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datestamp: 2020-10-08 07:01:45
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type: doctoralThesis
metadata_visibility: show
creators_name: Kabelitz, Gordian Konrad
title: Framework für interventionelle 2D-3D-Bildregistrierung multipler Objekte
subjects: ddc-500
subjects: ddc-610
divisions: i-63600
adv_faculty: af-06
abstract: 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
id_scheme: DOI
id_number: 10.11588/heidok.00028909
ppn_swb: 1735250740
own_urn: urn:nbn:de:bsz:16-heidok-289094
date_accepted: 2020-08-17
advisor: HASH(0x55a9a64f72f0)
language: ger
bibsort: KABELITZGOFRAMEWORKF2020
full_text_status: public
place_of_pub: Heidelberg
citation:   Kabelitz, Gordian Konrad  (2020) Framework für interventionelle 2D-3D-Bildregistrierung multipler Objekte.  [Dissertation]     
document_url: https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/28909/1/Kabelitz_Promotionsarbeit_2020_a-1b.pdf