Innovative Ansätze zur 2D/3D Registration für die Bildgestützte Therapie

Die 2D/3D Registration ist ein hochaktuelles Forschungsgebiet in der angewandten medizinischen Bildverarbeitung und der Medizinischen Physik. Kurz gesprochen handelt es sich bei der 2D/3D Registration um die automatisierte Fusion von präoperativen medizinischen Volumensaufnahmen - z. B. aus Computertomographie oder Magnetresonanztomographie - mit der intraoperative Position des Patienten. Anwendungsbeispiele lassen sich im Bereich der Strahlentherapie, der telemanipulator-assistierten Herzchirurgie, oder der Image-Guided Therapy (inklusive der intraoperativen Bildgebung) finden. In diesem Forschungsantrag werden neuartige Strategien zur intensitätsbasierten 2D/3D Registration in der Image - Guided Therapy vorgestellt. Diese Strategien umfassen neuartige Kostenfunktionen zum Bildvergleich basierend auf rotationsinvarianten Zernike - Reihenentwicklungen. Des Weiteren sollen sowohl neuartige Renderingalgorithmen zur Erzeugung von digital gerenderten Röntgenbildern und auch die Kostenfunktion zum Bildvergleich auf herkömmlicher Grafikhardware implementiert werden. Auch die Verwendung mittlerer mobiler Rechnercluster wie die Implementierung verschiedener Optimierungsstrategien wird hier zum Einsatz kommen. Das Resultat dieser Forschungsanstrengung wird die Erhöhung der Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit der 2D/3D Registrationsalgorithmen sein, was den Weg für neue klinische Anwendungen wie die Registration einzelner Schichten zu präoperativen Volumina oder die biomechanische Analyse ebnet. Langfristig sollen unsere Bemühungen zur Entwicklung von Verfahren zur flexiblen 2D/3D Registration herangezogen werden, z. B. zur Unterstützung in der telemanipulator - assistierten Herzchirurgie. Der Einfluss auf das wissenschaftliche Fachgebiet und die Gesellschaft ist offensichtlich: schnellere und zuverlässigere Algorithmen werden den klinischen Einsatz dieser patientenfreundlichen Technologie für eine Vielzahl von Anwendungen auch außerhalb der genannten Gebiete öffnen. Des Weiteren erwarten wir eine erhöhte Erfolgsrate und eine reduzierte Hospitalisierungsdauer in hochrelevanten Gebieten wie der Tumordiagnose oder der Herzchirurgie. Diese Fragen sollen schließlich durch klinische Studien im Rahmen des Projekts beantwortet werden.

Die 2D/3D Registration ist ein hochaktuelles Forschungsgebiet in der angewandten medizinischen Bildverarbeitung und der Medizinischen Physik. Kurz gesprochen handelt es sich bei der 2D/3D Registration um die automatisierte Fusion von präoperativen medizinischen Volumensaufnahmen - z. B. aus Computertomographie oder Magnetresonanztomographie - mit der intraoperative Position des Patienten. Anwendungsbeispiele lassen sich im Bereich der Strahlentherapie, der telemanipulator-assistierten Herzchirurgie, oder der Image-Guided Therapy (inklusive der intraoperativen Bildgebung) finden. In diesem Forschungsantrag werden neuartige Strategien zur intensitätsbasierten 2D/3D Registration in der Image - Guided Therapy vorgestellt. Diese Strategien umfassen neuartige Kostenfunktionen zum Bildvergleich basierend auf rotationsinvarianten Zernike - Reihenentwicklungen. Des Weiteren sollen sowohl neuartige Renderingalgorithmen zur Erzeugung von digital gerenderten Röntgenbildern und auch die Kostenfunktion zum Bildvergleich auf herkömmlicher Grafikhardware implementiert werden. Auch die Verwendung mittlerer mobiler Rechnercluster wie die Implementierung verschiedener Optimierungsstrategien wird hier zum Einsatz kommen. Das Resultat dieser Forschungsanstrengung wird die Erhöhung der Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit der 2D/3D Registrationsalgorithmen sein, was den Weg für neue klinische Anwendungen wie die Registration einzelner Schichten zu präoperativen Volumina oder die biomechanische Analyse ebnet. Langfristig sollen unsere Bemühungen zur Entwicklung von Verfahren zur flexiblen 2D/3D Registration herangezogen werden, z. B. zur Unterstützung in der telemanipulator - assistierten Herzchirurgie. Der Einfluss auf das wissenschaftliche Fachgebiet und die Gesellschaft ist offensichtlich: schnellere und zuverlässigere Algorithmen werden den klinischen Einsatz dieser patientenfreundlichen Technologie für eine Vielzahl von Anwendungen auch außerhalb der genannten Gebiete öffnen. Des Weiteren erwarten wir eine erhöhte Erfolgsrate und eine reduzierte Hospitalisierungsdauer in hochrelevanten Gebieten wie der Tumordiagnose oder der Herzchirurgie. Diese Fragen sollen schließlich durch klinische Studien im Rahmen des Projekts beantwortet werden.