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Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Seminar: Computergestütze Chirurgie Automatisiertes Verfahren zur.

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Präsentation zum Thema: "Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Seminar: Computergestütze Chirurgie Automatisiertes Verfahren zur."—  Präsentation transkript:

1 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Seminar: Computergestütze Chirurgie Automatisiertes Verfahren zur Ventrikulogrammbegrenzung cand. el. XYZ

2 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Gliederung Motivation / Problematik Vorverarbeitung der Bilder Basisklassenzuweisung Automatische Klassifikation Ergebnisse / Ausblick Fehlerkorrektur

3 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Diagnose von Herzerkrankungen über Bestimmung von –Myokardbewegungen –Schlagvolumen (SV) –Auswurffraktion (SV/enddiastolisches Volumen) –Änderung des Ventrikelumfanges –Herzzeitvolumen Mittel zur Analyse: Ventrikulographie –Zeitliche Folge von Röntgenaufnahmen (ca. 30 Bilder pro Zyklus) –Kontrastmittel über intravasalen Katheter –Projektion des endokardialen Volumens des linken Ventrikel (LV) Motivation

4 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Ventrikulographie

5 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Inhomogene Kontrastmittelmischung in der Herzspitze –Schlechtere Erkennbarkeit der Grenzen in diesem Bereich –Durchmischung in Diastole besser als in Systole Problematik Unterschiede zwischen Herzen Frequenz Größe FormPosition Orientierung Krankheiten

6 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Vorverarbeitung Opening und Closing Herzratenanpassung Grauwertnormalisierung Vergleichbare Datensätze

7 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Morphologische Operatoren Dilatation: Rangordnungsfilter mit größtem Wert Erosion: Rangordnungsfilter mit kleinstem Wert Opening –Erst Erosion, dann Dilatation –Glättet Konturen, bricht Landzungen, eliminiert kleine Inseln Closing –Erst Dilatation, dann Erosion –Glättet Konturen, füllt enge Brüche, eliminiert kleine Löcher Vorverarbeitung

8 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Morphologische Glättung OpeningClosingOriginal Strukturelement :

9 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Variable Anzahl von Bildern in feste Anzahl überführen –40% eines Herzzyklus in Systole, 60% in Diastole –Durchschnittlich 30 Bilder bei Testpersonen –Endsystolisches Bild muß bekannt sein –Interpolation von F D Bildern in 18 Bilder –Interpolation von F S Bildern in 12 Bilder Normalisierung von Intensitäten –Graustufen zwischen 0 und 255 Herzratenanpassung / Normalisierung Alle Datensätze sind miteinander vergleichbar !

10 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Basisklassenzuweisung Arzt zeichnet Ventrikelfläche ein Stapeln der Bilder Definition der Ortssequenzen Basisklassenzuweisung

11 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Endsystolisches Bild vorher bekannt getrennte Behandlung von Systole und Diastole Berücksichtigung der Herzbewegung –kontrahiert hauptsächlich in Systole, ein Übergang von innerhalb nach außerhalb des LV ( ) –expandiert hauptsächlich in Diastole, ein Übergang von außerhalb nach innerhalb des LV ( ) Minimiert Klassenanzahl Genaue Zuordnung in eine einzige Klasse Vereinfachende Annahmen

12 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Ideale Zuweisung durch einen Arzt innerhalb LV wird zu 1 gesetzt, außerhalb zu 0 Stapelung der Bilder eines Patienten 3D-Raum mit Zuordnung (f,x,y), f=1,...,F S Für jeden Ort (x,y) Sequenz von Binärwerten –Theoretisch 2 F S mögliche Kombinationen –Mit gemachten Annahmen aber nur F S +1 Bedeutung des Klassennamens c –Bei Systole ist Ort (f,x,y) im LV bis Bild f=c-1, danach außerhalb vom LV –In Diastole genau entgegengesetzt Basisklassenzuweisung

13 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Automatische Klassifikation Grauwertvektor Bedingte Klassenwahrscheinlichkeit Bayes´scher Ansatz Rohbegrenzung Klassifikation

14 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Für die Klassifikation wird benötigt: –Großen Basisklassendatensatz aus manuell klassifizierten Gebieten –Ventrikulogramme vieler Patienten während eines Herzzyklus Abschätzung der a priori Wahrscheinlichkeit für jede Klasse Jedem Ort (x,y) einer Studie ist ein Grauwert zugeordnet –Patient i –Bildnummer f g(i,f,x,y) –Koordinaten x und y Merkmalsvektoren (MV) –Besteht aus den Grauwerten –Population wird als gaußverteilt angenommen Klassifikation

15 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Bedingte Klassenwahrscheinlichkeit mit den Mittelwertvektoren und den Kovarianzmatrizen des Trainingsdatensatzes Klassifikation

16 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Gewinnmaximierung –F S Graustufenbilder in Systole,G i, i=1,..., F S –Klassifikation des Ortes (x,y) mit dem Merkmalsvektor in die Klasse c {1,2,..., F S, F S +1} durch die Bildung von mit dem Bewertungsfaktor e(c,c´) und der a posteriori Wahrscheinlichkeit Nach Bayes gilt a priori Wahrscheinlichkeit der Klasse a priori Wahrscheinlichkeit der MV Bayes´scher Ansatz

17 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Klassifikation Überführung der Gewinnmaximierung wegen konstanten Termen und der Monotonie der Exponentialfunktion in Analogie zum Maximum Likelihood Kriterium Ergebnis: Rohklassifizierte Begrenzung –Das größte zusammenhängende Gebiet wird ausgewählt –Der Rand wird durch ein Polygonzug markiert

18 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Fehlerkorrektur Motivation Sampling Kalibrierung Ergebnis

19 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Systematische Fehler Enddiastole Endsystole

20 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Anatomie des linken Ventrikel Klappenebene vordere Wand hintere Wand Herzspitze Katheter Anatomische Landmarken

21 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Systematische Fehler an der –Hinteren Herzwand –Herzspitze Methode der Kalibrierung –Systematische Fehler von Position, Orientierung und Form –Abschätzung aus Datensatz bestehend aus Basisklassen- begrenzungen und Rohbegrenzungen Sampling –Polygonzug (PZ) der Begrenzung mit 100 unregelmäßig verteilten Eckpunkten (EP) wird vereinfacht und interpoliert in PZ mit geringerer Anzahl von regelmäßig verteilten EP Fehlerkorrektur minimierbar durch Eingabe von drei Punkten

22 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Kalibrierte Koordinaten x- und y-Koordinaten Basispolygonzug x- und y-Koordinaten Rohpolygonzug x- und y-Koordinaten der Landmarken –Gesucht: unbekannte Koeffizientenmatrix A –Minimum von ||R-QA|| 2 durch Methode der kleinsten Fehlerquadrate führt zu –Kalibrierte Eckpunkte der Polygonzüge durch Matrix QA gegeben Mittlerer Fehler zwischen kalibrierter Begrenzung und Basisklassenbegrenzung liegt bei 2,4 mm Fehlerkorrektur

23 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Ergebnis Enddiastole Endsystole Ohne KalibrierungMit Kalibrierung

24 Institut für Biomedizinische Technik Universität Karlsruhe Ventrikulogrammbegrenzung Ausblick und Diskussion Ausblick –Verringerung des mittleren Fehlers auf unter 2 mm –Schlagvolumina über statistische Verfahren abschätzen Diskussion –Können die anatomische Landmarken schon bei dem Klassifikations- schritt eingebracht werden? –Gibt es andere Ansätze mit weniger Aufwand? –Besteht die Möglichkeit die Datenmenge durch Auswahl von weniger Bildern pro Zyklus zu verringern?


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