Entwicklung eines Verfahrens zur Generierung individueller 3D-"Regions-of-Interest"-Atlanten des menschlichen Gehirns aus MRT-Bilddaten zur quantitativen Analyse koregistrierter funktioneller ECT-Bilddaten:
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Aachen
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2002
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Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Gliederung der Arbeit 2
2 Bestimmung funktioneller Parameter in neuroanatoniisch definierten Regionen 4
2.1 Problemstellung 4
2.2 Einteilung und Bewertung publizierter Methoden 6
2.2.1 Individuelle manuelle ROI Analyse 7
2.2.2 ROI Template Atlas 7
2.2.3 Voxelbasierter Atlas 9
2.2.4 Interindividuelle Koregistrierung 10
2.2.4.1 Stereotaktischer Raum 11
2.2.4.2 Nichtlineare Koregistrierung 11
2.2.4.3 Interindividuelle Varianz menschlicher Gehirne 13
2.2.5 Sonstige Mapping Methoden 13
2.2.6 Gegenüberstellung der Methoden 13
2.3 Dreidimensionaler individueller ROI Atlas 15
3 Physikalische Prinzipien der Akquisitionsverfahren 17
3.1 Kernspintomographie (MRT) 17
3.1.1 Pulssequenzen 20
3.2 Emissionscomputertomographie (ECT) 25
3.2.1 Positronenemissionstomographie (PET) 25
3.2.2 Single Photon Emissionscomputertomographie (SPECT) 27
4 Das Bilddatenmaterial 29
4.1 Reale Probanden und Patientenbilddaten 29
4.2 Phantombilddaten 30
4.2.1 SHEPP and LoGAN Phantom 31
4.2.2 Kopf Software Phantom 31
4.2.2.1 Gewebetypen 32
4.2.2.2 Histogrammbasierte Klassifikation der Gewebetypen 34
4.2.2.3 Simulation Ti gewichteter 3D FLASH Betragsbilddaten 37
4.2.2.4 Simulation der Grauwertverteilung 38
4.2.2.5 Anatomische Variabilität in GM, WM 39
4.2.2.6 Klassengrenzenerhaltende Glättung 39
4.2.2.7 Partialvolumeneffekt 40
4.2.2.8 Inhomogenitätsfeld 42
4.2.2.9 Gleichverteiltes Rauschen 43
I
iv INHALTSVERZEICHNIS *
4.2.2.10 Spoiling Artefakt 43 :
4.2.2.11 Ergebnisse und Diskussion 44
4.2.3 3D HOFFMANN Phantom 45
5 Extraktion individueller 3D ROI Aflanten: I. Gewebeklassifikation 47
5.1 Korrektur des Spoiling Artefaktes 47
5.1.1 Kontrastangleich mittels Dynamischer Programmierung 48
5.1.1.1 Bestimmung der optimalen Zuordnung 49
5.1.1.2 Eindeutigkeit der Zuordnung 52
5.1.2 Kontrastangleich nach Ruttimann 54
5.1.3 Linearer Kontrastangleich 54
5.1.4 Ergebnisse und Diskussion 55
5.2 Voxelbasierte numerische Klassifikation zur Gewebedifferenzierung °
5.2.1 Überwachte Klassifikation 61
5.2.2 Stichprobenextraktion 61
5.2.2.1 Stichprobengenerierung durch automatische Trainingspunktextraktion 62
5.2.2.2 Ergebnisse und Diskussion °°
5.2.3 Merkmalsextraktion
5.2.3.1 Texturmerkmale nach HARALICK
5.2.3.2 MARKOV Random Fields (MRF) 75 :
5.2.3.3 Extraktion und Kombination weiterer Merkmale *
5.2.4 Die Klassifikationsverfahren 8* :
5.2.4.1 Klassifikation mittels neuronalem Netz j
5.2.4.2 Parametrische Klassifikation ^ {
5.2.4.3 DerPARZEN Window Klassifikator 86 f
5.2.4.4 Klassifikation mittels m Nächster Nachbar Klassifikator 86
5.2.4.5 Klassifikation auf Basis des Iterated Conditional Modes (ICM) Algo¬
rithmus 8
5.2.4.6 Ergebnisse und Diskussion j
6 Extraktion individueller 3D ROI Atlanten: II. Extraktion anatomischer Regionen 104 j
6.1 WissensbasierteKlassenbildanalyse 105 I
6.1.1 Basisalgorithmen 108
6.1.2 Nachverarbeitung der Klassenbilddaten zur Differenzierung cerebralen und ex
tracerebralen Gewebes ^
6.1.3 Automatische Segmentierung der Hirnhemisphären durch Detektion der Me¬
dianebene (ME) l12
6.1.3.1 Grobe Approximation der Medianebene 113
6.1.3.2 Feinjustierung der Medianebene ll5
6.1.3.3 Ergebnisse und Diskussion 118
6.1.4 Differenzierung von Hirnstamm (HS), Kleinhirn (KH) und Großhirn (GH) . . ¦ 120
6.1.4.1 Extraktion des Hirnstamms (HS) 12°
INHALTSVERZEICHNIS V
6.1.4.2 Extraktion des Kleinhirns (KH) 121
6.1.5 Differenzierung von subcortikalen und cortikalen Regionen des Großhirns (GH) 123
6.1.5.1 Extraktion der Stammganglien (SG) 123
6.1.5.2 Extraktion des Gyrus cinguli (CI) 126
6.1.5.3 Extraktion der Inselregionen (IN) 128
6.1.5.4 Detektion des Sulcus lateralis (SL) 129
6.1.5.5 Detektion des Sulcus centralis (SC) 131
6.1.5.6 Detektion des Sulcus parietooccipitalis (SPO) 133
6.1.5.7 Definition der Grenze zwischen Temporal , Parietal und Okzipitallap
pen(TPO) 135
6.1.6 Ergebnisse und Diskussion 135
7 Multimodale Methoden zur Analyse von ECT Bilddaten auf der Basis von 3D IROI
Atlanten 143
7.1 Intraindividuelle Koregistrierung multimodaler 3D Bilddaten 143
7.1.1 Prospektive Verfahren 144
7.1.2 Retrospektive Verfahren 145
7.2 Untersuchte und modifizierte Koregistrierungsverfahren 146
7.2.1 Manuelle Koregistrierung 146
7.2.2 (Halb )automatische Koregistrierung 148
7.2.2.1 Untersuchung und Modifikation des „Head and Haf Verfahrens ... 149
7.2.2.2 Untersuchung und Modifikation des „Chamfer Matching Verfahrens . 150
7.2.2.3 Ergebnisse und Diskussion 155
7.3 Regionengrenzkonturen zur Bildfusion und Quantifizierung 158
7.3.1 Ergebnisse und Diskussion 161
7.4 Berücksichtigung partialvolumenbedingter Effekte in funktionellen Bilddaten 163
7.4.1 Partialvolumenkontrolle 163
7.4.2 Partialvolumenkorrektur 165
7.4.3 Ergebnisse und Diskussion 166
8 Zusammenfassung und Ausblick 167
8.1 Zusammenfassung 167
8.2 Ausblick 171
Abbildungsverzeichnis 173
Tabellenverzeichnis 176
Literaturverzeichnis 179
A Medizinische Begriffe 197
B Akquisitionsparameter 200
vi INHALTSVERZEICHNIS
C Parameter zur Erzeugung der Kopf Software Phantome 201
D Kontrastangleich: Ergebnistabellen 203
E Trainingspunktextraktion: Ergebnistabellen 211
F Klassifikation: Ergebnistabellen 215
G 3D IROI Atlas: Algorithmen 225
H 3D IROI Atlas: Ergebnistabellen 237
I 3D IROI Atlas: Farbabbildungen 241
J Koregistrierung: Ergebnistabellen 243
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