title: Segmentation of medical data and image-guided intraoperative navigation
title: Segmentierung medizinischer Bilddaten und bildgestützte intraoperative Navigation
title: Segmentierung medizinischer Bilddaten und bildgestützte intraoperative Navigation
Creators: name: Egger, Jan
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2017
Subjects: Medizinische Bildverarbeitung, Bildsegmentierung
bildgestützt
Habilitationsschrift
Habilitationsschrift, Segmentierung
medizini
Data processing, Computer science
Informatik
Segmentation
intraoperativ, Navigation

description: Die Entwicklung von Algorithmen zur
      automatischen oder semi-automatischen Verarbeitung von
      medizinischen Bilddaten hat in den letzten Jahren mehr und
      mehr an Bedeutung gewonnen. Das liegt zum einen an den immer
      besser werdenden medizinischen Aufnahmemodalitäten, die den
      menschlichen Körper immer feiner virtuell abbilden können.
      Zum anderen liegt dies an der verbesserten Computerhardware,
      die eine algorithmische Verarbeitung der teilweise im
      Gigabyte-Bereich liegenden Datenmengen in einer vernünftigen
      Zeit erlaubt. Das Ziel dieser Habilitationsschrift ist die
      Entwicklung und Evaluation von Algorithmen für die
      medizinische Bildverarbeitung. Insgesamt besteht die
      Habilitationsschrift aus einer Reihe von Publikationen, die
      in drei übergreifende Themenbereiche gegliedert sind:
      -Segmentierung medizinischer Bilddaten anhand von
      vorlagenbasierten Algorithmen -Experimentelle Evaluation
      quelloffener Segmentierungsmethoden unter medizinischen
      Einsatzbedingungen -Navigation zur Unterstützung
      intraoperativer Therapien Im Bereich Segmentierung
      medizinischer Bilddaten anhand von vorlagenbasierten
      Algorithmen wurden verschiedene graphbasierte Algorithmen in
      2D und 3D entwickelt, die einen gerichteten Graphen mittels
      einer Vorlage aufbauen. Dazu gehört die Bildung eines
      Algorithmus zur Segmentierung von Wirbeln in 2D und 3D. In 2D
      wird eine rechteckige und in 3D eine würfelförmige Vorlage
      genutzt, um den Graphen aufzubauen und das
      Segmentierungsergebnis zu berechnen. Außerdem wird eine
      graphbasierte Segmentierung von Prostatadrüsen durch eine
      Kugelvorlage zur automatischen Bestimmung der Grenzen
      zwischen Prostatadrüsen und umliegenden Organen vorgestellt.
      Auf den vorlagenbasierten Algorithmen aufbauend, wurde ein
      interaktiver Segmentierungsalgorithmus, der einem Benutzer in
      Echtzeit das Segmentierungsergebnis anzeigt, konzipiert und
      implementiert. Der Algorithmus nutzt zur Segmentierung die
      verschiedenen Vorlagen, benötigt allerdings nur einen
      Saatpunkt des Benutzers. In einem weiteren Ansatz kann der
      Benutzer die Segmentierung interaktiv durch zusätzliche
      Saatpunkte verfeinern. Dadurch wird es möglich, eine
      semi-automatische Segmentierung auch in schwierigen Fällen zu
      einem zufriedenstellenden Ergebnis zu führen. Im Bereich
      Evaluation quelloffener Segmentierungsmethoden unter
      medizinischen Einsatzbedingungen wurden verschiedene frei
      verfügbare Segmentierungsalgorithmen anhand von
      Patientendaten aus der klinischen Routine getestet. Dazu
      gehörte die Evaluierung der semi-automatischen Segmentierung
      von Hirntumoren, zum Beispiel Hypophysenadenomen und
      Glioblastomen, mit der frei verfügbaren Open Source-Plattform
      3D Slicer. Dadurch konnte gezeigt werden, wie eine rein
      manuelle Schicht-für-Schicht-Vermessung des Tumorvolumens in
      der Praxis unterstützt und beschleunigt werden kann.
      Weiterhin wurde die Segmentierung von Sprachbahnen in
      medizinischen Aufnahmen von Hirntumorpatienten auf
      verschiedenen Plattformen evaluiert. Im Bereich Navigation
      zur Unterstützung intraoperativer Therapien wurden
      Softwaremodule zum Begleiten von intra-operativen Eingriffen
      in verschiedenen Phasen einer Behandlung (Therapieplanung,
      Durchführung, Kontrolle) entwickelt. Dazu gehört die
      erstmalige Integration des OpenIGTLink-Netzwerkprotokolls in
      die medizinische Prototyping-Plattform MeVisLab, die anhand
      eines NDI-Navigationssystems evaluiert wurde. Außerdem wurde
      hier ebenfalls zum ersten Mal die Konzeption und
      Implementierung eines medizinischen Software-Prototypen zur
      Unterstützung der intraoperativen gynäkologischen
      Brachytherapie vorgestellt. Der Software-Prototyp enthielt
      auch ein Modul zur erweiterten Visualisierung bei der
      MR-gestützten interstitiellen gynäkologischen Brachytherapie,
      welches unter anderem die Registrierung eines gynäkologischen
      Brachytherapie-Instruments in einen intraoperativen Datensatz
      einer Patientin ermöglichte. Die einzelnen Module führten zur
      Vorstellung eines umfassenden bildgestützten Systems für die
      gynäkologische Brachytherapie in einem multimodalen
      Operationssaal. Dieses System deckt die prä-, intra- und
      postoperative Behandlungsphase bei einer interstitiellen
      gynäkologischen Brachytherapie ab.
description: The development of algorithms for
      the automatic and semiautomatic processing of medical image
      data became more and more important in recent years. On the
      one hand, this depends on improved image techniques, which
      allow increasingly finer virtual representations of the human
      body. On the other hand, this depends on improved computer
      hardware, which enables an algorithmic processing of data in
      gigabyte range in a reasonable time. The aim of this
      habilitation thesis is the development and evaluation of
      algorithms for medical image processing. Overall, the
      habilitation thesis consist of a number of publications,
      which are structured in three comprehensive topics:
      -Segmentation of medical image data on the basis of
      template-based algorithms -Experimental evaluation of open
      source segmentation algorithms under clinical conditions
      -Navigation to support intraoperative therapies The topic
      Segmentation of medical image data on the basis of
      template-based algorithms includes the development of several
      graph-based algorithms in 2D and 3D, where directed graphs a
      constructed via templates. This involves algorithms for the
      segmentation of vertebra in 2D and 3D. In 2D a rectangle and
      in 3D a cubic shaped template is used to construct the graph
      and calculate the segmentation result. Moreover, a
      graph-based segmentation of prostate central glands (PCG) is
      performed with a spherical shaped template to determine the
      border between the PCG and the surrounding organs. Based on
      the template-based algorithms an interactive segmentation
      algorithm has been developed and implemented that provides
      the segmentation result in real-time to the user. The
      algorithm uses different templates, however, needs only one
      user-defined seed point to perform the segmentation. In a
      further approach, the user can interactively refine a
      segmentation results by additional seed points. Thus,
      enabling also satisficing semi-automatic segmentations in
      difficult cases. The topic Experimental evaluation of open
      source segmentation algorithms under clinical conditions
      covers the intensive testing of freely available segmentation
      algorithms with patient data from the clinical routine. This
      includes the evaluation of the semi-automatic segmentation of
      brain tumors, like pituitary adenomas and glioblastomas with
      the freely available Open Source platform 3D Slicer. Thereby
      it could be shown how a pure manual slice-by-slice
      measurement of a tumor volume can be supported and speed-up
      in practice. Furthermore, the segmentation of language
      pathways in medical scans of brain tumor patients has been
      evaluated on different platforms. The topic Navigation to
      support intraoperative therapies includes the development of
      software modules to guide intraoperative interventions in
      different treatment stages (therapy planning, execution,
      monitoring). This includes the integration of the OpenIGTLink
      network protocol into the medical prototyping platform
      MeVisLab, which has been evaluated with an NDI navigation
      system. Furthermore, the conception and development of a
      medical software prototype to support an intraoperative
      gynecological brachytherapy has been introduced. The software
      prototype contained also a module for the enhanced
      visualization during a MR-guided interstitial gynecological
      brachytherapy, which enabled the registration of a
      gynecological brachytherapy device into the intraoperative
      dataset of the patient. The single modules lead to a
      comprehensive image-guided system for the gynecological
      brachytherapy in a multimodal operation suite. Thereby, the
      system covers the pre, intra and postoperative treatment
      stages during an interstitial gynecological
      brachytherapy.