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Dreidimensionale Rekonstruktion von Herzkranzgefäßen auf der Basis von Angiogrammen

 
: Hildebrand, A.; Großkopf, S.

Workshop Digitale Bildverarbeitung in der Medizin '95. Proceedings
Freiburg, Breisgau, 1995
Workshop Digitale Bildverarbeitung in der Medizin <1995, Freiburg>
German
Conference Paper
Fraunhofer IGD ()
3D-Rekonstruktion; Angiographie; Diagnose; Kardiologie; Koronararterie; Medizin; Segmentierung; tracking

Abstract
In der koronaren Angiographie werden zur Diagnose von pathologischen Veraenderungen des Koronarsystems (z.B. Stenosen) Roentgenbildsequenzen unter Injektion von Kontrastmittel erstellt und bewertet. Trotz der Moeglichkeit die Bilddaten als Bewegtbildsequenz zu betrachten, ist fuer ein sicheres Erkennen von Stenosen eine große Routine erforderlich. Eine Diagnoseunterstuetzung kann durch die dreidimensionale Darstellung der Gefaeßstruktur erreicht werden. Traditionelle Verfahren zur Akquisition von 3d-Daten wie z.B. mittels der Computertomographie sind allerdings fuer den speziellen Anwendungsfall ungeeignet. Eine tomographische Erfassung von Organen erfordert eine Starrheit des Objektes ueber einen laengeren Belichtungszeitraum. Diese Voraussetzung ist fuer Herzkranzgefaeße nicht gegeben. Deshalb muessen hier neue Methoden zur Rekonstruktion der 3d Geometrie geschaffen werden. Das vorgestellte Rekonstruktionsverfahren erfordert eine Segmentierung des Gefaeßbaumes. Die Segmentierung erfo lgt indem der Benutzer wenige Startpunkte setzt und diese automatisch entlang des Gefaeßverlaufs miteinander verbunden werden. Die Lage des Gefaeßbaumes wird ueber die Bildsequenz verfolgt und somit ist keine weitere Interaktion erforderlich. Eine anschließende automatische Zuordnung korrespondierender Bildteile ermoeglicht eine dreidimensionale Rekonstruktion des Gefaeßbaumes. Zum Zwecke der Visualisierung kann der rekonstruierte Datensatz in eine Polygonale- oder Volumenbeschreibung ueberfuehrt werden. Durch die Visualisierung des Rekonstruktionsergebnisses lassen sich pathologische Veraenderungen einfach erkennen. Eine exakte quantitative Bewertung von kritischen Stellen kann drueber hinaus durch den Einsatz von Bildverarbeitungsfunktionen erreicht werden.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/PX-10193.html