KASI - wissensunterstützte Interaktion für die periphere CT Angiographie

Diagnostische Bildgebung hat sich in den letzten Jahren von der einfachen Erfassung und Darstellung einzelner Röntgenprojektionen zu den komplexen Fähigkeiten die wahre drei oder sogar mehr dimensionale innere Struktur des zu diagnostizierenden Körpers zu erfassen und zu visualisieren weiterentwickelt. Diese Entwicklung ermöglichte nicht nur das früher Unsichtbare zu sehen, sondern vergrößerte auch deutlich den Umfang der zu verarbeitenden Daten. Heutzutage müssen oft Tausende von Bildern in einem einzigen Diagnosevorgang überprüft/befunden werden. Dieser Trend führte zwangsläufig zu der Entwicklung neuer Datenverarbeitungs- und Visualisierungstechniken, die in verschiedenen Programmen auf diagnostischen Arbeitsstationen eingesetzt werden. Zur Abdeckung aller ständig wachsenden Anwendungsbereiche der medizinischen Bildgebung bieten diese Programmwerkzeuge zahlreiche Optionen zur Datenvorverarbeitung und -visualisierung. Dies führte aber auch zum Verlust der Einfachheit der Handhabung früherer Röntgenbilder zu Gunsten der allgemeinen Anwendbarkeit und leider auch zur Steigerung der Komplexität einzelner Werkzeuge, welche Tatsachen die neuen Möglichkeiten aufgrund der gestiegenen Anforderungen an die Ausbildung wiederum weniger zugänglich machen. Unsere Forschung, ausgeführt im Rahmen von zwei FWF-geförderten Projekten (FWF P-15217, April 2002 bis Mai 2004 und L291-N04, April 2006 bis Juli 2009) hat gezeigt, dass der Trend der zunehmenden Komplexität nicht der einzig gangbare Weg ist. Wir entwickelten eine einzigartige Verarbeitungspipeline, in der die Datenverarbeitung von der Befundung getrennt wird. Die Datenverarbeitung wird vorab von geschulten Technikern durchgeführt. So wird die Arbeit des Radiologen (Befunden) "nur" auf das Befunden von Bildern, die vorher nach wohldefinierten Anforderungen erzeugt wurden, beschränkt. Unsere gründlichen klinischen Tests haben gezeigt, dass dieser Ansatz in der Diagnostik der peripheren arteriellen Verschlusskrankheit (PAVK) durch CT- angiographische Bilder die Krankheit genau erfaßt und zur Planung ihrer Behandlung beiträgt. Unser Ansatz hat sich nicht nur als effizient erwiesen, wurde aber auch wegen seiner Einfachheit und intuitivem Zugang von Radiologen positiv beurteilt und bereitwillig akzeptiert. In bestimmten Situationen stellt er aber auch eine Einschränkung dar, da keinerlei Interaktion möglich ist. In unserer zukünftigen Arbeit wollen wir daher einen neuen datenzentrierten Ansatz für die Interaktion mit Visualisierungswerkzeugen entwickeln, der die stetig wachsende Fülle von Visualisierungstechniken und Datentypen in einer intuitiven und vorhersehbaren Weise den Benutzern zur Verfügung stellen soll. Wir nennen diese neue Form der Interaktion wissensunterstützte schwache Interaktion (knowledge assisted sparse interaction - KASI). Hierbei wollen wir die Daten anstatt der Werkzeuge in den Mittelpunkt stellen. Eine Liste der verfügbaren Analyse-und Visualisierungswerkzeugen wird auf Grund des Wissens über das zu bearbeitende Problem erstellt werden und dem Radiologen in kontextspezifischer Art und Weise angeboten werden. So werden dem Radiologen nur problemrelevante Interaktionskontrollen angeboten und er ist frei sich auf seine eigentliche Aufgabe - Datenauswertung und Befundung - zu konzentrieren. Abgesehen von der Entwicklung und Implementierung des grundlegenden KASI-Interaktionsrahmens und seiner klinischen Auswertung in der Diagnostik der pAVK durch CT-angiographische Daten, wollen wir die bestehenden Verarbeitungs- und Visualisierungstechniken zur Nutzung der jetzt entstehenden diagnostischen Verfahren, die vor allem auf Dual-Wert-CT-Daten von den neuen Dual-Energy- und Dual-Source-Scannern aufbauen, einsetzen. Wir erwarten, daß diese Technologien, ergänzt durch ausgefeilte statistische Rekonstruktionstechniken, die Diagnostik der dünnen Gefäßen mit Verkalkungen und Stents, die derzeit noch ein problematisches Gebiet darstellen, deutlich verbessern. Um diese Ziele zu erreichen, schlagen wir einen interdisziplinären Ansatz mit einer klinischen Auswertungsstelle (AKH), zwei technische Entwicklungsstellen aus dem Gebiet der Computergrafik und medizinischen Bildgebung (TU, ÖAW), und einer internationalen Schaltstelle (Stanford University, USA) vor. Diese Interdisziplinarität würde eine schnelle, klinisch relevante Rückkopplung bedeuten, die uns ermöglichen würde die notwendigen Funktionaltäten und Anpassungen bereits in den frühen Phasen der Forschung und Entwicklung zu realisieren. Wir erwarten, dass die Forschungs- und Implementierungsarbeiten innerhalb eines Zeitraums von drei Jahren abgeschlossen sein werden.

Die Hauptursache peripherer Verschlusskrankheiten von Adern ist Atherosklerose, welche in der westlichen entwickelten Welt ein zunehmendes Gesundheitsrisiko darstellt. Revaskularisierung mittels endovaskulärer Therapien wie Stentimplantaten, Gefäßerweiterung mittels eines Ballons, oder Gefäßbypass Operationen haben die Erfolgschancen einer positiven Behandlung erhöht. Für zeitkritische Behandlungen sind allerdings Darstellungen des Blutflusses der gesamten peripheren Gefäße notwendig. Angiographische Computertomographie eignet sich für diese Aufgabe durch die hohe räumliche Auflösung der resultierenden Daten, allerdings entstehen tausende Bilder (axiale Schnitte), welche oftmals schwierig und zeitaufwändig zu interpretieren sind sogar für geübte Radiologen. Folglich sind die computergestützte Analyse und Diagnose von Blutgefäßen aktive Forschungsgebiete in der Radiologie, deren Ziel es ist die optimale Therapiemethode anhand von spezifischen diagnostischen Methoden zu bestimmen. Solche behandeln den Gesundheitszustand von Blutgefäßen und beantworten klinisch relevante Fragen, wie zum Beispiel, ob eine Ader teilweise oder sogar komplett verschlossen ist und somit das Blut am Weiterfließen hindert, verursacht durch ein Gerinnsel oder eine Verkalkung der Ader selbst.Im Zuge dieses Forschungsprojektes wurden mehrere Techniken entwickelt, welche den inneren Bereich (oder Lumen) von Blutgefäßen darstellen. Hierbei wird virtuell entlang der Zentrallinie der Adern geschnitten. Dieses Vorgehen ermöglicht Radiologen eine präzise Entscheidung über den Blutfluss von Adern zu treffen, nämlich ob Blut noch fließt oder bereits komplett gehindert wird, im Falle einer Stenose. Die Visualisierungsmethode Curved Surface Reformation (CSR) stellt interaktiv hochauflösende Bilder der Gefäßlumina dar, welche im dreidimensionalen Raum ausgerechnet werden. Diese Technik ermöglicht sogar die Beurteilung komplexer Gefäße, wie die des Gehirns. Weitere Innovationen dieses Projektes befassten sich mit der Reduktion vieler Bilder auf ein essentielles Minimum. Erreicht wurde dies dadurch, dass nur mehr geeignete Darstellungsmethoden zur Auswahl stehen oder Informationen radial um die Zentrallinien der Adern zusammengefasst werden. Letzteres erzeugt ein einzelnes Bild, welches als Überblick oder Ratschlag dient.Die Forschung wurde in einem internationalen Umfeld ausgetragen, welches sich sowohl aus Radiologen als auch Informatiker zusammensetzte. Innerhalb dieses Umfeldes wurden die Innovationen bestätigt, was uns dazu befähigte diese Techniken in den klinischen Tagesablauf von Radiologieabteilungen zu integrieren. Mehr als 600 Fälle werden jährlich mittels dieser Methoden in verschiedenen Spitälern behandelt, wobei die diagnostische Genauigkeit noch nicht umfassend klinisch ausgewertet ist, da sich diese Methoden zur Zeit in mehreren klinischen Probeläufen befinden. Unsere aktuellen Vorabergebnisse veranlassen uns allerdings diese Techniken nicht nur auf periphere Adern anzuwenden, sondern generell auch auf Herz- und Gehirngefäße weitere Quellen der Atherosklerose.