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2004
Master Thesis
Titel
Segmentierung und Analyse von Herzgefäßen in CT-Daten
Abstract
Jedes Jahr erleiden Millionen Menschen in den industrialisierten Nationen einen Herzinfarkt. Die Ursache hierfür ist oft eine Verengung (Stenose) der Herzkranzgefäße. Deshalb ist die Vermessung und Abschätzung der Geometrie der Herzkranzgefäße eine sehr wichtige Aufgabe bei der Diagnose von Erkrankungen. Es gab zwar schon längere Zeit die Möglichkeit, 3D-Aufnahmen zu erzeugen mit Hilfe der konventionellen Computertomographie (CT), aber erst die Erhöhung der räumlichen Auflösung auf 0.5 mm Kantenlänge pro Voxel und der Einsatz von Kontrastmitteln hat diese für die Kardiologie interessant gemacht. In dieser Arbeit wurden verschiedene Verfahren zur Segmentierung und Analyse von Herzkranzgefäßen untersucht und in die Medical Imaging Platform (MIP) des Fraunhofer Institut für Graphische Datenverarbeitung Darmstadt integriert. Dabei wurden nach einer Literaturrecherche drei Verfahren zur Segmentierung ausgewählt und implementiert und zusammen mit einem in dieser Arbeit entwickelten Verfahren hinsichtlich Robustheit, Geschwindigkeit, Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit getestet und verglichen. Dabei konnten die Verfahren Confidence Connected (Flächenwachstumsverfahren) und Freezing Fast Marching (Modellbasiertes Verfahren) wegen ihrer Ungenauigkeit bei der Segmentierung nicht überzeugen. Dagegen lieferten die Algorithmen Resample Verdonck (Verfolgungsverfahren [tracking based]) und der neu entwickelte Vessel Cutter brauchbare Ergebnisse. Für die Analyse von Herzkranzgefäßen wurde ein die Krümmungen der Gefäßwand betrachtendes Verfahren für die Klassifizierung von Stenosen und Aneurysmen ausgewählt und implementiert. Da die Ergebnisse dieser Analyse eher zweifelhaft waren, wurden zusätzlich zwei Charakteristika zur Klassifizierung verwendet. Das war der Querschnitt des Gefäßes und ein Gradienten-basiertes Kriterium im Resample Verdonck- und Vessel Cutter- Verfahren. Zusammenfassend läßt sich sagen, dass der Einsatz der in dieser Arbeit beschriebenen Verfahren auf die dreidimensionalen, hochaufgelösten CT-Daten wertvolle und neue Erkenntisse für die Diagnose der relativ kleinen und schwer zu erkennenden Herzkranzgefäße gebracht hat.
ThesisNote
Darmstadt, FH, Master Thesis, 2004
Verlagsort
Darmstadt