|
Robuste 2D/3D-Registrierung für Echtzeit-BewegungskompensationIn der interventionellen Radiologie kann das präoperative 3D-Volumen mit Echtzeit-2D-Röntgenaufnahmen überlagert werden.
3D-Informationen stehen damit während des Eingriffs zusätzlich zur Verfügung, z.B. für die Navigation eines
Katheters durch einen Gefäßbaum. Bewegungen des Patienten
können zu Ungenauigkeiten in der Überlagerung führen, da in
vielen Verfahren keine Vollnarkose angewendet wird. Eine
starre 2D/3D-Registrierung wird typischerweise zur Schätzung
und Korrektur der Bewegung des Patienten verwendet.
Robuste 2D/3D-Registrierung ist eine Herausforderung in der
klinischen Praxis. Eine der Schwierigkeiten ist die große
Zahl von möglichen Datenquellen in 3D (DynaCT, 3DDSA, CT,
MR, usw.) sowie 2D (Akquisition, Durchleuchtung, DSA, usw.).
Wenn der Arzt eine Fehlstellung erkennt, kann heute der automatische Registrierungsablauf durch Knopfdruck
gestartet werden. Das ideale System für die Zukunft würde
automatisch eine Bewegung des Patienten erkennen und den
Versatz im Hintergrund korrigieren. Der Arzt würde nicht
in seinem aktuellen Workflow-Schritt unterbrochen werden,
kann aber trotzdem immer noch mit einer bewegungskorrigierten Überlagerung arbeiten. Allerdings müssen einige
Herausforderungen für die Entwicklung einer solchen
dynamischen 2D/3D-Registrierung, die im Mittelpunkt dieser
Arbeit steht, angesprochen werden.Dieses Projekt soll auf ein allgemeines Framework der
dynamischen 2D/3D-Registrierung für Patientenbewegungskompensation abzielen, einschließlich
Analyse von 2D-Röntgenaufnahmen und anderen Bewegungsquellen (z.B. Patienten oder externe Geräte);
Entwicklung von Algorithmen zur automatischen Patientenbewegungserkennung;
Analyse und Entwicklung von Algorithmen für die 2D/3D-Bewegungsanalysekorrektur;
Optimierung der Algorithmen zur dynamischen Echtzeit- und Bewegungskompensation.
| Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Joachim Hornegger
Beteiligte: Jian Wang, M. Sc., Dr.-Ing. Anja Borsdorf
Laufzeit: 1.3.2012 - 29.2.2016
Kontakt: Wang, Jian Telefon +49 9131 85 27894, Fax +49 9131 85 27270, E-Mail: jian.wang@cs.fau.de
| Publikationen |
---|
Wang, Jian ; Riess, Christian ; Borsdorf, Anja ; Heigl, Benno ; : Sparse Depth Sampling for Interventional 2-D/3-D Overlay: Theoretical Error Analysis and Enhanced Motion Estimation. In: Wilson, Richard ; Hancock, Edwin ; Bors, Adrian ; Smith, William (Hrsg.) : Computer Analysis of Images and Patterns (15th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns York, UK August 27-29, 2013). York, UK : Springer Berlin Heidelberg, 2013, S. 86-93. | Wang, Jian ; Borsdorf, Anja ; : Depth-Layer Based Patient Motion Compensation for the Overlay of 3D Volumes onto X-Ray Sequences. In: Meinzer, Hans-Peter ; Deserno, Thomas Martin (Hrsg.) : Proceedings Bildverarbeitung für die Medizin 2013 (Bildverarbeitung für die Medizin 2013 Heidelberg 03.13). 2013, S. 128-133. | Wang, Jian ; Borsdorf, Anja ; Endres, Jürgen ; : Depth-Aware Template Tracking for Robust Patient Motion Compensation for Interventional 2-D/3-D Image Fusion. In: IEEE (Hrsg.) : 2013 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference Record (NSS/MIC) (IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference (NSS/MIC) 2013 Seoul, South Korea 27.10-02.11.2014). 2013, S. -. | Wang, Jian ; Borsdorf, Anja ; Heigl, Benno ; Köhler, Thomas ; : Gradient-Based Differential Approach for 3-D Motion Compensation in Interventional 2-D/3-D Image Fusion. In: IEEE Conference Publishing Services (Hrsg.) : International Conference on 3D Vision (2014 2nd International Conference on 3D Vision Tokyo, Japan 8-11.12.2014). Japan : IEEE, 2014, S. 293-300. - ISBN 978-1-4799-7001-8 | Klüppel, Moritz ; Wang, Jian ; Bernecker, David ; Fischer, Peter ; : On Feature Tracking in X-Ray Images. In: Deserno, T.M. ; Handels, H. ; Meinzer, H.-P. ; Tolxdorff, T. (Hrsg.) : Bildverarbeitung für die Medizin 2014 (Bildverarbeitung für die Medizin 2014 Aachen 18.03.2014). Berlin Heidelberg : Springer, 2014, S. 132-137. (Informatik aktuell) |
Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
|
|
|
|
UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof |
|
|