen im Nasenbereich können bei CT-Aufnahmen, die in der klinischen Routine angefertigt werden, durch ihre zu geringe Signalstärke oft nicht als Knochen identifiziert werden. Um diese, vom sogenannten Partialvolumeneffekt betroffenen Strukturen dennoch automatisch segmentieren zu können, stellen wir hier eine Methode vor, die ausgehend von einer Initial-korrekten, aber unzureichenden Segmentierung, iterativ angrenzende, schwache Strukturen erkennt. Dabei wird für Voxel, die am Rande des segmentierten Knochens als Hintergrund erkannt wurden, lokal die Wahrscheinlichkeit geschätzt, eine knöcherne Struktur zu repräsentieren. Mit dieser Reevaluierung wird die bestehende Segmentierung so lange iterativ erweitert, bis sich eine Konvergenz einstellt. Durch den lokalen Charakter der Randvoxel-Neubewertung kann der vorgestellte Algorithmus ausgezeichnet parallel implementiert werden.

Patrick Scheibe, Philipp Wüstling, Christian Voigt, Thomas Hierl, Ulf-Dietrich Braumann

Farbbasierte Entfernung von Artefakten bei der Blutgefäßsegmentierung auf Dickdarmpolypen

Darmkrebs ist in Deutschland die zweithäufigste Tumorerkrankung und wird jährlich bei 32.000 Frauen und 36.000 Männern diagnostiziert. Die Blutgefäßstruktur auf Dickdarmpolypen kann Aufschluss über die potentielle Bösartigkeit des Gewebes geben. Für die automatisierte Analyse von Dickdarmpolypen werden daher die Blutgef äße segmentiert. Artefakte, die bei der Segmentierung durch Rauschen oder Strukturen der Polypenoberfläche entstehen, können zu Fehlern in einer anschließenden Klassifikation führen. Wir schlagen daher vor, eine farbbasierte Unterscheidung zwischen Artefakten und Blutgefäßen nachzuschalten. Diese basiert auf einer Darstellung der Strukturen im HSVFarbraum, einer Verteilungsschätzung durch eine bivariate Gaußfunktion und einer Berechnung der Mahalanobis-Distanz. Abschließend präsentieren wir Ergebnisse für die Gesamtgenauigkeit eines Polypenklassifikationsalgorithmus mit und ohne Artefaktentfernung.

Sebastian Gross, Cosmin Adrian Morariu, Alexander Behrens, Jens J.W. Tischendorf, Til Aach

Evaluation of Algorithms for Lung Fissure Segmentation in CT Images

Automatic detection of the interlobular lung fissures is a crucial task in computer aided diagnostics and intervention planning, and required for example for determination of disease spreading or pulmonary parenchyma quantification. Moreover, it is usually the first step of a subsequent segmentation of the five lung lobes. Due to the clinical relevance, several approaches for fissure detection have been proposed. They aim at finding plane-like structures in the images by analyzing the eigenvalues of the Hessian matrix. Furthermore, these values can be used as features for supervised fissure detection. In this work, two approaches for supervised an three for unsupervised fissure detection are evaluated and compared to each other. The evaluation is based on thoracic CT images acquired with different radiation doses and different resolutions. The experiments show that each approach has advantages and the choice should be made depending on the specific requirements of following algorithm steps.

Alexander Schmidt-Richberg, Jan Ehrhardt, Matthias Wilms, René Werner, Heinz Handels

Real-Time Intensity Based 2D/3D Registration for Tumor Motion Tracking During Radiotherapy

Organ motion during radiotherapy is one of the causes of uncertainty in dose delivery creating the need to enlarge the planned target volume (PTV) to guarantee full tumor irradiation. In this work, we investigate the feasibility of using real-time 2D/3D registration for tumor motion tracking during radiotherapy based on purely intensity based image processing, thus avoiding markers or fiducials. X-rays are acquired during treatment at a rate of 5.4 Hz. We iteratively compare each x-ray with a set of digitally reconstructed radiographs (DRR) generated from the planning volume dataset, finding the optimal match between the xray and one of the DRRs. The DRRs are generated using a ray-casting algorithm, implemented using general purpose computation on graphics hardware (GPGPU) for best performance. Validation is conducted offline using a phantom and five clinical patient data sets. The phantom motion is measured with an RMS error of 2.1 mm and mean registration time is 220 ms. For the patient data sets, a sinusoidal movement that clearly correlates to the breathing cycle is seen. Mean registration time is always under 105 ms which is well suited for our purposes. These results demonstrate that real-time organ motion monitoring using image based markerless registration is feasible.

Hugo Furtado, Christelle Gendrin, Christoph Bloch, Jakob Spoerk, Suprianto A. Pawiro, Christoph Weber, Michael Figl, Helmar Bergmann, Markus Stock, Dietmar Georg, Wolfgang Birkfellner

Registration of Lung Surface Proximity for Assessment of Pleural Thickenings

Follow-up assessment of pleural thickenings requires the comparison of information from different points in time. The investigated image regions must be precisely registered to acquire this information. Since the thickenings’ growth is the target value, this growth should not be compensated by the registration process. We therefore present a nonrigid registration method, which preserves the shape of the thickenings. The deformation of the volume image is carried out using B-splines. With focus on the image regions located around the lung surface, an efficient way of calculating corresponding points combined with the reuse of information from different scale levels leads to the non-rigid registration, which can be performed within a short computation time.

Peter Faltin, Kraisorn Chaisaowong, Thomas Kraus, Til Aach

Effiziente Verpunktung pulmonaler MR-Bilder zur Evaluierung von Registrierungsergebnissen

Die aussagekräftige Validierung von nichtlinearen Registrierungsverfahren gehört nach wie vor zu den großen Herausforderungen der medizinischen Bildverarbeitung. Ein vielversprechender Ansatz besteht in der Generierung vieler Landmarken in den zu registrierenden Objekten, welche dann in einem zweiten Schritt zur Validierung des Deformationsfeldes genutzt werden können. Wir präsentieren ein flexibles Verfahren zur Erstellung solcher Referenzstandards für MR-Scans. In einem ersten Schritt werden in der Referenz (Baseline-Scan) automatisch Landmarken erzeugt. Die entsprechende Zuordnung im Template (Follow-up-Scan) erfolgt nach einer kurzen Benutzerinitialisierung automatisch durch Thin-Plate-Spline-Transformation und lokale, affin-lineare Nachregistrierung. Eine fehleranfällige und zeitaufwändige manuelle Verpunktung entfällt fast vollständig. Wir evaluieren unser Verfahren anhand einer Studie mit drei Experten auf pulmonalen MR-Scans. Die ersten Ergebnisse erwiesen sich als sehr vielversprechend. Es stellte sich heraus, dass die vom System bestimmten Punkte im Bereich der Variabilit ät der Experten untereinander liegen.

Jan Strehlow, Jan Rühaak, Christina Kluck, Bernd Fischer

Automatische atlasbasierte Differenzierung von klassischen und atypischen Parkinsonsyndromen

In der klinischen Praxis müssen Patienten mit klassischem Parkinsonsyndrom von Patienten mit atypischem Parkinsonsyndrom unterschieden werden um eine optimale Therapie zu gewährleisten. Eine korrekte Diagnose auf Basis von klinischen Kriterien kann jedoch sehr schwierig sein. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine automatische Methode zur Differenzierung von Parkinsonsyndromen unter Verwendung von T2’-gewichteten MR-Bildsequenzen präsentiert. Die vorgestellte Methode wurde auf Basis von Datensätzen von 24 gesunden Probanden, 25 Patienten mit klassischem Parkinsonsyndrom und 17 Patienten mit atypischem Parkinsonsyndrom entwickelt und evaluiert. In einem ersten Schritt wurde zunächst ein Atlas basierend auf den Datensätzen der gesunden Probanden generiert und in diesem VOIs definiert, die für eine Klassifikation relevant sein könnten. In einem folgenden Schritt wurden die Patientendaten auf den Atlas registriert und die T2’-Intensitäten in den VOIs analysiert. Hiermit wurde in einem folgenden Schritt ein LAD-Entscheidungsbaum trainiert. Die Evaluation mittels 10-facher Kreuzvalidierung zeigte, dass der Klassifikator klassische von atypische Parkinsonsyndrome mit einer Genauigkeit von 90,5% differenzieren kann. Zusammenfassend zeigen die ersten Ergebnisse, dass sich T2’-Bildsequenzen für eine automatische Differenzierung von Patienten mit klassischen und atypischen Parkinsonsyndromen eignen.

Nils Daniel Forkert, Alexander Schmidt-Richberg, Alexander Münchau, Jens Fiehler, Heinz Handels, Kai Boelmans

Tracking Virus Particles in Microscopy Images Using Multi-Frame Association

Automatic tracking of fluorescent particles is an essential task to study the dynamics of a large number of biological structures at a sub-cellular level. We have developed a probabilistic tracking approach based on multi-frame association finding and the Kalman filter. We have successfully applied the approach to synthetic as well as real microscopy image sequences of ALV virus particles and have performed a quantitative comparison with previous approaches.

Astha Jaiswal, William J. Godinez, Roland Eils, Maik J. Lehmann, Karl Rohr

Parameteroptimierte und GPGPU-basierte Detektion viraler Strukturen innerhalb Plasmonen-unterstützter Mikroskopiedaten

Die lokale Verfügbarkeit von effizienten und leistungsf ähigen Biosensoren, z.B. an Flughäfen, gewinnt durch die zunehmende Verbreitung viraler Infektionen zunehmend an Bedeutung. Die zentralen Herausforderungen für entsprechende in situ Virusdetektionssysteme sind eine schnelle und sichere Erkennung der Viren respektive die Adaptivität an unterschiedliche Ausprägungen von Erregern. Optische Verfahren, wie die neuartige Plasmonen-unterstützte Mikroskopie von Nanoobjekten erlauben es, diesen Anforderungen zu entsprechen. Aufgrund starker multipler Artefaktbelastung des Signals und hohen Datenmengen (zeitlichen und örtlichen), werden nachhaltige Anforderungen an die Bildrestauration und -analyse gestellt. Hier setzt die vorliegende Arbeit an, welche eine GPGPU-basierte Bildrestaurations- und Bildanalysepipeline vorstellt. Über eine Kombination aus lokaler und globaler Parameteroptimierung mittels Genetischer Algorithmen kann eine höhere Effektivität der einzelnen Stufen der Verarbeitung erzielt werden, aber auch im übergreifenden Verbund – dies zeigt sich nachhaltig in der Erkennungsrate des Biosensors für Viren.

Pascal Libuschewski, Frank Weichert, Constantin Timm

Cell Tracking for Automatic Migration and Proliferation Analysis in High-Throughput Screens

Systematic analysis of cell migration and proliferation in large-scale image-based screens is important for the final evaluation as well as for optimization of experimental conditions. We here present a tracking approach for high-throughput image data, and extract global movement and growth patterns on a large scale. In particular, we analyze between-spot movement on cell arrays to estimate the confidence of the phenotypic readout, we determine the cellular reproduction time, and we automatically detect multi-polar divisions to support the identification of target genes. A quantitative evaluation of our approach showed that high segmentation and tracking accuracies of 92% and 98% are reached.

Nathalie Harder, Richa Batra, Sina Gogolin, Nicolle Diessl, Roland Eils, Frank Westermann, Rainer König, Karl Rohr

Model Dependency of RBMCDA for Tracking Multiple Targets in Fluorescence Microscopy

The analysis of the dynamics of sub-cellular structures is of great interest to bio-medical research. We propose to use probabilistic tracking techniques to analyze the dynamics of stress granules (SGs) to avoid the problems of manual analysis. A crucial challenge in multitarget tracking is the association of observations to underlying targets. Rao-Blackwellized Monte Carlo Data Association (RBMCDA) based on sampling of association variables avoids the combinatorics of this association problem. We propose the use of a parametric data association prior for sampling of association variables and evaluate tracking results with regard to the impact of parameter deviations on synthetic data.

Oliver Greß, Stefan Posch

Segmentierung von Blutgefäßen in retinalen Fundusbildern

Blutgefäßstrukturen im Auge sind bei der Diagnose einer Vielzahl von Krankheiten von herausragender Bedeutung. Arteriosklerose, Retinopathie, Mikroembolien und Makuladegeneration z.B. gehen mit einer Veränderung der Blutgefäßstruktur im Auge einher. Das vorgestellte Verfahren zur Segmentierung von Blutgefäßen nutzt unter anderem eine angepasste Variante der Phasensymmetrie nach Kovesi und einen Hystereseschritt. Der Algorithmus wurde auf Basis der öffentlichen Bilderdatenbanken DRIVE und STARE evaluiert und die Ergebnisse (DRIVE: 94, 92%, Sensitivität 71, 22% und Spezifität 98, 41%, STARE: 95, 65%, Sensitivität 71, 87% und Spezifität 98, 34%) wurden mit anderen Verfahren aus der Literatur verglichen.

Sebastian Gross, Monika Klein, Alexander Behrens, Til Aach

3D Optic Nerve Head Segmentation in Idiopathic Intracranial Hypertension

Patients with idiopathic intracranial hypertension (IIH) often present papilledema at the optic nerve head (ONH), associated with visual field losses. In order to quantify the edema, the computation of its volume is needed. Optical coherence tomography (OCT) is a noninvasive method for spatial imaging of retinal layer composition. However, current algorithms fail to segment the ONH in IIH patients satisfactorily. We developed an automatic method for segmenting the retinal pigment epithelium layer (RPE) from spatial high-resolution OCT ONH scans with robust performance in IIH patients. Using a hypothetical extension of the RPE through the ONH we were able to compute ONH height and volume. Using this algorithm we could automatically detect differences in ONH volume and height between healthy controls and IIH patients.Quantifying ONH edema in IIH is potentially important for diagnosis and especially for monitoring progression and treatment effectiveness.

Ella Maria Kadas, Falko Kaufhold, Christian Schulz, Friedemann Paul, Konrad Polthier, Alexander U. Brandt

Skull Extraction from MR Images Generated by Ultra Short TE Sequence

We developed two methods for the virtual extraction of the skull from the ultra short echo time MR images: i) an interactive and a semi-automatic scatterplot based segmentation as well as ii) a support vector machine (SVM) based segmentation. Both interactive and semiautomated procedures allow for good segmentation results. On the other hand it was possible to full automate the skull segmentation process with the SVM which delivered slightly better results. Four datasets were evaluated with the corresponding registered CT images using the Dice coefficients (D). The interactive scatterplot based method reached a mean D of 0.802 ± 0.070, the semi automatic one yielded a mean D of 0.791 ± 0.042 and the SVM based segmentation delivered a mean D of 0.828 ± 0.053.

Mohamad Habes, Elena Rota Kops, Hans-Gerd Lipinski, Hans Herzog

Ein semiautomatischer Ansatz zur Flächenbestimmung von Wirbeln in MRT-Aufnahmen

Graphbasierte Verfahren verteilen die Knoten des Graphen gleichmäßig und äquidistant auf einem Bild. Hinzugefügt wird ein sog. Smoothness Term, um dem Segmentierungsergebnis eine gewisse Steifigkeit zu verleihen und es so zu beeinflussen. Diese Vorgehensweise erlaubt dem Cut (Trennung von Objekt und Hintergrund) allerdings nicht, eine bestimmte (komplexere) Struktur zu bevorzugen, insbesondere, wenn Bereiche des Objekts nicht vom Hintergrund zu unterscheiden sind. Zur Evaluierung unseres Ansatzes verwendeten wir Magnetresonanztomographie (MRT)-Aufnahmen der Wirbelsäule, um die zeitaufwendige Schicht-für-Schicht-Konturierung der Ärzte zu unterstützen. Die quantitative Auswertung erfolgte mit dem Dice Similarity Coefficient (DSC) und ergab bei einem direkten Vergleich mit manuellen Expertensegmentierungen einen Wert von 90,97±2,2% für neun Wirbel (bei einer Rechenzeit von ca. einer Sekunde).

Jan Egger, Thomas Dukatz, Bernd Freisleben, Christopher Nimsky

Automatische Segmentierung und Klassifizierung von Knochenmarkhöhlen für die Positionierung von Formmodellen

Für die Segmentierung von Knochenläsionen bei Knochenmetastasen und Multiplem Myelom sollen automatische Verfahren entwickelt werden. Als Teilschritt ist die Segmentierung der einzelnen Knochenstrukturen notwendig. Formmodelle erscheinen hier erfolgversprechend, da diese bereits Informationen über die Gestalt des Knochens beinhalten. Um diese Modelle automatisch im Bild zu positionieren, sollen die Knochenmarkhöhlen verwendet werden. Diese sind in Lage und Orientierung den Knochen selbst ähnlich und lassen sich leicht abtrennen. Durch Zuordnen der Markhöhlen zu den entsprechenden Knochen mit Hilfe von Mustererkennung kann das richtige Formmodell ausgewählt und positioniert werden. Anwenden lässt sich das Verfahren auf Röhrenknochen.

Andrea Fränzle, Rolf Bendl

Anisotropic Diffusion for Direct Haptic Volume Rendering in Lumbar Puncture Simulation

The segmentation of patient data often is mandatory for surgical simulations to enable realistic visual and haptic rendering. The necessary preparation time lies in the range from several hours to days. Here we augment a direct haptic volume rendering approach for lumbar punctures by edge-preserving smoothing preprocessing. Evaluation is carried out on user defined paths. Compared to our reference system force output can be improved over non-preprocessed image data.

Andre Mastmeyer, Dirk Fortmeier, Heinz Handels

Quality-Guided Denoising for Low-Cost Fundus Imaging

The restoration of noisy images is an essential pre-processing step in many medical applications to ensure sufficient quality for diagnoses. In this paper we present a new quality-guided approach for denoising of eye fundus images that suffer from high noise levels. The denoising is based on image sequences and an adaptive frame averaging approach. The novelty of the method is that it takes an objective image quality criteria to assess the different frames and tries to maximize the quality of the resulting image. It can be implemented in an incremental manner which allows real-time denoising. We evaluated our approach on real image sequences captured by a low-cost fundus camera and obtained competitive results to a state-of-the-art method in terms of signal-to-noise ratio whereas our method performs denoising about four times faster.

Thomas Köhler, Joachim Hornegger, Markus Mayer, Georg Michelson

Femur Localization Using the Discriminative Generalized Hough Transform

The Discriminative Generalized Hough Transform, a method for object localization and training of suitable models, is employed here for the localization of the femur in long-leg radiographs. The method is extended to improve the robustness of the procedure by integrating anatomical knowledge. This is achieved by combining the femur localization with the more robust knee localization. To this end, a region of interest is extracted from the original image, based on the result of the knee localization, in which the femur is initially localized. In addition, the procedure focuses on the target by extracting smaller regions of interest around the previously found coordinates and repeating the localization with smaller models. By this means, the precision of the first coarse localization is refined. The presented method is tested here on a large set of long-leg radiographs, where it achieves a localization rate of 94% on femurs not showing pathological conditions.

Francesco Boero, Heike Ruppertshofen, Hauke Schramm

Mikro-CT basierte Validierung digitaler Tomosynthese Rekonstruktion

Die digitale Tomosynthese ist ein röntgenbasiertes Verfahren zur Generierung von tomographischen Schnittbildern auf der Grundlage einer begrenzten Anzahl von zweidimensionalen Projektionen. Aufgrund der prinzipbedingten unvollständigen Abtastung des zu untersuchenden Objektes ergeben sich deutliche Vorteile hinsichtlich der Strahlenbelastung. Eine mathematisch exakte dreidimensionale Bildrekonstruktion ist jedoch nicht möglich. In diesem Beitrag wird überprüft, inwieweit die Tomosynthese- Rekonstruktion trotz einer unvollständigen Datenerfassung korrekte Informationen über die zu untersuchenden anatomischen Strukturen liefern. Hierzu wurde eine Tomosynthese- Aufnahme mit Hilfe eines Mikro-CT-Rohdatensatzes simuliert. Da die Tomosynthese- und Mikro-CT-Rekonstruktionen die gleichen Strukturen abbilden, können die beiden Datensätze qualitativ und quantitativ verglichen werden. Die Ergebnisse zeigen bei geeigneter Wahl der Akquisitionsparameter eine sehr gute Übereinstimmung mit den Mikro- CT-Rekonstruktionen. Qualitativ hochwertige realistische Bilder können trotz einer eingeschränkten Anzahl von Projektionen generiert werden.

Aileen Cordes, Yulia M. Levakhina, Thorsten M. Buzug

Modified Eulers Elastica Inpainting for Metal Artifact Reduction in CT

In computed tomography (CT) metal causes strong streak artifacts in the reconstructed images, which may hinder the correct diagnosis of patients. In this work, metal artifacts are reduced using the modified Eulers elastica and curvature based sinogram inpainting (EECSI). The inconsistent data is deleted from the sinogram and replaced by a two-dimensional interpolation strategy based on the surrounding data information using partial differential equations. The inpainting domain is defined by a binary mask that is calculated using a thresholding method in the preliminary reconstructed image with a following forward projection of the metal-only image. Here, the EECSI is modified by a statistic weighting function that regulates the time step size depending on the probability of a gray value. Additionally, the connectivity principle is strengthened by applying a different strategy in the numerical implementation compared to prior methods. The measurements are realized on a Philips Tomoscan M/EG scanner using a torso phantom with the physical properties of an average male torso, suitable for medical experiments. For evaluation, the results are compared to the ones achieved by using the original EECSI and the classically used one-dimensional linear interpolation method. It is demonstrated that the performed modifications result in a better metal artifact suppression.

Julia Hamer, Bärbel Kratz, Jan Müller, Thorsten M. Buzug

Sparse Principal Axes Statistical Surface Deformation Models for Respiration Analysis and Classification

Detection, analysis and compensation of respiratory motion is a key issue for a variety of medical applications, such as tumor tracking in fractionated radiotherapy. One class of approaches aims for predicting the internal target movement by correlating intra-operatively captured body surface deformations to a pre-operatively learned deformable model. Here, range imaging (RI) devices assume a prominent role for dense and real-time surface acquisition due to their non-intrusive and markerless nature. In this work we present an RI based statistical model built upon sparse principal axes for body surface deformations induced by respiratory motion. In contrast to commonly employed global models based on principal component analysis, we exploit orthomax rotations in order to enable the differentiation between distinctive and local respiratory motion patterns such as thoracic and abdominal breathing. In a case study, we demonstrate our model’s capability to capture dense respiration curves and the usage of our model for simulating realistic distinctive respiratory motion patterns.

Jakob Wasza, Sebastian Bauer, Sven Haase, Joachim Hornegger

Merkmale aus zweidimensionalen Orientierungshistogrammen zur Beurteilung von Tremorspiralen

Das Ausmaß von krankhaftem Tremor kann anhand einfacher Zeichentests, bei denen der Patient eine Spirale auf einem Blatt Papier zeichnet, beurteilt werden. In dieser Arbeit wurden zweidimensionale Orientierungshistogramme für solche Tremorzeichnungen erstellt. Die Untersuchung von Merkmalen, welche aus diesen Histogrammen berechnet wurden ergab, dass einige der Merkmale mit dem Schweregrad des Tremors korellieren und somit eine Beurteilung des Tremors anhand dieser Merkmale möglich ist. Um das Verhalten der Merkmale systematisch untersuchen zu können, wurden zusätzlich künstliche Spiralbilder erzeugt, die Zeichnungen mit Tremor unterschiedlicher Amplitude und Frequenz simulieren.

Johannes-Martin Dolnitzki, Susanne Winter

Regularisierung lokaler Deformation im probabilistischen Active Shape Model

Zur robusten und präzisen Segmentierung von Organen in medizinischen Bilddaten werden oft Varianten des Active Shape Models (ASM) verwendet, die über eine Energieminimierung einen Kompromiss zwischen Bildinformation und Vorwissen über die zu erwartende Organform bestimmen. Im probabilistischen ASM (PASM) wird die Plausibilität einer Form mit Hilfe einerWahrscheinlichkeitsverteilung bewertet. Da diese lediglich globale, nicht aber lokale Formvariation ausreichend modelliert, kann der PASM ungleichmäßige und damit unplausible Segmentierungskonturen erzeugen. In dieser Arbeit wird der PASM um ein lokales Deformationsmodell erweitert, welches zu glatten Segmentierungskonturen führt. Das lokale Deformationsmodell wird an einem linearen PASM zur Lebersegmentierung und einem nichtlinearen PASM zur Wirbelsegmentierung evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Erweiterung quantitativ wie qualitativ bessere Segmentierungen liefert.

Matthias Kirschner, Stefan Wesarg

Identification of Prostate Cancer Cell Nuclei for DNA-Grading of Malignancy

DNA Image Cytometry is a method for early cancer diagnosis and grading of cancer, using a photomicroscopic system to measure the DNA content of nuclei. Specifically for the prostate, this method can be used to distinguish between clinically insignificant, non-aggressive tumors, and those which need to be removed or irradiated. This decision is based on the analysis of the DNA distribution among examined nuclei. However, even trained personnel usually requires more than 40 minutes for collecting the requested number of nuclei. Considering a shortage of skilled personnel, reducing the interaction time with the system is desired. Towards this end, a training set consisting of 47982 Feulgen stained nuclei and features mainly based on the nucleus morphology are used to train a Random Forest classifier. A motorized microscope was used to automatically scan ten slides from a test set and classify their nuclei. Using the leaving one out strategy, the classifier achieved a classification rate of 90.93% on the training set. For the test set, the resulting DNA distribution of each measurement was evaluated by a pathological expert. The DNA grades of malignancy of the automated measurement were identical to the grades of the corresponding manual reference measurements in all cases. Interaction time required for grading was reduced to approximately five minutes per case for manually validating the classified nuclei in diagnostically relevant DNA ranges.

David Friedrich, Chen Jin, Yu Zhang, Chen Demin, Li Yuan, Leonid Berynskyy, Stefan Biesterfeld, Til Aach, Alfred Böcking

Markerlose Navigation für perkutane Nadelinsertionen

Navigationssysteme für minimal-invasive Nadelinsertionen basieren häufig auf externen oder internenMarkern zur Registrierung und Bewegungserfassung. Somit wird der bisherige klinische Workflow durch Verwendung zusätzlicher Hardware und speziell angefertigter Instrumente sowie teilweise durch erhöhte Invasivität drastisch verändert. Wir stellen das erste Navigationssystem für perkutane Nadelinsertionen vor, das, basierend auf der Time-of-Flight (ToF)-Kameratechnik, (1) ohne zusätzliche Marker auskommt und (2) sowohl Registrierung als auch Navigation mit einer einzigen Kamera ohne zusätzliche Hardware (z.B. Trackingsystem) ermöglicht. In einer ersten Phantomevaluation konnte eine Zielgenauigkeit im Bereich von 4 mm ermittelt werden.

A. Seitel, M. Servatius, A. M. Franz, T. Kilgus, N. Bellemann, B. R. Radeleff, S. Fuchs, H.-P. Meinzer, L. Maier-Hein

Kalibrierung elektromagnetischer Trackingsysteme

Vorstellung und Evaluation eines neuartigen vollautomatischen Systems

Trackingsysteme, basierend auf elektromagnetischer Technologie (EMT), spielen eine immer wichtigere Rolle im Bereich der Image Guided Therapy. Ein Hauptproblem bezüglich EMTs ist jedoch die Anfälligkeit auf metallische Einflüsse. Es wurden bereits verschiedene Methoden vorgestellt, um EMT Systeme diesbezüglich evaluieren zu können. Allerdings sehen diese Systeme immer das manuelle Erstellen des Datensatzes vor. Dies ist im Allgemeinen eine sehr zeitaufwändige Aufgabe und kann nur durch die Verringerung des betrachteten Arbeitsraums beschleunigt werden. In dieser Arbeit wird ein vollautomatisches Kalibrierungssystem für diesen Zweck vorgestellt. Dieses System setzt eine programmierbare Positionierrobotik ein, der ein parallel-kinematisches Konzept zu Grunde liegt. Auf diese Weise wird es ermöglicht sehr viele Daten über den kompletten Arbeitsraum eines EMTs und anderer Trackingsysteme zu sammeln.

Johannes Gaa, Ingmar Gergel, Hans-Peter Meinzer, Ingmar Wegner

SPECT Reconstruction with a Transformed Attenuation Prototype at Multiple Levels

In this work, a novel multilevel approach to Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT) reconstruction based on a so-called transformed attenuation prototype is presented. As our results indicate, the benefits of a multilevel strategy as known from literature can be observed as well. That is, we show results where a local minima of a single level reconstruction is avoided and a more preferable SPECT reconstruction is obtained.

Sven Barendt, Jan Modersitzki

Experimentelle Realisierungen einer vollständigen Trajektorie für die magnetische Partikel-Bildgebung mit einer feldfreien Linie

In dieser Arbeit wird die Realisierung einer vollständigen Trajektorie für die magnetische Partikel-Bildgebung (MPI) mit einer feldfreien Linie vorgestellt. Dazu wird gleichzeitig sowohl das Selektionsfeld als auch das Anregungsfeld erzeugt, vermessen und im Bezug auf die Feldqualität ausgewertet. Damit konnte erstmals eine vollständige Trajektorie realisiert werden. Mittels dieser Trajektorie wird es möglich sein, sich effiziente Rekonstruktionsalgorithmen für MPI zu nutze zu machen.

Marlitt Erbe, Mandy Grüttner, Timo F. Sattel, Thorsten M. Buzug

Fast 3D Vector Field Multi-Frequency Magnetic Resonance Elastography of the Human Brain

Preliminary Results

Magnetic resonance elastography (MRE) is capable of “palpating” the brain by measuring externally induced intracranial shear waves with high spatial and temporal resolution. Conventional MRE is limited as it either relies on two-dimensional multifrequency wave acquisition or three-dimensional vector field MRE at single frequencies. However, full assessment of spatially resolved viscoelastic constants requires both, the acquisition of full shear wave fields and broad dynamic range MRE at multiple frequencies. We therefore propose fast single-shot MRE at 3 Tesla magnetic field strength combined with continuous wave stimulation and interleaved image slice acquisition. By this protocol, a full three dimensional MRE data set is acquired within 60, which may readily be repeated for multifrequency data acquisition. The feasibility of the method is demonstrated in the brain of one healthy volunteer at 50Hz mechanical excitation frequency. The measured complex modulus values are in agreement with results reported in the literature.

Andreas Fehlner, Sebastian Hirsch, Jürgen Braun, Ingolf Sack

Bildgestützte Formanalyse biomedizinisch relevanter Gold Nanorods

Gold Nanorods werden in der Medizin sowohl für experimentelle als auch für klinische Zwecke erfolgreich eingesetzt. Diese nanoskaligen Partikel sind mit Hilfe von Transmissionselektronenmikroskopen abbildbar und zeichnen sich in den Bildern durch eine einfache, ovale Grundstruktur aus. Mit Hilfe einer auf diese Geometrie abgezielten Formanalyse-Methode, können die Originalabbildungen der Nanorods durch ein einfaches, graphisches Modell beschrieben werden, dessen Geometrieparameter sich automatisch aus den Elektronenmikroskopiebildern extrahieren lassen. Nicht nur lässt sich mit dieser Methode eine Partikelcharge mit den Hersteller typischen Längen- und Durchmesserangaben kennzeichnen, sondern auch eine Formhomogenität charakterisieren. Eine solche zusätzliche Information über die Geometrie des Objektes erscheint sinnvoll, weil die geometrische Form das dynamische Verhalten dieser Partikel im biologischen System durchaus beeinflussen kann.

Dominic Swarat, Nico Sudyatma, Thorsten Wagner, Martin Wiemann, Hans-Gerd Lipinski

Auffaltung von Gefäßbäumen mit Hilfe von deformierbaren Oberflächen

Follow-up assessment of pleural thickenings requires the comparison of information from different points in time. The investigated image regions must be precisely registered to acquire this information. Since the thickenings’ growth is the target value, this growth should not be compensated by the registration process. We therefore present a nonrigid registration method, which preserves the shape of the thickenings. The deformation of the volume image is carried out using B-splines. With focus on the image regions located around the lung surface, an efficient way of calculating corresponding points combined with the reuse of information from different scale levels leads to the non-rigid registration, which can be performed within a short computation time.

Anja Schnaars, Christian Tietjen, Grzegorz Soza, Bernhard Preim

Estimating Blood Flow Based on 2D Angiographic Image Sequences

The assessment of hemodynamics based on medical image data represents an attractive means in order to enhance diagnostic imaging capabilities, to evaluate clinical outcomes of therapies focusing on the patient’s vascular system, as well as to guide minimally invasive interventional procedures in the catheter lab. We present a first evaluation along with comparisons of algorithmic approaches towards the quantitative determination of blood flow based on 2D angiography image data.

Sepideh Alassi, Markus Kowarschik, Thomas Pohl, Harald Köstler, Ulrich Rude

Cryo-Balloon Catheter Tracking in Atrial Fibrillation Ablation Procedures

Radio-frequency (RF) catheter ablation has become the standard treatment of atrial fibrillation if pharmacotherapy fails. As an alternative to traditional RF standard ablation catheters, single-shot devices have received more and more interest. One group of these devices are cryo-balloon catheters. Such catheters are designed to electrically isolate a pulmonary vein (PV) with only a few applications, ideally only one. Whereas standard radio-frequency ablation catheters operate point by point, cryo-balloon devices need to be positioned antrally to the pulmonary vein ostium before freezing. If a good seal can be achieved far enough outside of the pulmonary veins, the cryo-balloon is an effective and safe ablation device. The catheters are inserted through a transseptal sheath and are inflated using liquid nitrogen. Single-shot devices, when used successfully, promise a reduction of procedure time and Xray exposure. Single-shot devices based on ablation energies other than RF, may not carry electrodes or electromagnetic sensors. This makes it difficult to visualize them using standard EP mapping systems. As a result, fluoroscopic imaging is needed. Unfortunately, the inflated balloon may be difficult to see under X-ray. To improve this situation, we propose a new method that tracks and enhances the visualization of a cryo-balloon catheter under fluoroscopic imaging. The method involves a 2-D template of the cryo-balloon that is manually initialized and then tracks the balloon device during live X-ray imaging. To improve visualization, a 2-D ellipse is overlaid onto the fluoroscopic imaging to highlight the position of the balloon catheter. The tracking error was calculated as the distance between the tracked catheter template and the manually segmented catheter. Our method achieved 2-D tracking error of 0.60 mm ± 0.32 mm.

Tanja Kurzendorfer, Alexander Brost, Felix Bourier, Martin Koch, Klaus Kurzidim, Joachim Hornegger, Norbert Strobel

Elektromagnetisches Tracking für die interventionelle Radiologie

Genauigkeitsuntersuchung und in-vitro Applikation eines neuen Feldgenerators

Elektromagnetisches (EM) Tracking gewinnt zunehmend an Bedeutung in der interventionellen Radiologie, da es die Lokalisation von Instrumenten innerhalb des Körpers ermöglicht. Problematisch ist bei dieser Technik jedoch die Anfälligkeit gegenüber metallischen Gegenst änden, die das Magnetfeld stören. Von der Firma NDI (Northern Digital Inc., Waterloo, Canada, www.ndigital.com) wurde kürzlich ein neuer Feldgenerator (FG) (s.g. Tabletop FG) für EM Trackingsysteme vorgestellt. Dieser schirmt das Magnetfeld nach unten hin ab und verhindert so Störungen durch den Patiententisch. Ziel dieser Studie war (1) die Untersuchung der Genauigkeit dieses Generators im CT nach einem standardisierten Evaluationsprotokoll sowie (2) die Einbindung dieses Generators in ein bestehendes markerbasiertes Navigationssystem für Nadelinsertionen. Die Ergebnisse zeigen eine wesentlich höhere Robustheit, Genauigkeit und Präzision im Vergleich zum herkömmlichen FG des Aurora-Systems (s.g. Planar FG). Der Tabletop FG wurde erfolgreich in das bestehende Navigationssystem eingebunden. Ein in-vitro Versuch ergab eine Insertionsgenauigkeit von 5,3±1,8 mm (n=5) verglichen mit 3,5±1,1 mm (n=20) bei optischer Navigation in einem Referenzversuch. Die Ergebnisse sollten aber durch weitere Versuche mit einer höheren Fallzahl bestätigt werden.

Alfred M. Franz, Mark Servatius, Alexander Seitel, Johann Hummel, Wolfgang Birkfellner, Laura Bartha, Heinz-Peter Schlemmer, Christof M. Sommer, Boris A. Radeleff, Hans-Ulrich Kauczor, Hans-Peter Meinzer, Lena Maier-Hein

Effect of Active Air Conditioning in Medical Intervention Rooms on the Temperature Dependency of Time-of-Flight Distance Measurements

Recently, Time-of-Flight (ToF) cameras have emerged as a new mean for intra-operative image acquisition. The ToF camera features co-registered depth and intensity image data from the observed scene in video frame rate. Due to systematic distance errors, depth calibration is crucially needed. One of the sources of error that so far received little attention in literature related to ToF camera calibration is the temperature of the camera’s video chip. In this work we address the effect of active air conditioning in medically used rooms on the temperature related distance variability. The conducted experiments in which data were acquired over a long time indicate a reduction of the runtime related distance drift by up to factor five and a reduction of the measurement offset by factor three for certain examined ToF cameras in actively compared to passively climate controlled rooms. This has important implications on the ToF camera depth calibration process, for the calibration of the temperature related distance deviation in rooms with active air conditioning can be reduced to an easy to determine offset.

Sven Mersmann, David Guerrero, Heinz-Peter Schlemmer, Hans-Peter Meinzer, Lena Maier-Hein

A novel Real-Time Web3D Surgical Teaching Tool based on WebGL

The purpose of this paper is the demonstration of a real-time Web3D surgical learning application. In contrast to existing medical elearning portals, we provide interactive web-based 3D models derived from patient-specific image data. The 3D visualizations are accessible in real-time with our newly developed 3D viewer based on X3D and WebGL. Thus, no platform-specific browser plugin is required. Additional information, such as annotated 2D DICOM data, high-quality surgical movies and a quiz can be used by the learner to train his/her knowledge about human anatomy and surgical procedures. Our conclusion is that our presented Web3D e-learning application may support traditional educational methods like lectures and schoolbooks.

Steven Birr, Jeanette Mönch, Dirk Sommerfeld, Bernhard Preim

Rigid US-MRI Registration Through Segmentation of Equivalent Anatomic Structures

A Feasibility Study using 3D Transcranial Ultrasound of the Midbrain

Multi-modal registration between 3D ultrasound (US) and magnetic resonance imaging (MRI) is motivated by aims such as image fusion for improved diagnostics or intra-operative evaluation of brain shift. In this work, we present a rigid region-based registration approach between MRI and 3D-US based on the segmentation of equivalent anatomic structures in both modalities. Our feasibility study is performed using segmentations of the midbrain in both MRI and 3D transcranial ultrasound. Segmentation of MRI is based on deformable atlas registration while for 3D US segmentation, we recently proposed an accurate and robust method based on statistical shape modeling and a discrete and localized active surface segmentation framework. The multimodal registration is performed through intensity-based rigid registration of signed distance transforms of both segmentations. Qualitative results and a demonstration of the basic feasibility of the region-based registration are demonstrated on a pair of MRI and challenging 3D transcranial US data volumes from the same subject.

Seyed-Ahmad Ahmadi, Tassilo Klein, Annika Plate, Kai Boetzel, Nassir Navab

Parallelisierung intensitätsbasierter 2D/3D-Registrierung mit CUDA

Die Registrierung von zweidimensionalen, intraoperativen Bilddaten mit präoperativ ermittelten, dreidimensionalen Volumendaten ist eine bekannte Problemstellung mit vielfältigen Anwendungen. Die Anforderung, beispielsweise bei intraoperativer Eingriffsunterstützung möglichst schnell Ergebnisse vorliegen zu haben, legt eine hochparallelisierte Implementierung der dazu nötigen Algorithmen nahe. In diesem Paper wird ein kostengünstiges Verfahren auf Basis von GPGPU-Programmierung mit dem CUDA-Framework beschrieben. Um die Vergleichbarkeit der Umsetzung zu ermöglichen, wird das Registrierungsverfahren unter Verwendung eines Referenzdatensatzes mit bekannten Aufnahmeparametern evaluiert.

Andreas Huppert, Thomas Ihme, Ivo Wolf

Ein dämonenartiger Ansatz zur Modellierung tumorinduzierter Gewebedeformation als Prior für die nicht-rigide Bildregistrierung

In der vorliegenden Arbeit stellen wir einen Ansatz zur Modellierung tumor-induzierter Gewebedeformation als Prior für Verfahren der nicht-rigiden Bildregistrierung vor. Wir greifen hierfür eine kürzlich vorgeschlagene Strategie, formuliert als ein durch eine weiche Nebenbedingung restringiertes parametrisches Optimierungsproblem, auf und überführen diese in einen dämonenartigen Ansatz. Das vorgestellte Verfahren wird mittels eines variationellen Ansatzes motiviert. Um eine diffeomorphe Abbildung zu gewährleisten wird ein Regridding durchgef ührt, sobald die punktweise ausgewertete Funktionaldeterminante der Abbildung unter einen vorgegebenen Schwellwert fällt. Weiter schlagen wir eine auf der Annahme eines diffeomorphen Deformationsmusters basierende Rechenvorschrift zur Erhaltung der Masse der deformierten Zelldichte vor. Die gezeigten numerischen Experimente demonstrieren das Potential des vorgeschlagenen Modells. Der variationelle Formalismus legt nahe, dass sich das Verfahren als generischer Baustein für eine modellbasierte, nicht-rigide Bildregistrierung eignet.

A. Mang, T. A. Schütz, A. Toma, S. Becker, T. M. Buzug

Image Processing for Detection of Fuzzy Structures in Medical Images

The study of fuzzy structures in medical images is important for operation and radiotherapy planning. To study this, the fuzzy objects will be additionally described by their stochastic properties using the martingale theory in combination with fuzzy measures and fuzzy functions. The detected signal contains implicit stochastic information which is separated to get precise data about the region of interest. The applied methods and algorithms are used for the detection of tumors and nerve branches in MR, CT and PET images.

Hartwig Hetzheim, Henrik G. Hetzheim

Support Vector Machine Classification using Correlation Prototypes for Bone Age Assessment

Bone age assessment (BAA) on hand radiographs is a frequent and time consuming task in radiology. Our method for automatic BAA is done in several steps: (i) extract of 14 epiphyseal regions from the radiographs, (ii) for each region, retain image features using the IRMA framework, (iii) use these features to build a classifier model, (iv) classify unknown hand images. In this paper, we combine a support vector machine (SVM) with cross-correlation to a prototype image for each class. These prototypes are obtained choosing the most similar image in each class according to mean cross-correlation. Comparing SVM with k nearest neighbor (kNN) classification, a systematic evaluation is presented using 1,097 images of 30 diagnostic classes. Mean error in age prediction is reduced from 1.0 to 0.9 years for 5-NN and SVM, respectively.

Markus Harmsen, Benedikt Fischer, Hauke Schramm, Thomas M. Deserno

IRMA Code II

A New Concept for Classification of Medical Images

Content-based image retrieval (CBIR) provides novel options to access large repositories of medical images. Thus, there are new opportunities for storing, querying and reporting especially within the field of digital radiology. This, however, requires a revisit of nomenclatures for image classification. The Digital Imaging and Communication in Medicine (DICOM), for instance, defines only about 20, partly overlapping terms for coding the body region. In 2002, the Image Retrieval in Medical Applications (IRMA) project has proposed a mono-hierarchic, multi-axial coding scheme. Although the initial concept of the IRMA Code was designed for later expansion, the appliance of the terminology in the practice of scientific projects discovered several weak points. In this paper, based on a systematic analysis and the comparison with other relevant medical ontologies such as the Lexicon for Uniform Indexing and Retrieval of Radiology Information Resources (RadLex), we accordingly propose axes for medical equipment, findings and body positioning as well as additional flags for age, body part, ethnicity, gender, image quality and scanned film. The IRMA Code II may be used in the Cross Language Evaluation Campaign (CLEF) annotation tasks as a database of classified images to evaluate visual information retrieval systems.

Tim-Christian Piesch, Henning Müller, Christiane K. Kuhl, Thomas M. Deserno

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