Aktive Konturen zur Segmentation tomographischer Aufnahmen

Ansprechperson: Gunnar Seemann, Olaf Dössel
Projektgruppe: Bildgebung / Bildverarbeitung

Projektbeschreibung

Motivation

In den letzten Jahren haben sich tomographische Aufnahmen in Kombination mit Verfahren der digitalen Bildverarbeitung zu einem unentbehrlichen Werkzeug in der Medizin bei der Diagnose verschiedenster Krankheiten entwickelt. Sowohl bei der Bildgebung mittels

Ultraschalltomographie (US)
Röntgencomputertomographie (CT)
Magnetresonanztomographie (MRT)

als auch bei der Bildverarbeitung sind eine stetige Steigerung der Qualität und Geschwindigkeit zu verzeichnen.

Ein wesentlicher Bestandteil der Bildverarbeitung ist die Segmentation, welche dazu dient, homogene Regionen zu generieren. Erschwert wird die Segmentation durch Artefakte in den Aufnahmen, wie zum Beispiel unvermeidliche Bewegungsartefakte durch Atmung und Blutfluss.

Zur Segmentation von artefaktbehafteten tomographischen Aufnahmen lassen sich aktive Konturen in Verbindung mit Filtermethoden heranziehen. Beim Einsatz der aktive Konturen wird a-priori-Wissen über Position und Form der zu segmentierenden Objekte genutzt.

Frontale MRT-Aufnahme des Thorax

Grundlagen

Der am häufigsten eingesetzte Vertreter der aktiven Konturen ist das sogenannte Snake, bei welchem das a-priori-Wissen durch Definition und Parametrisierung eines Energieterms sowie durch Vorgabe einer Kontur in den Bilddaten eingebracht wird. Die Bilddaten sind hierbei zweidimensional. Die Segmentation erfolgt iterativ. Eine vorgegebene Kontur wird unter Berücksichtigung eines Energieterms solange modifiziert, bis die Energie der Kontur minimal ist, z. B. durch explizite Euler-Vorwärts-Integration.

Der Energieterm setzt sich aus der inneren Energie

Dehnungsenergie
Krümmungsenergie etc.

und der äußeren Energie

Bildenergie, bestimmt z. B. durch Gradientenbestimmung
Attraktoren etc.

zusammen.

In neuerer Zeit wurden Ansätze publiziert, die die Methode der aktiven Konturen auf drei Dimensionen erweitern. Aufgrund des enormen Speicher- und Rechenaufwandes konnten frühere Rechnergenerationen für diese Aufgaben nicht verwendet werden.

Hier vorgestellt wird eine dreidimensionale Variante der aktiven Konturen, ein sogenannter Balloon [Werner98]. Die Kontur basiert auf einem Dreiecksnetz, dessen Knotenpunkte zur Minimierung eines durch den Benutzer parametrisierten Energieterms bewegt werden.

Die Visualisierung des Segmentationsvorganges ist ein wichtiges Hilfsmittel, um das Verhalten der aktiven Kontur zu verstehen und gezielt zu beeinflussen. Deshalb wurden Möglichkeiten geschaffen, um den Segmentationsvorgang dreidimensional zu visualisieren.

Segmentation des Herzens ausgehend von MRT-Aufnahmen

Segmentation der Leber und der Körperoberfläche ausgehend von MRT-Aufnahmen

Segmentation der Körperoberfläche (Animation im Quicktime-Format 3.5 MB)

Segmentation 4D-Daten

Es wird ein Verfahren vorgestellt, mit dem klinische vierdimensionale MRT-Aufnahmen segmentiert werden und ein dynamisches Modell des Herzens erstellt wird [Busch98].

Die Segmentation erfolgt schrittweise: Zuerst wird semiautomatisch eine initiale Herzkontur erzeugt, wozu eine physikalisch-basierte, deformierbare 3D aktive Kontur eingesetzt wird. Ausgehend von der initialen Kontur wird die Segmentation der gesamten Aufnahmesequenz durchgeführt, wobei die Deformation der Kontur durch Bildkräfte und aus dem optischen Fluss gewonnen wird.

Optischer Fluss in transversaler MRT-Aufnahme des Herzens

Frontale Ansicht der Bewegung der Herzoberflächen (Animation im Quicktime-Format 150 kB)

Rotierende Ansicht der Bewegung der Herzoberflächen (Animation im Quicktime-Format 12 MB)

Interaktive Deformation

In diesem Abschnitt soll ein Weg aufgezeigt werden, um Oberflächennetze interaktiv zu deformieren. Die Deformation der Oberflächennetze erlaubt

die manuelle Segmentation tomographischer Aufnahmen
die Konstruktion von initialen aktiven Konturen

Die Deformation erfolgt unter Verwendung der radialen Basisfunktionen-Transformation [Sachse98]. Zusätzlich werden Nachbarschaftsbeziehungen im Oberflächennetz herangezogen.

Die Visualisierung des Deformationsvorganges erfolgt 2- und 3-dimensional in Kombination mit oberflächen- und volumenbasierten Darstellungen tomographischer Aufnahmen. Dies erlaubt die sofortige Kontrolle der Segmentation der Bilddaten und der Konstruktion initialer Konturen.

Die interaktive Deformation von Oberflächennetzen läßt sich in Verbindung mit traditionellen Verfahren zur Segmentation einsetzen, z. B. dem

Schwellwertverfahren
Regionenwachstumsverfahren

Hierbei dienen die Oberflächennetze zur Maskierung von Regionen, in welchen die tradionellen Verfahren eingesetzt werden.

Manuelle Segmentation des Visible Female Herzens

Segmentation des Visible Female Herzens mittels interaktiver Deformation von Oberflächennetzen (Modell im gezippten VRML-Format 4.4 MB)

Segmentation des Visible Female Herzens mittels interaktiver Deformation von Oberflächennetzen und traditionellen Verfahren (Animation im Quicktime-Format 1.5 MB)

Topologische Anpassung

Topologisch angepasste aktive Konturen stellen eine signifikante Erweiterung der traditionellen aktiven Konturen dar. Durch die Erweiterung wird das

Verschmelzen
Trennen

von Oberflächennetzen möglich.

Das hier vorgestellte Verfahren erlaubt eine effiziente Umsetzung der topologischen Operationen. Die topologische Anpassung erfolgt als zusätzlicher Schritt, im Anschluss an einen Iterationsschritt bei der expliziten Euler-Vorwärts-Integration. Die Anpassung basiert auf

dem Schnitt des Oberflächennetzes mit einem isotropen, äquidistanten Gitter
der Klassifikation von Gitterpunkten. Es wird bestimmt, ob Gitterpunkte innerhalb oder außerhalb des Oberflächennetzes liegen.
der Rekonstruktion der Oberfläche mittels Marching-Cube-Algorithmus

Neben der topologischen Anpassung führt der Einsatz des Verfahrens zu einer Limitierung der Oberflächenelementgröße. Diese Eigenschaft ist von Vorteil bei der Segmentation von geometrisch komplexen Objekten.

Ausgangsoberflächennetz und Schnittgitter

Publikationen

2000

L. Thomas, F. B. Sachse, C. D. Werner, and O. Dössel, "Topologisch veränderbare dreidimensionale Aktive Konturen in der medizinischen Bildverarbeitung", to appear in Proc. 34. Jahrestagung DGBMT, 2000
P. Zerfass, C. D. Werner, F. B. Sachse, and O. Dössel, "Deformation of surface nets for interactive segmentation of tomographic data", to appear in Proc. 34. Jahrestagung DGBMT, 2000

1998

N. H. Busch, F. B. Sachse, C. D. Werner, and O. Dössel, "Segmentation klinischer vierdimensionaler magnetresonanztomographischer Aufnahmen mittels Aktiver Kontur Modelle und haptischer Interaktion," Biomedizinische Technik, vol. 43, Supplement 1, pp. 526-529, 1998
C. D. Werner, F. B. Sachse, K. Mühlmann, and O. Dössel, "Modellbasierte Segmentation klinischer MR-Aufnahmen," Bildverarbeitung für die Medizin 1998, Hrsg. T. Lehmann et al., Springer Berlin, ISBN 3-540-63885-7, 1998
F. B. Sachse, "Modelle des menschlichen Körpers zur Berechnung von physikalischen Feldern," Shaker Aachen, ISBN 3-8265-3498-0, 1998