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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. Registrierung eines Biopsieroboters zu bildbasierten Planungsdaten
 
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2019
Bachelor Thesis
Title

Registrierung eines Biopsieroboters zu bildbasierten Planungsdaten

Other Title
Registration on navigational CT data for an biopsyrobot
Abstract
Das Setzen eines perkutanen Zugangs durch einen Roboter ist erstrebenswert, um die Genauigkeit von Eingriffen, wie Biopsien, thermale und non-thermale Ablation, zu verbessern. Für das dafür verwendete Robotersystem ist es notwendig, die Transformation des Roboters innerhalb eines CT zu bestimmen. Der Roboter hat hierfür ein Registrierungswerkzeug, dass auch die Nadelführung beinhaltet, an seinem Endeffektor angebracht. Das Registrierungswerkzeug beinhaltet vier Kugeln, die als Marker für die Ermittlung der Transformation dienen. In dieser Arbeit wurde sich damit beschäftigt die Kugeln zu lokalisieren. Es wird hier zu ein zweistufiges Verfahren verwendet, dass zunächst die eine Region of Interest(ROI) lokalisiert um anschließend die genau Transformation zu ermitteln. Für die Ermittlung der genauen Transformation wurden Optimierungsverfahren getestet, als auch Merkmal-Extraaktionstechniken. Als Optimierungsverfahren werden der Amoeba Algorithmus und der Gradientenabstieg, in Verbindung mit verschieden Metriken und Modellen getestet. Jedoch sind die Ergebnisse der Optimierer abhängig von der Initialisierung. Eine fehlerhafte Initialisierung konnte von den Optimierern nicht ausgeglichen werden. Bei der Merkmal-Extraaktionstechnik werden die Mittelpunkte der vier Kugeln bestimmt und zu einem Modell registriert. Zur Bestimmung der Kugelmittelpunkte wurde die Hough-Transformation verwendet. Es lässt damit eine zuverlässige Genauigkeit von DICE = 0.95879 auf den alten Registrierungswerkzeugen erreichen. Durch die bessere Fertigung und Bildqualität ist auf neueren Registrierungswerkzeugen ein DICE = 0.98515 möglich. Die Translationsabweichung ist dabei auf Sub-Voxel-Spacing genau.
Thesis Note
Darmstadt, TU, Bachelor Thesis, 2019
Author(s)
Fuchs, Moritz  
Person Involved
Kuijper, Arjan
TU Darmstadt MAVC
Noll, Matthias  
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Publishing Place
Darmstadt
Language
German
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Keyword(s)
  • robot assisted surgery

  • 3D medical data

  • Lead Topic: Individual Health

  • Research Line: Computer vision (CV)

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