title: Framework für interventionelle 2D-3D-Bildregistrierung multipler Objekte
creator: Kabelitz, Gordian Konrad
subject: ddc-500
subject: 500 Natural sciences and mathematics
subject: ddc-610
subject: 610 Medical sciences Medicine
description: Die Anzahl der interventionellen Eingriffe steigt und die Unterstützung durch robotische  oder digitale Assistenzsysteme nimmt zu. Zeitgleich steigt der Informationsgehalt der  diagnostischen Daten, die vor der Intervention über den Patienten erhoben werden. Der  Transfer der präinterventionellen Daten in den Interventionsraum kann für Interventionalist  und Assistenzsystem entscheidende Vorteile in Planung und Durchführung bedeuten. Derzeit  bedeutet die interventionelle Bildgebung entweder zweidimensionale Projektionen ohne  Tiefeninformation oder dreidimensionale Aufnahmen, die unter hohem Strahlungsaufwand  gewonnen werden. Die interventionelle 2D-3D-Registrierung schließt diesen Informationsbruch  durch die räumliche Registrierung der drei-dimensionalen präinterventionellen  Daten durch eine oder mehrere Projektionen.  In dieser Arbeit wird ein flexibles Bildregistrierungsframework vorgestellt, dass dreidimensionale  Daten mit zweidimensionalen Aufnahmen registriert. Dazu wurde die mathematische  Beschreibung der interdimensionalen Registrierung analysiert, die Komponenten  identifiziert und deren Einfluss auf die Registrierungsperformanz evaluiert. Als Ergebnis  der Laufzeitanalyse ist in das Framework ein hardware-beschleunigter Projektionsalgorithmus  mit minimalen Datentransfer integriert. Für spezifische Anwendungen können sowohl  die Komponenten, Transformationstyp, metrische Funktion und Optimierungsalgorithmus,  gewählt werden, als auch die Anzahl der Objekte, die mit den Referenzaufnahmen  registriert werden.  Für die Instantiierung und Initialisierung des Frameworks werden weniger als eine Millisekunde  benötigt, so dass für neue Aufnahmen das Framework rekonfiguriert werden  kann. Es ist vollständig in die weitverbreitete open-source-Software Insight Segmentation  and Registration Toolkit für die Bildverarbeitung integrierbar und funktioniert mit verschiedenen  Kombinationen von Metriken und Optimierungsfunktionen. Stellvertretend  wurde die erfolgreiche 2D-3D-Registrierung mit der Mutual-Information-Metrik und der  Powell-Optimierungsfunktion gezeigt.
date: 2020
type: Dissertation
type: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
type: NonPeerReviewed
format: application/pdf
identifier: https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserverhttps://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/28909/1/Kabelitz_Promotionsarbeit_2020_a-1b.pdf
identifier: DOI:10.11588/heidok.00028909
identifier: urn:nbn:de:bsz:16-heidok-289094
identifier:   Kabelitz, Gordian Konrad  (2020) Framework für interventionelle 2D-3D-Bildregistrierung multipler Objekte.  [Dissertation]     
relation: https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/28909/
rights: info:eu-repo/semantics/openAccess
rights: http://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/help/license_urhg.html
language: ger