In der medizinischen Diagnostik und Therapie spielt die medizinische Bildverarbeitung eine zentrale Rolle. Multimodale Daten unterschiedlichster Bildgebender Verfahren, große Datenmengen durch zunehmend höhere Bildauflösung und dreidimensionale Aufnahmen sind nur einige Herausforderungen für Ärzte bei einer differenzierten Diagnostik. Moderne Bildverarbeitung liefert hier den Schlüssel zu einer effizienteren und genaueren, teils sogar automatisierten, Diagnose und Therapieplanung.
Technologie
Am IPE beschäftigen wir uns mit der Entwicklung computergestützter Diagnostik-Systeme sowie der Therapieplanung. Hierfür forschen wir insbesondere im Bereich der modellbasierten Bildregistrierung und der automatisierten Planung von Therapien.
Multimodale Registrierung
Der Vergleich und die Kombination komplementärer Information von unterschiedlichen Bildgebenden Verfahren ist sowohl von großer Bedeutung für eine präzise Brustkrebsdiagnose und -therapieplanung wie auch für die Evaluierung neuer Bildgebender Verfahren wie der 3D-Ultraschall-Computertomographie. Brustbildgebungsverfahren unterscheiden sich jedoch erheblich in der Patientenpositionierung und den Abbildungseigenschaften, z.B. zweidimensionaler gegenüber dreidimensionaler Abbildung, Patienten in bäuchlings liegender oder stehender Position, Abbildung der Brust in Luft oder in einem Wasserbad.
Um diese Unterschiede zu minimieren und damit eine multimodale Diagnose zu erleichtern, forschen wir an modellbasierten Bildregistrierungsalgorithmen, die es ermöglichen die räumliche Beziehung beispielsweise zwischen 2D-Mammogrammen und 3D-MRT-Bildern, 3D-Ultraschall-Computertomographie und 3D-MRT oder 3D-MRT und 3D-Tomosynthese vorherzusagen. Die Registrierung basiert auf einem biomechanischen Modell der Brust, das Finite-Elemente-Simulationen (FE-Simulation) von Brustdeformationen ermöglicht. Darüber hinaus forschen wir an verwandten Themen wie Bildsegmentierung, Optimierungsverfahren für Modellparameter, Einbindung in klinische Abläufe sowie der Computerassistierten Erkennung und Klassifikation von Tumoren.
3D-Daten (hier: MRT-Volumen) werden genutzt um automatisch ein patientenspezifisches Finite Elemente Modell der Brust zu erstellen. Dieses wird verwendet um eine Deformation der Brust, wie sie bei der Mammographie durchgeführt wird, zu simulieren. Die resultierende Form der deformierten Brust kann direkt mit dem zugehörigen Mammogramm verglichen werden.
Intuitive Visualisierung der Registrierungsergebnisse ist ein essentieller Schritt um Radiologen einen größtmöglichen Mehrwert für die multimodale Diagnose zu bieten. Wir forschen daher an adäquaten Visualisierungstechniken (z.B. Bildfusion, Abbildung 2 links) und interaktiver Diagnose-Software für die multimodale Diagnose (z.B. Linked Cursor Darstellung, Abbildung 2 rechts).
Therapieplanung
Computergestützte Vorab-Planung sind zunehmend Bestandteil einer patientenspezifischen Therapie. Unsere Forschung im Bereich der Therapieplanung erstreckt sich hauptsächlich über zwei Felder: die Planung von Brustbiopsien sowie die Simulation und Planung der Applikation fokussierten Ultraschalls.
Bei der Planung von Brustbiopsien nutzen wir die Entwicklung der multimodalen Registrierung (siehe oben) um auch für Tumore, die nur in einem bildgebenden Verfahren sichtbar sind, eine Therapie unter Kontrolle in einer komplementären, besser verfügbaren Modalität zu ermöglich. Durch Nutzung der modellbasierten Bildregistrierung können wir z.B. einen nur im MRT sichtbaren Tumor im Röntgenmammogramm sowie in der Biopsie-Zielaufnahme lokalisieren.
Für Therapie-Anwendungen mit fokussiertem Ultraschall entwickeln wir Simulationen des Ultraschallfeldes um eine Vorhersage geeigneter patientenspezifischer Applikations-Parameter treffen zu können. Hierfür betrachten wir die Interaktionen des Ultraschalls mit Weichgewebe und Knochen. Zur Berücksichtigung der individuelle Anatomie entwickeln wir (semi-)automatisierte Gewebe-Segmentierungs-Methoden, die in den MRT-Aufnahmen Knochen und Gehirn lokalisieren.
Für Studierende
Studierende sind in unserer Forschungsgruppe ein essentieller Bestandteil. In unseren Forschungsbereichen gibt es kontinuierlich spannende Aufgaben für Bachelor- und Masterarbeiten, Praktika und Hiwi-Jobs in den unterschiedlichsten Disziplinen. Gerne könnt Ihr uns bei Interesse direkt kontaktieren!
Publikationen
Hopp, T.; Tabet, I.; Said, S.; Clauser, P.; Ruiter, N. V.; u. a.
2023. Proc. SPIE 12464, Medical Imaging 2023: Image Processing, 124641T, SPIE. doi:10.1117/12.2653350
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2022. C. A. Linte & J. H. Siewerdsen (Hrsg.), Medical Imaging 2022: Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling. Ed.: C. A. Linte, Art.-Nr.: 120342L, Society of Photo-optical Instrumentation Engineers (SPIE). doi:10.1117/12.2611509
Said, S.; Clauser, P.; Ruiter, N. V.; Baltzer, P. A. T.; Hopp, T.
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Said, S.; Clauser, P.; Ruiter, N. V.; Baltzer, P. A. T.; Hopp, T.
2021. Medical Imaging 2021: Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling. Ed.: C.A. Linte, 45, SPIE. doi:10.1117/12.2581820
Maul, J.; Said, S.; Ruiter, N.; Hopp, T.
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2013. 2013 IEEE International Ultrasonics Symposium, IUS 2013, Praha, CZ, July 21- 25, 2013, 674–650, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ULTSYM.2013.0167
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2002. Vortr.: Universität Karlsruhe, 14.April 2002
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2001. Handels, H. [Hrsg.] Bildverarbeitung für die Medizin : Algorithmen, Systeme, Anwendungen, Lübeck, 4.-6.März 2001 Berlin [u.a.] : Springer, 2001
Ruiter, N. V.; Müller, T. O.; Stotzka, R.
2001. Handels, H. [Hrsg.] Bildverarbeitung für die Medizin : Algorithmen, Systeme, Anwendungen, Lübeck, 4.-6.März 2001 Berlin [u.a.] : Springer, 2001, 159–63
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2001. Journal of Digital Imaging, SCAR 2001 : The 18th Symp.for Computer Applications in Radiology, Salt Lake City, Utah, May 3-6, 2001, 14, 52–55