Efficient Visual Analysis of Dynamic Medical Image Data

Beteiligte Personen:
Sebastian Schäfer, Klaus Tönnies
Teil von Forschungsprojekt:
Scalable Visual Analytics (DFG-SPP 1335)

Im Projekt „Efficient Visual Analysis of Dynamic Medical Image Data“ geht es um die Analyse von dynamisch akquirierten Daten aus dem Bereich der Medizin. Hierzu gehören grundsätzlich alle bildgebenden Verfahren, die es ermöglichen einen Prozess über die Zeit abzubilden. Dieser kann mithilfe von Kontrastmittel verstärkt oder überhaupt erst sichtbar gemacht werden. Beispiele hierfür sind die Mamma-MRT zur Tumordiagnostik, die cerebrale MRT für Schlaganfalldiagnostik aber auch Angiographie-Verfahren, die den Blutfluss abbilden und zur Untersuchung von Blutgefäßen und eventuellen Aneurysmen dienen.

Im Rahmen des Projekts wurde zunächst ein Verfahren zur Segmentierung und Identifizierung von unterschiedlich charakterisierten Regionen in Mamma-MRT (Stichwort: „DCE-MRI of the breast“). In solchen dynamischen MRT-Studien wird die Anreicherung verschiedener Gewebebereiche mit kontrastmittelverstärktem Blut beobachtet. Regionen mit gleichem oder sehr ähnlichem Anreicherungsverhalten werden zusammengefasst (siehe Abb. 1) können dann statistisch ausgewertet werden. Somit unterliegen Messwerte nicht einzelnen von Rauschen und Bewegung beeinflussten Messpunkten, sondern werden über Bereiche gemittelt. Durch die Betrachtung „gleichartiger“ Regionen wird das Risiko gemindert, dass diagnostisch auffälliges Gewebe „rausgemittelt“ wird (Glaßer et al., 2009).

Außerdem wurden Störungen in der Bildakquisition untersucht und Methoden getestet, um insb. Bewegungsartefakte in der Mamma-MRT zu verringern. Zwischen den Aufnahmen zu unterschiedlichen Zeitpunkten kommt es zu Verschiebungen durch Atmung und natürliche Bewegung der Patientin. Es wurden zunächst Registrierungsverfahren mit rigiden Transformationen auf ROIs verwendet, um nacheinander alle Aufnahmen auf eine Referenzaufnahme (ein ausgewählter Zeitpunkt) abzubilden. Die Plausibilität dieser Transformationen wurde anschließend mithilfe eines pharmakokinetischen Modells überprüft. Dieses Modell kann unter Angabe aller aufnahme- und verfahrensrelevanten Parameter ein Anreicherungsprofil an die Messdaten anpassen. So kann überprüft werden, ob die gemessenen Werte für die Anreicherung an Kontrastmittel plausibel scheinen (vgl. Schäfer und Tönnies, 2010).

Im weiteren Verlauf des Projekts wurde die Registrierung von kontrastverstärkten Ultraschallaufnahmen (CEUS, siehe Abb. 2) durchgeführt. Diese Bildakquisition besteht aus zwei Sequenzen, einer B-Mode Sequenz und eine Sequenz zur Untersuchung der Kontrastmittelausbreitung. Beide werden zeitgleich im Wechsel gemessen, was in einer Zeit-Auflösung von etwa 15 Frames pro Sekunde führt. Die Aufnahmen sind von verschiedenen Störeinflüssen beeinträchtigt und weisen Bewegungsartefakte auf.

Um valide Zeitkurven zur Kontrastmittelanreicherung über die Zeit zu bekommen, ist eine Kompensierung der Bewegungseinflüsse notwendig. Dies geschieht über die Registrierung der B-Mode Sequenz und die Übertragung der ermittelten Transformation auf die Kontrastsequenz. In Planung ist eine Verbesserung der Ergebnisse durch die Verwendung einer Feature-Segmentierung, welche das niedrige Signal-zu-Rausch-Verhältnis und die Artefakte in Ultraschall ausgleichen soll.