Automatische Untersuchung großer Gewebeflächen mittels Optischer Kohärenztomographie

Die Optische Koharenztomographie stellt ein nicht-invasives Verfahren zur in-vivo Untersuchung von Gewebe dar, das bereits in zahlreichen Gebieten der Medizin zum Einsatz kommt, z.B. Neurochirurgie, Ophthalmologie, Laryngologie. Dabei ermoglicht die Integration der OCT-Sonde in ein motorisiertes Operationsmikroskop den navigierten Einsatz der Sonde. Dies schafft fur den Chirurgen die Voraussetzung, grose Gewebeflachen automatisch zu untersuchen, ohne dass zusatzliche Instrumente wahrend der Operation zum Einsatz kommen mussen. Dabei gewahrleistet das Mikroskop stets eine optimale Ausrichtung der Sonde senkrecht zur Gewebeoberflache. Aus den OCT-Aufnahmen kann ein 3D Modell des Resektionsvolumens sowie zusatzliche Informationen zu Gewebestellen gewonnen werden, die mit blosem Auge nicht zu erkennen sind. Dies erleichtert die intraoperative Orientierung fur den Chirurgen. Schlusselworte: Optische Koharenztomographie, Robotik, Mikroskop 1 Problem Im Bereich der Neurochirurgie besteht bei Tumorresektionen oftmals das Problem, dass intraoperativ nicht genau zwischen Tumorgewebe und gesundem Gewebe unterschieden werden kann. Mit bildgebenden Verfahren wie der Computertomografie und der Magnetresonanztomografie (MRT) lassen sich zwar viele Krebsgeschwure deutlich erkennen, allerdings ist die genaue Ausdehnung der weniger bosartigen Formen oft nicht festzustellen. Dies hat zur Folge, dass der Tumor unter Umstanden nicht vollstandig entfernt und damit eine weitere Operation fur den Patienten notwendig wird. Eine Moglichkeit, den Tumor intraoperativ sichtbar zu machen, besteht darin, ihn mit Hilfe von Kontrastmitteln zu markieren. Dafur werden dem Patienten beispielsweise Nanopartikel [1] oder fluoreszierende Kontrastmittel [2] injiziert, die sich an Tumorzellen anlagern und diesen intraoperativ sichtbar machen. Dies setzt allerdings einen gewissen zeitlichen Vorlauf voraus, um eine ausreichende Anlagerung des Markers an den Tumor zu gewahrleisten. Fur eine intraoperative, nicht-invasive Untersuchung ohne optische Marker kommt aber zunehmend auch die Optische Koharenztomographie (OCT) [3] zum Einsatz. Dabei wird reflektiertes, infrarotes Licht zunachst als zweidimensionales Tiefenschnittbild (b-Scan) dargestellt. Mit diesem Verfahren erreicht man eine Eindringtiefe von ca.2-3mm und eine axiale Auflosung von ca. 10μm. Ein Verfahren zur Unterscheidung von Tumorund Hirngewebe mit Hilfe von OCT in Echtzeit wurde in [4] vorgestellt. Allerdings stellt ein einzelner b-Scan nur einen begrenzten Bereich des Resektionsvolumens dar, so dass der Chirurg die OCT-Sonde mehrfach manuell positionieren muss ohne dabei einen raumlichen Uberblick zu bekommen. Wir stellen deshalb ein Verfahren vor, dass die automatische Untersuchung groser Gewebeflachen mit Hilfe von OCT ermoglicht. 2 Methoden In ein speziell ausgerustetes Operationsmikroskop wurde ein SD-OCT Scanner zur intraoperativen Untersuchung von Gewebeoberflachen integriert [5]. Dies ermoglicht es, mehrere b-Scans automatisch aufzunehmen, und liefert Tiefeninformationen fur mehrere parallele Gewebeschnitte im Abstand weniger μm. In einem weiteren Schritt wurde das Mikroskop vollstandig motorisiert, um eine intuitive und automatische Positionierung der OCT-Sonde zu ermoglichen [6]. Proceedings curac2010@MEDICA 221 2.1 Punktwolke aus OCT-Daten generieren Der in das Mikroskop integrierte OCT-Scanner ermoglicht automatische Scans nur fur jeweils kleine Gewebeflachen. Diese Flachen hangen vom Arbeitsabstand des Mikroskops ab. Bei einem Abstand von 240mm betragt die Flache ca. 1,6×1,4cm, wobei sich ein solcher Scan aus 50 B-Scans besteht, die sich jeweils aus 500 A-Scans zusammensetzen. Um eine grosflachige Aufnahme des Gewebes erzeugen zu konnen, bewegen wir die Sonde mit Hilfe des motorisierten Mikroskops in einem Raster uber das Resektionsvolumen und zeichnen jeweils einen OCT-Datensatz auf. Aus den Grauwerten jedes Datensatzes segmentieren wir zunachst mit einem Schwellwertverfahren eine Punktwolke der Gewebeoberflache. Durch das Speckle-Rauschen in den OCT-Aufnahmen entstehen Ausreiser, die mit Hilfe eines 2DMedianfilters eliminiert werden konnen. In Abhangigkeit vom Schwellwert, besteht jede Punktwolke aus ca. 25.000-30.000 Elementen. Allerdings liegen aufgrund der hohen Auflosung der OCT viele dieser Elemente vor allem im Bereich der Gewebeoberflache sehr nahe zusammen, ohne einen zusatzlichen Informationsgewinn zu erzeugen. Aus diesem Grund werden Bereiche der Punktwolke mit einer hohen Dichte ausgedunnt und die Anzahl damit um ca. 8.000-10.000 Elemente reduziert. 2.2 Translation der Mikroskopbewegung bestimmen Nach der Registrierung von Patient und Mikroskop lasst sich mit Hilfe der Mikroskopkinematik die Position der fokussierten Gewebestelle berechnen und abspeichern. Allerdings wird damit nur eine Genauigkeit von etwa einem Millimeter erreicht. Da die OCT-Aufnahmen aber eine Auflosung im μm-Bereich aufweisen, kann die Position des Mikroskops nur zur groben Ausrichtung der Datensatze und zur Begrenzung des Suchfensters fur das weitere Verfahren genutzt werden. Eine bessere Registrierung lasst sich mit Hilfe von Phase-Only-Correlation (POC) erreichen. Bei diesem Verfahren werden keine Rotationen, sondern nur Translationen im Bild berucksichtigt. Da fur grosflachige Aufnahmen des Gewebes das Mikroskop nur parallel zur Bildebene in einem Raster verschoben wird, treten hierbei keine Rotationen auf, so dass aus Aufnahmen der Gewebeoberflache der Verschiebungsvektor mit Hilfe von POC berechnet werden kann. Hierfur wird wahrend der Mikroskopbewegung der sichtbare Bereich des Gewebes mit einer Firewire-Kamera mit 20Hz und einer Auflosung von 1024×768 Pixeln aufgezeichnet. Der Verschiebungsvektor in der 2D-Bildebene wird dann iterativ ermittelt. Dazu berechnen wir in einem ersten Schritt aus jeweils zwei aufeinanderfolgenden Aufnahmen ein Differenzbild, das in Bereichen mit groser Veranderung signifikante Merkmale aufweist. Seien f und g zwei solche Differenzbilder der Gewebeoberflache mit einer Auflosung von N×M. Dann berechnet sich die Diskrete Fouriertransformation (DFT) an der Position (i, j) mit