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Complexity reduction in image-based Breast Cancer care

 
: Harz, M.

:
Volltext (PDF; )

Bremen, 2014, 253 S.
Bremen, Univ., Diss., 2014
URN: urn:nbn:de:gbv:46-00104007-15
Englisch
Dissertation, Elektronische Publikation
Fraunhofer MEVIS ()

Abstract
Breast cancer care is complex. The diversity of tumors and cancers of the breast creates demand for a plenitude of imaging modalities and appropriate evaluation techniques, requires the choice between many therapy options, and can make it a challenge to select among diagnostic tools and curative approaches. This thesis provides contributions in three areas, where particular challenges prevail, some more and some less complex.
First, in the clinical scenario of diagnostic image evaluation, the thesis focuses on algorithms to provide computer-aided detection and diagnosis of mass lesions and non-mass-like contrast uptake in breast magnetic resonance imaging (MRI). The application of novel spatio-temporal texture features is explored for the task of automated mass diagnosis. For enhancement patterns other than masses, a method for the detection and delineation of arbitrarily shaped regions is proposed that is based on the bilateral symmetry of the breast’s uptake characteristics. From the segmented regions, a set of task-specific features helps to differentiate benign and malignant lesions with high specificity. The generality of the symmetry metric makes it applicable to a variety of other clinical tasks. Both contributions are fully automated and can be integrated into clinical decision support systems.
Next, turning to user interfaces and interaction in diagnostic image analysis, a novel breast MRI reading paradigm will be introduced, which is exemplified with a breast MRI reading workstation prototype dubbed the MRiPad, alluding to the iPad being used for MRI reading. Instead of mouse and keyboard, the MRiPad is operated using multi-touch gestures. The MRiPad implements a hanging protocol based workflow for the reading of breast MRI examinations complemented by a context sensitive selection of interactive, gesture-operated diagnostic tools. Further, a iPad-based prototype for mammography screening is proposed that attempts to combine the ad-hoc image perception available in light boxes and alternators for film screen mammography with the structured reading provided in digital mammography reading workstations. Quantitative and qualitative evaluations underscore the belief that gesture-based interaction on mobile devices may be a viable alternative to conventional user interface paradigms. Beyond the two prototype implementations, the mobile device is introduced as a personal key of hospital personnel, acting differently depending on location, user, and task. The scope of this general concept opens interesting applications in other areas within and outside hospitals.
Last, contributions to the physics-based modeling of breast tissue deformations will be introduced. Two clinical problems are presented to highlight the scope and applicability of the existing framework and its extensions proposed in this thesis: the prediction of the breast shape change from the prone to the supine positioning to support lesion location visualization for surgery planning and other tasks, and the prediction of the breast’s shape change due to the compression in a MRI breast biopsy device. This may aid radiologists to target lesions with higher confidence. Contributions will be presented that extend a linear elastic finite element model based deformation simulation in a way that maintains the high performance of the simulation. Specifically, they allow for the approximation of non-linear elastic behavior, the emulation of sliding governed by friction, and the morphing of surfaces of elastic bodies.

 

Brustkrebs-Fürsorge ist komplex. Die Verschiedenartigkeit von Tumoren und Krebsarten der Brust erzeugt die Notwendigkeit, ebenso verschiedenartige Bildgebungstechniken für eine angemessene Befundung einzusetzen. Die beteiligten Ärzte müssen zwischen einer Vielzahl an Therapieoptionen wählen, und es kann eine Herausforderung sein, die optimale Wahl der eingesetzten Mittel und des kurativen Ansatzes zu treffen. Die vorliegende Arbeit trägt in drei herausfordernden Bereichen von verschiedener Komplexität zu Entscheidungsfindung der Ärzte bei.
Zunächst wird das klinische Szenario der diagnostischen Bildauswertung betrachtet, wo Algorithmen zur computer-unterstützten Detektion und Charakterisierung von verdächtigen Regionen in kontrastmittelgestützter Magnetresonanztomographie (MRT) im Zentrum stehen.
Zunächst werden Textur-Merkmale zur Differenzierung massenartiger Funde vorgestellt und untersucht, die im Unterschied zu bekannten Textur-Merkmalen alle drei räumlichen und die zeitliche Dimension berücksichtigen. Für Anreicherungsmuster, die segmental oder diffus sind, wird anschliessend eine Methode entwickelt, die beliebig geformte Regionen aufgrund der bilateralen Asymmetrie segmentiert. Auf Basis des Segmentierungsergebnisses wird für jede gefundene Region ein Satz von Merkmalen errechnet, die abermals zur Differenzierung gutartiger von bösartigen Läsionen dienen. Der symmetriebasierte Detektionsansatz ist allgemein formuliert, so dass er für eine Zahl anderer Felder einsetzbar ist. Die vorgestellten Verfahren sind vollständig automatisiert und können somit in einem computerbasierten Entscheidungsunterstützungssystem eingesetzt werden.
Anschließend wendet sich die Arbeit der Interaktion in der bildbasierten Diagnostik zu. Ein neuartiges Paradigma zur Befundung von Brust-MRT wird eingeführt und ein Demonstrator vorgestellt, den wir MRiPad nennen, was darauf anspielt, dass ein iPad eingesetzt wird, das Maus und Tastatur vollständig ersetzt. Mehr-Finger-Gesten erlauben die Navigation durch ein Bildanzeige-Protokoll, das durch kontextsensitive Werkzeuge zur Detailanalyse ergänzt wird. Parallel dazu wird ein ebenfalls durch ein iPad gesteuerter Demonstrator vorgestellt, der sich der effizienten Arbeit im Mammographie-Screening-Szenario widmet und darauf abzielt, die intuitive Interaktion, die mit filmbasierten Mammogrammen am Lichtkasten möglich war, durch eine Gestensteuerung umzusetzen. Qualitative und quantitative Evaluierungen beider Demonstratoren unterstreichen die Annahme, dass gestenbasierte Interaktion auf Mobilgeräten eine Alternative zu den konventionellen Benutzerschnittstellen darstellen könnten. Über die beiden Demonstratoren hinausgehend wird ein Konzept skizziert, in dem das Mobilgerät als persönlicher Schlüssel für die Klinik-Informationsinfrastruktur dargestellt wird, das unterschiedliche personalisierte Informationen, aber auch Interaktionen ermöglicht, die an Benutzer, Ort und Aufgabe dynamisch angepasst werden.
Zuletzt werden Beiträge zur realitätsnahen Simulation von Brustgewebe-Deformationen präsentiert. Zwei klinische Probleme werden vorgestellt, die die Reichweite und Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Erweiterungen eines bestehenden Frameworks ausloten. Das ist zum einen die Vorhersage der Veränderung der Brustform beim Übergang von der Bauchlage in die Rückenlage, was eine Anwendung in der Visualisierung zum Zwecke der chirurgischen Operationsplanung hat. Zum anderen wird die Formänderung, die durch die Kompression der Brust in einer MRT-Biopsiespule erfolgt, simuliert. Dies kann Radiologen helfen, ein Biospieziel mit größerer Sicherheit zu identifizieren. Die vorgeschlagenen Algorithmen erweitern ein Finite-Elemente-Modell, dem ein linear-elastisches Materialgesetz zugrunde liegt, so daß in begrenztem Umfang nicht-lineare Materialeigenschaften sowie zusätzlich friktionale Verschiebungen realistischer abgebildet werden können, ohne die hohe Performanz des Frameworks zu beeinträchtigen.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-349721.html