Atlasbasierte Erkennung anatomischer Strukturen und Landmarken für die dreidimensionale virtuelle Planung von Hüftoperationen:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Norderstedt
Books on Demand GmbH
2004
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XVIII, 208 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 3833422904 |
Internformat
MARC
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Datensatz im Suchindex
| _version_ | 1804134558160912384 |
|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einführung 1
1.1 Einleitung 1
1.2 Überblick 4
2 Grundlagen 7
2.1 Anatomie der Hüfte 7
2.2 Bildgebende Verfahren 10
2.2.1 Computertomographie 10
2.2.2 Magnetresonanztomographie 12
2.2.3 Medizinische Bilddaten 13
3 Virtuelle dreidimensionale Planung von Hüftoperationen 15
3.1 Motivation und Problemstellung 15
3.1.1 Medizinische Problemstellung: Endoprothetischer Teilersatz
des Beckens 16
3.1.2 Vorteile virtueller Planungssysteme 19
3.1.3 Anforderungen an ein System zur virtuellen Planung von
Beckenteilersatz-Operationen 21
3.1.4 Bestehende Systeme zur virtuellen Planung von Hüftopera¬
tionen 23
3.1.5 Verwendete Software und Hinweise zur Implementierung . . 26
3.2 Segmentierung und Generierung von virtuellen 3D-Modellen .... 27
3.2.1 Segmentierung von Knochenstrukturen in CT-Daten .... 27
viü ___ INHALTSVERZEICHNIS
3.2.2 Generierung der 3D-Modelle 28
3.2.3 Tumorsegmentierung in MRT-Daten 33
3.3 Registrierung von CT- und MRT-Bildfolgen des Beckens 33
3.3.1 Voxelbasierte Registrierung mittels Mutual Information ... 36
3.3.2 Effiziente Schätzung der Mutual Information 38
3.3.3 Registrierung von CT- und MR-Daten des Beckens zur Pla¬
nung von Hüftoperationen 40
3.3.4 Evaluation des Registrierungsverfahrens 41
3.4 Interaktive Planung und Simulation von Hüftoperationen mit VirtOPS 43
3.4.1 Resektion virtueller 3D-Modelle mittels impliziter Funktionen 46
3.4.2 Computergestützte Konstruktion anatomisch angepasster
Prothesen 49
3.5 Ergebnisse und Diskussion 54
4 Automatische atlasbasierte Segmentierung des Beckens 59
4.1 Vorverarbeitung von CT-Bildfolgen 60
4.1.1 Aufgaben der Vorverarbeitung *
4.1.2 Ansätze zur automatischen Segmentierung von CT-Bildfolgen 62
4.1.3 Verfahren zur modellbasierten Segmentierung medizinischer
Bilddaten 63
4.2 Generierung der anatomischen Atlanten 6?
4.3 Automatische Registrierung von CT-Bildfolgen des Beckens .... 68
4.3.1 Bestehende nichtlineare Registrierungsansätze 70
4.3.2 Dämonenbasierte Registrierung 73
4.3.2.1 Skizze des dämonenbasierten Registrierungsalgo¬
rithmus 73
4.3.2.2 Positionierung der Dämonen im Referenzbild ... 75
4.3.2.3 Berechnung der Dämonenkraft 75
4.3.2.4 Berechnung der Transformation aus den Dämonen¬
kräften 77
4.4 Implementierung und Test des Registrierungsverfahrens 78
INHALTSVERZEICHNIS ix
4.4.1 Implementierung der nicht-linearen Registrierung 79
4.4.2 Test dos Verfahrens an synthetischen Daten 80
4.4.3 Anmerkungen zur Implementierung des Gaußfilters 85
4.4.4 Abbruchkriterien 87
4.4.5 Test des Verfahrens an klinischen Daten 88
4.5 Evaluation des atlasbasierten Segmentierungsverfahrens 91
4.5.1 Durchführung der automatischen atlasbasierten Segmentie¬
rung für CT-Bildfolgen des Beckens 92
4.5.2 Atlas - Atlas Registrierung 94
4.5.3 Atlas - Patienten Registrierung 95
4.5.4 Diskussion 99
4.5.5 Verbesserung des Segmentierungsergebnisses mit aktiven
Konturen 102
4.5.6 Segmentierung des Femurkopfes mittels Hough-Transformationl07
5 Atlasbasierte Erkennung anatomischer Landmarken 111
5.1 Einleitung 111
5.1.1 Bedeutung von Landmarken für die orthopädische Diagnostik
und Therapieplanung 112
5.1.2 Ansätze zur Bestimmung von Landmarken 113
5.2 Übertragung der Landmarken von einem anatomischen Atlas .... 115
5.2.1 Bestimmung initialer Landmarkenpositionen durch ein grau¬
wert basiertes Registrierungsverfahren 115
5.2.2 Oberflächenbasierte Registrierung zur Übertragung anatomi¬
scher Landmarken 117
5.2.3 Implementierung der affinen Registrierung von Oberflächen . 118
5.2.4 Nicht-lineare Registrierung von Oberflächen 120
5.3 Einbeziehung von Differentialeigenschaften 123
5.3.1 Berechnung von Differentialeigenschaften diskreter Oberflächen 125
5.3.1.1 Berechnung der Gaufcschen und mittleren Krüm¬
mung für triangulierte Oberflächenmodelle 127
5.3.1.2 Ergebnisse der Krümmungsberechnung 129
x INHALTSVERZEICHNIS
5.3.1.3 Glättung diskreter Oberflächenmodelle 131
5.3.2 Ein momentenbasiertes Maß der Oberflächenkrümmung . . . 134
5.3.3 Einbeziehung von Differentialeigenschaften in die oberflächen¬
basierte Registrierung 138
5.4 Ergebnisse 141
6 Automatische Bestimmung orthopädischer Maßzahlen 145
6.1 Einleitung 145
6.1.1 Aufgabendefinition 146
6.2 Bestimmung eines patientenbezogenen Koordinatensystems 148
6.3 Automatische Bestimmung geometrischer Maße des Beckens .... 151
6.3.1 Approximationen des Femurkopfes durch eine Kugel 151
6.3.2 Bestimmung der Kontaktfläche von Femurkopf und Acetabuluml52
6.3.3 Segmentierung des Randes der Hüftpfanne 154
6.3.4 Berechnung des CE-Winkels 157
6.3.5 Berechnung der Femurschaft- und Femurhalsachse 159
6.4 Ergebnisse 160
7 Zusammenfassung und Ausblick *®
A Grundlegende Verfahren der Bildverarbeitung ¦*•
A.l Glättungsoperatoren 1
A.l.l Anisotrope Diffusionsfilter 1
A.2 Bildableitungen und Kantendetektion i7^
A.3 Interpolation und Resamplen von Bildern 176
B Zusammenhang zwischen diffusiver und dämonenbasierter Regi¬
strierung 179
C Notation und mathematische Formelzeichen l83
Literatur 185
Abbildungsverzeichnis
1.1 Prinzipieller Ablauf bei der Durchführung eine Beckenteilersatzes mit
virtuellem Planungsschritt 5
2.1 Anatomie des Beckens 8
2.2 Anatomie des Hüftbeins 9
2.3 Anatomie des Oberschenkelbeins 9
2.4 Aufnahmeprinzip eines CT-Gerätes 11
2.5 CT-Schichtaufnahme im Beckenbereich nach Auswahl des Knochen-
und Weichteilfensters 12
2.6 Hounsfield-Werte für verschiedene Gewebearten 13
2.7 MRT-Schichtbild und korrespondierendes CT-Schichtbild 14
3.1 Variationen der subtotalen Hemipelvektomie 17
3.2 Beckenteilersatz-Prothese 18
3.3 Röntgenaufnahme einer Beckenteilersatz-Prothese 19
3.4 In der virtuellen Planungsumgebung können originäre CT- und
MRT-Daten zusammen mit den dreidimensionalen Oberflächenmo¬
dellen dargestellt werden 21
3.5 Standardprothese für den Hüftgelenksersatz 24
3.6 Schwellwertbasierte Segmentierung von CT-Daten 29
3.7 CT-Bild und Labelbild mit den segmentierten Knochenstrukturen. . 29
3.8 Voxelkonfiguration im Marching Cubes Algorithmus 30
3.9 Generierung von Oberflächenmodellen mittels des Marching Cubes
Algorithmus 32
I
I
xii ABBILDUNGSVERZEICHNIS
3.10 CT-Schichtbild und korrespondierendes MRT-Schichtbild 34
3.11 Tumorsegmentierung im MRT-Schichtbild 34
3.12 Darstellung von Registrierungsergebnissen 42
3.13 Vergrößerte Darstellung von Registrierungsergebnissen 42
3.14 Dreidimensionale Visualisierung des segmentierten und registrierten
Tumorgewebes im Inneren des Knochens 44
3.15 Orthoview-Ansicht der CT-Bildfolge eines Patienten 45
3.16 VirtOPS Arbeitsplatz mit User-Interface und 3D Ein/Ausgabegeräten 47
3.17 Virtuelle Resektion mit einer Ebene 49
3.18 Postoperatives Röntgenbild eines Beckens mit implantierter Becke-
nendoprothese 50
3.19 Reale Prothese und CAD-Modell der Prothese 51
3.20 Darstellung des virtuellen Prothesenmodells mit dem postoperativen
Modell des Knochens 52
3.21 Darstellung der Distanz der Knochenoberfläche zum intramedullären
Zapfen 52
3.22 Anpassung der seitlichen Fixierung an die Knochenform 54
3.23 Positionierung und Ausrichtung der künstlichen Hüftpfanne .... 55
4.1 Ein Schema für die automatisierte Vorverarbeitung für die compu¬
tergestützte Operationsplanung 66
4.2 3D-Modell des weiblichen Atlas 69
4.3 Synthetisches Referenz- und Modellbild für die Beispielregistrierung 80
4.4 Dämonenbasierte Registrierung der Bilder aus Abb. 4.3 mit a-
posteriori Glättung 81
4.5 Dämonenbasierte Registrierung der Bilder aus Abb. 4.3 mit a-priori
Glättung 82
4.6 Verlauf der dämonenbasierten Registrierung der Bilder aus Abb. 4.3
mit a-posteriori Glättung 83
4.7 Verlauf der dämonenbasierten Registrierung der Bilder aus Abb. 4.3
mit a-priori Glättung 83
4.8 Prinzip der a-posteriori und a-priori Glättung 84
ABBILDUNGSVERZEICHNIS xiü
4.9 Parallele Abbarbeitung des separierten Gaußfilters 86
4.10 Dämonenbasierte Registrierung binärer Daten 88
4.11 Ergebnis der dämonenbasierten Registrierung von Bnärbildern ... 89
4.12 Referenz- und Modellbild für die zweistufige dämonenbasierte Regi¬
strierung von Grauwertbildern 90
4.13 Ergebnis der dämonenbasierten Registrierung für Grauwertbilder . . 90
4.14 Verlauf der zweistufigen dämonenbasierte Registrierung für 2D-
Beckendaten 92
4.15 Deformation der Beckenknochen des weiblichen Atlasdatensatzes
im Verlauf der nicht-linearen Registrierung mit einem männlichen
Beckendatensatz 96
4.16 Ein Schichtbild des männlichen Atlasdatensatzes mit überlagerten
Konturen des weiblichen Atlasdatensatzes nach der affinen und der
nicht-linearen Registrierung der CT-Daten 97
4.17 Visualisierung der Anpassung der Oberflächen von Patient und Atlas
nach affiner (a) und dämonenbasierter (b) Registrierung 98
4.18 Dargestellt sind zwei Schichten des automatisch gelabelten Atlasda¬
tensatzes aus dem Bereich des Iliosakralgelenkes und des Hüftgelenkes 99
4.19 Es sind CT-Schichtbilder zweier Patienten mit den überlagerten
Konturen der Knochenstrukturen des registrierten Atlas dargestellt 101
4.20 Partialvolumeneffekte in CT-Schichtaufnahmen 102
4.21 Segmentierungsfehler bei der automatischen Bestimmung der Kno¬
chenmaske 103
4.22 Modellierung der abstoßenden Kräfte zwischen Konturen durch die
Energie Eret 105
4.23 Verbesserung der Ergebnisse der atlasbasierten Segmentierung mit¬
tels aktiver Konturmodelle 106
4.24 Ergebnis der Kugeldetektion durch eine Hough-Transformation. . . 109
5.1 Frontale und dorsale Ansicht der Beckenknochen mit anatomischen
Landmarken 113
5.2 Manuell bestimmte Landmarke für verschiedene Patienten 114
5.3 Prinzip der atlasbasierten Landmarkendetektion 119
5.4 Ablauf der surface constrained diffusion 122
l
xiv ABBILDUNGSVERZEICHNIS
5.5 Schematische Darstellung der Arbeitsweise der oberflächenbasierten
Diffusion 123
5.6 Verbesserte Bestimmung korrespondierender Punkte durch Einbezie¬
hung von Normalenvektoren und von Krümmungsinformationen. . . 124
5.7 Klassifikation von Dreieckseckpunkten anhand des Vorzeichens von
2tt - 0(p) und ihre Entfaltung in der Ebene 128
5.8 Die Abbildung verdeutlicht einen Summanden der Gl. 5.11. Die Win¬
kel olj und ßj liegen gegenüber der Kante pqj in den zwei angrenzen¬
den Dreiecken 129
5.9 Diskrete mittlere und gaußsche Krümmung eines Würfels und eines
Torus 130
5.10 Diskrete Gaufi-Krümmung und diskrete mittlere Krümmung einer
ungeglätteten und geglätteten Oberfläche 132
5.11 Analyse der Krümmungseigenschaften einer Kurve mittels der 0-ten
Momente in einer lokalen Umgebung 135
5.12 Durch die schlechte Approximation der kugelförmigen Umgebung ei¬
nes Oberflächenpunktes wird eine Krümmung auch für flache Ober¬
flächenbereiche indiziert 136
5.13 Erweiterte momentenbasierte Krümmung eines Würfels und eines Torusl37
5.14 Erweiterte momentenbasierte Krümmung einer ungeglätteten und
geglätteten diskreten Oberfläche 139
5.15 Das Oberflächenmodell des Atlas mit zwei Landmarken und das
Oberflächenmodell eines Patienten mit zufällig bestimmten Initial¬
positionen und den automatisch korrigierten Landmarkenpositionen 142
6.1 Die wesentlichen Berechnungsschritte bei der automatischen Ermitt¬
lung orthopädischer Kenngrößen der Hüfte, sowie ihre gegenseitigen
Abhängigkeiten 148
6.2 Die Benutzeroberfläche von OrthoCalc 150
6.3 Ergebnis der Kugelapproximation des Femurkopfes 153
6.4 Anatomie der Hüftpfanne (Acetabulum) 154
6.5 Ergebnis der automatischen Segmentierung der Hüftpfanne 155
6.6 Prinzip der Bestimmung des Randes der Hüftpfanne 156
6.7 Entfernen der Punkte des Pfannenrandes im Bereich der Fossa . . . 157
ABBILDUNGSVERZEICHNIS xv
6.8 Bestimmung der Inklination der Hüftpfanne, des CE~Winkels und
des CCD-Winkels an einem Röntgenprojektionsbild 158
6.9 Ergebnis der automatischen Bestimmung des Randes der Hüftpfanne 158
6.10 Visualisierung der Femurschaft- und Femurhalsachsen des weiblichen
Visible Human Datensatzes mit dem Programm OrthoCalc 161
6.11 Automatische Berechnung orthopädischer Maße für einen Patienten
mit Hüftdysplasie 163
6.12 Hüftpfanne eines Patienten, welche durch einen Tumor weitgehend
zerstört wurde 163
A.l Glättungsfunktionen 172
A.2 Funktionsplot verschiedener Diffusivity-Funktionen g für verschiede¬
ne Parameter A 173
A.3 Vergleich zwischen GauEfilter und anisotropem Diffusionsfilter . . . 174
A.4 Die Ableitungen der Deriche-Filterfunktion 176
A.5 Ergebnis der Kantendetektion mit dem Derichefilter 177
B.l Synthetisches Referenz- und Modellbild für die Beispielregistrierung 181
B.2 des Modellbildes aus Abb. B.l im Verlaufe der dämonenbasierten und
diffusiven Registrierung 182
I
Tabellenverzeichnis
3.1 Anzahl der Dreiecke von 3D-Modellen verschiedener Knochenstruk¬
turen 32
3.2 Evaluation der Robustheit des Registrierungsverfahrens 43
4.1 Ergebnis der atlasbasierten Segmentierung für sieben Patientenda¬
tensätze 100
5.1 Schätzung der Gaufischen und mittleren Krümmung für 3D-Modelle
einer Kugel, welche aus Bildvolumina mit verschiedenen Auflösungen
gewonnen wurden 131
5.2 Berechnung des momentenbasierten Krümmungsmafees für SD-
Modelle einer Kugel, welche aus Bildvolumina mit verschiedenen Auf¬
lösungen gewonnen wurden 138
5.3 Mittlere Distanz p and maximale Distanz dmax der automatisch de-
tektierten Landmarkenpositionen zu ihrem Mittelwert (in mm). . . 143
6.1 Ergebnis der automatischen Berechnung orthopädischer Kenngrößen
für sechs Datensätze 164
|
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
1 Einführung 1
1.1 Einleitung 1
1.2 Überblick 4
2 Grundlagen 7
2.1 Anatomie der Hüfte 7
2.2 Bildgebende Verfahren 10
2.2.1 Computertomographie 10
2.2.2 Magnetresonanztomographie 12
2.2.3 Medizinische Bilddaten 13
3 Virtuelle dreidimensionale Planung von Hüftoperationen 15
3.1 Motivation und Problemstellung 15
3.1.1 Medizinische Problemstellung: Endoprothetischer Teilersatz
des Beckens 16
3.1.2 Vorteile virtueller Planungssysteme 19
3.1.3 Anforderungen an ein System zur virtuellen Planung von
Beckenteilersatz-Operationen 21
3.1.4 Bestehende Systeme zur virtuellen Planung von Hüftopera¬
tionen 23
3.1.5 Verwendete Software und Hinweise zur Implementierung . . 26
3.2 Segmentierung und Generierung von virtuellen 3D-Modellen . 27
3.2.1 Segmentierung von Knochenstrukturen in CT-Daten . 27
viü _ INHALTSVERZEICHNIS
3.2.2 Generierung der 3D-Modelle 28
3.2.3 Tumorsegmentierung in MRT-Daten 33
3.3 Registrierung von CT- und MRT-Bildfolgen des Beckens 33
3.3.1 Voxelbasierte Registrierung mittels Mutual Information . 36
3.3.2 Effiziente Schätzung der Mutual Information 38
3.3.3 Registrierung von CT- und MR-Daten des Beckens zur Pla¬
nung von Hüftoperationen 40
3.3.4 Evaluation des Registrierungsverfahrens 41
3.4 Interaktive Planung und Simulation von Hüftoperationen mit VirtOPS 43
3.4.1 Resektion virtueller 3D-Modelle mittels impliziter Funktionen 46
3.4.2 Computergestützte Konstruktion anatomisch angepasster
Prothesen 49
3.5 Ergebnisse und Diskussion 54
4 Automatische atlasbasierte Segmentierung des Beckens 59
4.1 Vorverarbeitung von CT-Bildfolgen 60
4.1.1 Aufgaben der Vorverarbeitung "*
4.1.2 Ansätze zur automatischen Segmentierung von CT-Bildfolgen 62
4.1.3 Verfahren zur modellbasierten Segmentierung medizinischer
Bilddaten 63
4.2 Generierung der anatomischen Atlanten 6?
4.3 Automatische Registrierung von CT-Bildfolgen des Beckens . 68
4.3.1 Bestehende nichtlineare Registrierungsansätze 70
4.3.2 Dämonenbasierte Registrierung 73
4.3.2.1 Skizze des dämonenbasierten Registrierungsalgo¬
rithmus 73
4.3.2.2 Positionierung der Dämonen im Referenzbild . 75
4.3.2.3 Berechnung der Dämonenkraft 75
4.3.2.4 Berechnung der Transformation aus den Dämonen¬
kräften 77
4.4 Implementierung und Test des Registrierungsverfahrens 78
INHALTSVERZEICHNIS ix
4.4.1 Implementierung der nicht-linearen Registrierung 79
4.4.2 Test dos Verfahrens an synthetischen Daten 80
4.4.3 Anmerkungen zur Implementierung des Gaußfilters 85
4.4.4 Abbruchkriterien 87
4.4.5 Test des Verfahrens an klinischen Daten 88
4.5 Evaluation des atlasbasierten Segmentierungsverfahrens 91
4.5.1 Durchführung der automatischen atlasbasierten Segmentie¬
rung für CT-Bildfolgen des Beckens 92
4.5.2 Atlas - Atlas Registrierung 94
4.5.3 Atlas - Patienten Registrierung 95
4.5.4 Diskussion 99
4.5.5 Verbesserung des Segmentierungsergebnisses mit aktiven
Konturen 102
4.5.6 Segmentierung des Femurkopfes mittels Hough-Transformationl07
5 Atlasbasierte Erkennung anatomischer Landmarken 111
5.1 Einleitung 111
5.1.1 Bedeutung von Landmarken für die orthopädische Diagnostik
und Therapieplanung 112
5.1.2 Ansätze zur Bestimmung von Landmarken 113
5.2 Übertragung der Landmarken von einem anatomischen Atlas . 115
5.2.1 Bestimmung initialer Landmarkenpositionen durch ein grau¬
wert basiertes Registrierungsverfahren 115
5.2.2 Oberflächenbasierte Registrierung zur Übertragung anatomi¬
scher Landmarken 117
5.2.3 Implementierung der affinen Registrierung von Oberflächen . 118
5.2.4 Nicht-lineare Registrierung von Oberflächen 120
5.3 Einbeziehung von Differentialeigenschaften 123
5.3.1 Berechnung von Differentialeigenschaften diskreter Oberflächen 125
5.3.1.1 Berechnung der Gaufcschen und mittleren Krüm¬
mung für triangulierte Oberflächenmodelle 127
5.3.1.2 Ergebnisse der Krümmungsberechnung 129
x INHALTSVERZEICHNIS
5.3.1.3 Glättung diskreter Oberflächenmodelle 131
5.3.2 Ein momentenbasiertes Maß der Oberflächenkrümmung . . . 134
5.3.3 Einbeziehung von Differentialeigenschaften in die oberflächen¬
basierte Registrierung 138
5.4 Ergebnisse 141
6 Automatische Bestimmung orthopädischer Maßzahlen 145
6.1 Einleitung 145
6.1.1 Aufgabendefinition 146
6.2 Bestimmung eines patientenbezogenen Koordinatensystems 148
6.3 Automatische Bestimmung geometrischer Maße des Beckens . 151
6.3.1 Approximationen des Femurkopfes durch eine Kugel 151
6.3.2 Bestimmung der Kontaktfläche von Femurkopf und Acetabuluml52
6.3.3 Segmentierung des Randes der Hüftpfanne 154
6.3.4 Berechnung des CE-Winkels 157
6.3.5 Berechnung der Femurschaft- und Femurhalsachse 159
6.4 Ergebnisse 160
7 Zusammenfassung und Ausblick *®"
A Grundlegende Verfahren der Bildverarbeitung ¦*•'
A.l Glättungsoperatoren 1'
A.l.l Anisotrope Diffusionsfilter 1'
A.2 Bildableitungen und Kantendetektion i7^
A.3 Interpolation und Resamplen von Bildern 176
B Zusammenhang zwischen diffusiver und dämonenbasierter Regi¬
strierung 179
C Notation und mathematische Formelzeichen l83
Literatur 185
Abbildungsverzeichnis
1.1 Prinzipieller Ablauf bei der Durchführung eine Beckenteilersatzes mit
virtuellem Planungsschritt 5
2.1 Anatomie des Beckens 8
2.2 Anatomie des Hüftbeins 9
2.3 Anatomie des Oberschenkelbeins 9
2.4 Aufnahmeprinzip eines CT-Gerätes 11
2.5 CT-Schichtaufnahme im Beckenbereich nach Auswahl des Knochen-
und Weichteilfensters 12
2.6 Hounsfield-Werte für verschiedene Gewebearten 13
2.7 MRT-Schichtbild und korrespondierendes CT-Schichtbild 14
3.1 Variationen der subtotalen Hemipelvektomie 17
3.2 Beckenteilersatz-Prothese 18
3.3 Röntgenaufnahme einer Beckenteilersatz-Prothese 19
3.4 In der virtuellen Planungsumgebung können originäre CT- und
MRT-Daten zusammen mit den dreidimensionalen Oberflächenmo¬
dellen dargestellt werden 21
3.5 Standardprothese für den Hüftgelenksersatz 24
3.6 Schwellwertbasierte Segmentierung von CT-Daten 29
3.7 CT-Bild und Labelbild mit den segmentierten Knochenstrukturen. . 29
3.8 Voxelkonfiguration im Marching Cubes Algorithmus 30
3.9 Generierung von Oberflächenmodellen mittels des Marching Cubes
Algorithmus 32
I
I
xii ABBILDUNGSVERZEICHNIS
3.10 CT-Schichtbild und korrespondierendes MRT-Schichtbild 34
3.11 Tumorsegmentierung im MRT-Schichtbild 34
3.12 Darstellung von Registrierungsergebnissen 42
3.13 Vergrößerte Darstellung von Registrierungsergebnissen 42
3.14 Dreidimensionale Visualisierung des segmentierten und registrierten
Tumorgewebes im Inneren des Knochens 44
3.15 Orthoview-Ansicht der CT-Bildfolge eines Patienten 45
3.16 VirtOPS Arbeitsplatz mit User-Interface und 3D Ein/Ausgabegeräten 47
3.17 Virtuelle Resektion mit einer Ebene 49
3.18 Postoperatives Röntgenbild eines Beckens mit implantierter Becke-
nendoprothese 50
3.19 Reale Prothese und CAD-Modell der Prothese 51
3.20 Darstellung des virtuellen Prothesenmodells mit dem postoperativen
Modell des Knochens 52
3.21 Darstellung der Distanz der Knochenoberfläche zum intramedullären
Zapfen 52
3.22 Anpassung der seitlichen Fixierung an die Knochenform 54
3.23 Positionierung und Ausrichtung der künstlichen Hüftpfanne . 55
4.1 Ein Schema für die automatisierte Vorverarbeitung für die compu¬
tergestützte Operationsplanung 66
4.2 3D-Modell des weiblichen Atlas 69
4.3 Synthetisches Referenz- und Modellbild für die Beispielregistrierung 80
4.4 Dämonenbasierte Registrierung der Bilder aus Abb. 4.3 mit a-
posteriori Glättung 81
4.5 Dämonenbasierte Registrierung der Bilder aus Abb. 4.3 mit a-priori
Glättung 82
4.6 Verlauf der dämonenbasierten Registrierung der Bilder aus Abb. 4.3
mit a-posteriori Glättung 83
4.7 Verlauf der dämonenbasierten Registrierung der Bilder aus Abb. 4.3
mit a-priori Glättung 83
4.8 Prinzip der a-posteriori und a-priori Glättung 84
ABBILDUNGSVERZEICHNIS xiü
4.9 Parallele Abbarbeitung des separierten Gaußfilters 86
4.10 Dämonenbasierte Registrierung binärer Daten 88
4.11 Ergebnis der dämonenbasierten Registrierung von Bnärbildern . 89
4.12 Referenz- und Modellbild für die zweistufige dämonenbasierte Regi¬
strierung von Grauwertbildern 90
4.13 Ergebnis der dämonenbasierten Registrierung für Grauwertbilder . . 90
4.14 Verlauf der zweistufigen dämonenbasierte Registrierung für 2D-
Beckendaten 92
4.15 Deformation der Beckenknochen des weiblichen Atlasdatensatzes
im Verlauf der nicht-linearen Registrierung mit einem männlichen
Beckendatensatz 96
4.16 Ein Schichtbild des männlichen Atlasdatensatzes mit überlagerten
Konturen des weiblichen Atlasdatensatzes nach der affinen und der
nicht-linearen Registrierung der CT-Daten 97
4.17 Visualisierung der Anpassung der Oberflächen von Patient und Atlas
nach affiner (a) und dämonenbasierter (b) Registrierung 98
4.18 Dargestellt sind zwei Schichten des automatisch gelabelten Atlasda¬
tensatzes aus dem Bereich des Iliosakralgelenkes und des Hüftgelenkes 99
4.19 Es sind CT-Schichtbilder zweier Patienten mit den überlagerten
Konturen der Knochenstrukturen des registrierten Atlas dargestellt 101
4.20 Partialvolumeneffekte in CT-Schichtaufnahmen 102
4.21 Segmentierungsfehler bei der automatischen Bestimmung der Kno¬
chenmaske 103
4.22 Modellierung der abstoßenden Kräfte zwischen Konturen durch die
Energie Eret 105
4.23 Verbesserung der Ergebnisse der atlasbasierten Segmentierung mit¬
tels aktiver Konturmodelle 106
4.24 Ergebnis der Kugeldetektion durch eine Hough-Transformation. . . 109
5.1 Frontale und dorsale Ansicht der Beckenknochen mit anatomischen
Landmarken 113
5.2 Manuell bestimmte Landmarke für verschiedene Patienten 114
5.3 Prinzip der atlasbasierten Landmarkendetektion 119
5.4 Ablauf der surface constrained diffusion 122
l
xiv ABBILDUNGSVERZEICHNIS
5.5 Schematische Darstellung der Arbeitsweise der oberflächenbasierten
Diffusion 123
5.6 Verbesserte Bestimmung korrespondierender Punkte durch Einbezie¬
hung von Normalenvektoren und von Krümmungsinformationen. . . 124
5.7 Klassifikation von Dreieckseckpunkten anhand des Vorzeichens von
2tt - 0(p) und ihre Entfaltung in der Ebene 128
5.8 Die Abbildung verdeutlicht einen Summanden der Gl. 5.11. Die Win¬
kel olj und ßj liegen gegenüber der Kante pqj in den zwei angrenzen¬
den Dreiecken 129
5.9 Diskrete mittlere und gaußsche Krümmung eines Würfels und eines
Torus 130
5.10 Diskrete Gaufi-Krümmung und diskrete mittlere Krümmung einer
ungeglätteten und geglätteten Oberfläche 132
5.11 Analyse der Krümmungseigenschaften einer Kurve mittels der 0-ten
Momente in einer lokalen Umgebung 135
5.12 Durch die schlechte Approximation der kugelförmigen Umgebung ei¬
nes Oberflächenpunktes wird eine Krümmung auch für flache Ober¬
flächenbereiche indiziert 136
5.13 Erweiterte momentenbasierte Krümmung eines Würfels und eines Torusl37
5.14 Erweiterte momentenbasierte Krümmung einer ungeglätteten und
geglätteten diskreten Oberfläche 139
5.15 Das Oberflächenmodell des Atlas mit zwei Landmarken und das
Oberflächenmodell eines Patienten mit zufällig bestimmten Initial¬
positionen und den automatisch korrigierten Landmarkenpositionen 142
6.1 Die wesentlichen Berechnungsschritte bei der automatischen Ermitt¬
lung orthopädischer Kenngrößen der Hüfte, sowie ihre gegenseitigen
Abhängigkeiten 148
6.2 Die Benutzeroberfläche von OrthoCalc 150
6.3 Ergebnis der Kugelapproximation des Femurkopfes 153
6.4 Anatomie der Hüftpfanne (Acetabulum) 154
6.5 Ergebnis der automatischen Segmentierung der Hüftpfanne 155
6.6 Prinzip der Bestimmung des Randes der Hüftpfanne 156
6.7 Entfernen der Punkte des Pfannenrandes im Bereich der Fossa . . . 157
ABBILDUNGSVERZEICHNIS xv
6.8 Bestimmung der Inklination der Hüftpfanne, des CE~Winkels und
des CCD-Winkels an einem Röntgenprojektionsbild 158
6.9 Ergebnis der automatischen Bestimmung des Randes der Hüftpfanne 158
6.10 Visualisierung der Femurschaft- und Femurhalsachsen des weiblichen
Visible Human Datensatzes mit dem Programm OrthoCalc 161
6.11 Automatische Berechnung orthopädischer Maße für einen Patienten
mit Hüftdysplasie 163
6.12 Hüftpfanne eines Patienten, welche durch einen Tumor weitgehend
zerstört wurde 163
A.l Glättungsfunktionen 172
A.2 Funktionsplot verschiedener Diffusivity-Funktionen g für verschiede¬
ne Parameter A 173
A.3 Vergleich zwischen GauEfilter und anisotropem Diffusionsfilter . . . 174
A.4 Die Ableitungen der Deriche-Filterfunktion 176
A.5 Ergebnis der Kantendetektion mit dem Derichefilter 177
B.l Synthetisches Referenz- und Modellbild für die Beispielregistrierung 181
B.2 des Modellbildes aus Abb. B.l im Verlaufe der dämonenbasierten und
diffusiven Registrierung 182
I
Tabellenverzeichnis
3.1 Anzahl der Dreiecke von 3D-Modellen verschiedener Knochenstruk¬
turen 32
3.2 Evaluation der Robustheit des Registrierungsverfahrens 43
4.1 Ergebnis der atlasbasierten Segmentierung für sieben Patientenda¬
tensätze 100
5.1 Schätzung der Gaufischen und mittleren Krümmung für 3D-Modelle
einer Kugel, welche aus Bildvolumina mit verschiedenen Auflösungen
gewonnen wurden 131
5.2 Berechnung des momentenbasierten Krümmungsmafees für SD-
Modelle einer Kugel, welche aus Bildvolumina mit verschiedenen Auf¬
lösungen gewonnen wurden 138
5.3 Mittlere Distanz p and maximale Distanz dmax der automatisch de-
tektierten Landmarkenpositionen zu ihrem Mittelwert (in mm). . . 143
6.1 Ergebnis der automatischen Berechnung orthopädischer Kenngrößen
für sechs Datensätze 164 |
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