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Integration eines Tablet-Computers für komplexe Softwareapplikationen im sterilen Interventionsumfeld Angiographische C-Bogen-Systeme sind das führende
Bildsystem für katheterbasierte Diagnosen und
Interventionen. In der herkömmlichen Fluoroskopie werden
zweidimensionale Bilder zur Darstellung von Devices und
kontrastmittelgefüllten Gefäßen oder Hohlkörpern
erstellt. Mit Hilfe von DynaCT (Rotationsangiographie)
kann das C-Bogen-System wie in der Computer-Tomographie
dreidimensionale Darstellungen erzeugen. Die
Aufnahmezeiten betragen je nach Protokoll 3-20s.
In der interventionellen Radiologie ist die
dreidimensionale Darstellung für viele Anwendungen
Routine. Erfahrene Ärzte sind in der Lage, durch
entsprechende Patientenlagerungen und Atembefehle eine
hohe Datensatzqualität zu erzeugen und somit detaillierte
Informationen beispielsweise über die arterielle
Versorgung der Leber zu erhalten, welche im Anschluss im
Rahmen einer Transarteriellen Chemoembolisation (TACE)
von großem Nutzen sind.
Während die Bildverarbeitungsalgorithmen nahezu
automatisch ohne Benutzereingaben funktionieren können,
benötigen die Navigationstools in der Regel präzise
Angaben durch den Bediener, um die gewünschten
Navigationshilfen erzeugen zu können. Da dies während
einer Intervention notwendig ist, wurden Bedienkonzepte
für die sterile Bedienung am Interventionstisch
entwickelt (z.B. Mausjoystick). Im direkten Vergleich zu
einem Standard-Computer-UI (Maus, Tastatur) sind diese
Methoden allerdings langsamer und limitierender, was die
Akzeptanz beim Bediener einschränkt. | Projektleitung: PD Dr. Markus Kowarschik, Horz, Tim, Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Maier, PD Dr.-Ing. habil. Stefan Steidl
Beteiligte: Mario Amrehn, M. Sc.
Stichwörter: C-Bogen-Computer-Tomographie, Segmentierung, Tablet, TACE
Laufzeit: 15.4.2014 - 15.10.2017
Förderer: Siemens Healthcare GmbH
Kontakt: Maier, Andreas Telefon +49 9131 85 27883, Fax +49 9131 85 27270, E-Mail: andreas.maier@fau.de
| Publikationen |
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Amrehn, Mario ; Gaube, Sven ; Unberath, Mathias ; Schebesch, Frank ; Horz, Tim ; Strumia, Maddalena ; Steidl, Stefan ; Kowarschik, Markus ; Maier, Andreas: UI-Net: Interactive Artificial Neural Networks for Iterative Image Segmentation Based on a User Model. In: Rieder, Christian ; Ritter, Felix ; Hotz, Ingrid ; Merhof, Dorit (Hrsg.) : EG VCBM 2017 (Eurographics Workshop on Visual Computing for Biology and Medicine Bremen, Germany 2017-09-08). Goslar, Germany : Eurographics Association, 2017, S. 143-147. - ISBN 978-3-03868-036-9 [doi>10.2312/vcbm.20171248] | Amrehn, Mario ; Glasbrenner, Jens ; Steidl, Stefan ; Maier, Andreas: Comparative Evaluation of Interactive Segmentation Approaches. In: Thomas Tolxdorff ; Thomas Martin Deserno ; Heinz Handels ; Hans-Peter Meinzer (Hrsg.) : Bildverarbeitung für die Medizin 2016 (Bildverarbeitung für die Medizin Charité - Universitätsmedizin Berlin 13.03.2016). Berlin Heidelberg : Springer, 2016, S. 68-73. - ISBN 978-3-662-49465-3 [doi>10.1007/978-3-662-49465-3] | Amrehn, Mario ; Strumia, Maddalena ; Steidl, Stefan ; Horz, Tim ; Kowarschik, Markus ; Maier, Andreas: Ideal Seed Point Location Approximation for GrowCut Interactive Image Segmentation. In: Maier, Andreas ; Thomas M. Deserno ; Heinz Handels ; Klaus H. Maier-Hein ; Christoph Palm ; Thomas Tolxdorff (Hrsg.) : Bildverarbeitung für die Medizin 2018 (BVM Erlangen 11.03.2018). Springer : Springer Vieweg, 2018, S. 210-215. - ISBN 978-3-662-56536-0 | Amrehn, Mario ; Steidl, Stefan ; Kowarschik, Markus ; Maier, Andreas: Robust Seed Mask Generation for Interactive Image Segmentation. In: IEEE (Hrsg.) : 2017 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference Record (NSS/MIC) (IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference (NSS/MIC) Atlanta, Georgia, USA 21.10-28.10.2017). 2017, S. tbd. |
Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
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UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof |
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