Anschlussprojekte

C-Bogen CT unter Belastung

Heutzutage werden Computertomographieaufnahmen liegender Patienten gemacht. Die 3D-Bildgebung unter Gewichtsbelastung beispielsweise der Wirbelsäule oder des Knies ist bis heute nicht möglich. Im Rahmen des geförderten BaCaTec-Projekts sollen Ansätze zur 3D-Bildgebung unter Belastung erforscht werden und langfristig Rekonstruktionen von Patienten in Bewegung unter Verwendung robotergeführter C-Bogensysteme möglich sein. Die wesentliche Herausforderung des Projekts besteht in der Kombination dynamischer 3D-Oberflächendaten, die beispielsweise mit einer Kinect aufgenommen werden, mit CT-Rekonstruktionsalgorithmen. Die in der Vorphase finanzierten Arbeiten zur 3D-/4D-Herzrekonstruktion und die gesammelten Erfahrungen bei der Verarbeitung von 3D-Oberflächendaten versetzen das FAU-Stanford-Team in eine hervorragende Ausgangsposition für die erfolgreiche Bearbeitung des geförderten Forschungsprojekts. Sowohl die algorithmischen als auch die hardwaretechnischen Rahmenbedingungen sind für das Projekt erfüllt. Es ist zu erwarten, dass die erfolgreiche Bearbeitung des Projekts eine neue Dimension für die 3D-/4D-Bildgebung eröffnet.

Ausgangsprojekt: Herz C-Arm CT: 4D Modellierung der Herzbewegung und Evaluierung

Abschlussbericht

Der typische Anwendungsbereich von C-Bogen Computertomographie (CT) befindet sich im Operationssaal. Mittels einer vertikalen C-Bogen Rotation um den Patiententisch werden vor allem Projektionsbilder von Thorax oder Kopf aufgenommen. Im Rahmen dieses Anschlussprojektes wurde ein C-Bogen CT benutzt, welches an einen Roboterarm befestigt ist und somit auch horizontale Trajektorien zulässt. Mithilfe dieser neuartigen Trajektorie konnten 3D Volumendatensätze von Knien unter Belastung aufgenommen werden, z.B. während der Patient eine stehende oder sogar hockende Position einnimmt.

Die Kombination der neuen Aufnahmetrajektorie zusammen mit der Belastungssituation des Patienten verursachte eine Vielzahl von Problemen, die während des Projektes untersucht und erfolgreich gelöst wurden. Neben einer grundlegenden Untersuchung der Genauigkeit und der Reproduzierbarkeit von horizontalen Trajektorien [1], lag der Hauptanteil des Projektes bei der Korrektur von unbeabsichtigter Patientenbewegung. Die stehende Position verursacht eine zitternde Bewegung der Patienten, welche zu verstärkten Artefakten in den rekonstruierten Volumen führt. Um die Bildqualität zu verbessern wurden Methoden entwickelt, welche in der Lage sind die Patientenbewegung retrospektiv anhand der Aufnahmedaten zu berechnen. Die geschätzte Bewegung wurde dann in bereits bestehende Rekonstruktionsalgorithmen eingebunden und somit eine signifikante Reduktion der von der Bewegung verursachten Bildartefakte erreicht [2][3]. Zusätzlich zur Bewegungskorrektur wurde ein neuartiger Ansatz entwickelt, welcher eine dynamische Vergrößerung des typischerweise kleinen Aufnahmebereichs möglich machte. Eine vorberechenbare, nichtkreisförmige Aufnahmetrajektorie ermöglicht eine simultane Aufnahme beider Kniegelenke [4]. Außerdem wurde auch eine neuartige Überbelichtungskorrektur entwickelt, die mithilfe einer Optimierung von Position, Form und Dichte einfacher geometrischer Objekte Bilddaten schätzt, welche aufgrund von Detektorsättigung nicht mehr verfügbar sind [5].

Mithilfe der fundierten Ergebnisse dieses Anschlussprojektes können jetzt klinische Studien durchgeführt welche von einer direkten Bildgebung unter Belastung profitieren. Zum Beispiel werden derzeit Studien durchgeführt, welche die Deformation des Knorpelgewebes im Kniegelenk während des Stehens oder in der Hocke untersuchen. Eine bereits genehmigte Anschlussförderung des Projekts durch das National Institute of Health (NIH Grant-Nr: R01 AR065248) unterstreicht zusätzlich den Erfolg sowie die aktuelle Relevanz des Projektes.

Literatur

[1] A. Maier, J.-H. Choi, A. Keil, C. Niebler, M. Sarmiento, A. Fieselmann, G. Gold, S. Delp, and R. Fahrig. Analysis of vertical and horizontal circular C-arm trajectories. In Norbert J. Pelc, Ehsan Samei, and Robert M. Nishikawa, editors, SPIE Medical Imaging, pages 796123-796123-8. International Society for Optics and Photonics, March 2011.

[2] Jang-Hwan Choi, Rebecca Fahrig, Andreas Keil, Thor F Besier, Saikat Pal, Emily J McWalter, Gary S Beaupre, and Andreas Maier. Fiducial marker-based correction for involuntary motion in weight-bearing C-arm CT scanning of knees. Part I. Numerical model-based optimization. Medical Physics, 40(9):091905, September 2013.

[3] Jang-Hwan Choi, Andreas Maier, Andreas Keil, Saikat Pal, Emily J. McWalter, Gary S. Beaupre, Garry E. Gold, and Rebecca Fahrig. Fiducial markerbased correction for involuntary motion in weight-bearing C-arm CT scanning of knees. II. Experiment. Medical Physics, 41(6):061902, June 2014.

[4] Magdalena Herbst, Frank Schebesch, Martin Berger, Jang-Hwan Choi, Rebecca Fahrig, Joachim Hornegger, and Andreas Maier. Dynamic Detector Offsets for Field of View Extension in C-Arm Computed Tomography with Application to Weight-Bearing Imaging. Medical Physics, 2015 (in press).

[5] Alexander Preuhs, Martin Berger, Yan Xia, Andreas Maier, Joachim Hornegger, and Rebecca Fahrig. Over-Exposure Correction in CT Using Optimization-Based Multiple Cylinder Fitting. In H. Handels, editor, Bildverarbeitung fur die Medizin 2015, pages 35-40, 2015.

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