Registrierung (MAtchen) von Bilddaten

• Basis: präoperative Blick ins Körperinnere des Patienten
• Dies bedeutet die verschiedenen Datensätze (z.B. CT und MRT, PET, SPECT, US, ....) so zu verbinden, dass sich anatomisch gleiche Regionen nach der Überlagerung am selben Ort befinden.
• Vier Klassen von Matchingverfahren:
  • Singlemodales (Monomodales) Matching:
    • nur Bilder einer Modalität
    • Temporales Matching: Herausfinden von Unterschieden in Bildern.
    • Viewpointmatching: Interpretation von 3-dimensionaler Information, bei der entweder die Kamera oder das Objekt sich bewegt haben.
  • Template Matching (Modellbasierte Registrierung): Patientenbilder werden mit Bildern aus einem Atlas gematcht. Es ermöglicht zusätzlich eine modellbasierte, automatische oder halbautomatische Objekterkennung und Segmentierung.
  • Multimodales Matching: Integration von unterschiedlicher Information aus Bildern, die durch verschiedene Sensoren aufgenommen wurden, aber von einer Person stammen. Verbindung von Bildern mit funktionellem und Bildern mit strukturellem (anatomischen) Inhalt. Vorteil: z.B. sich bei Lokalisation einer pathologischen Veränderung des Gewebes an den Knochen zu orientieren.
  • Physikalisches Matchen: Abbildung des Koordinatensystems der Bilddaten eines Patienten auf sein physikalisches Koordinatensystem. (z.B. bei Tumoren). Wichtig, wenn Bestrahlungsmaschinen oder roboter zum Einsatz kommen. Lokalisation kann dann in Weltkoordinaten angegeben werden.
• Nötige Verarbeitungsschritte bei der Anfertigung einer tomographischen Aufnahme:
  • Aufnahme
  • Konvertierung (inzwischen in DICOM3)
  • Speicherung (PACS-Einheiten; PACS = Picture Archiving ans Communication System)
  • Bildverarbeitung: Aufbereitung (evtl. Kontrast, Rauschminderung) Matchen erfordert eine sehr starke Aufbereitung der Daten.
• Bei Vereinigung der Informationen haben Tomogrammdaten entscheidende Nachteile: Daten liegen nur als Schichten vor (räumliche Info nur durch Vorstellungskraft), keine Bearbeitung der Filme möglich, keine Farben, kein Ausblenden unwichtiger Dinge, keine Simulation geplanter eingriffe möglich.
• Segmentierung dient der Reduktion der Bildinformation auf die für die Behandlung wesentlichen Teile.
• Matchen mehrerer Modalitäten ist wichtig, da es die Voraussetzung für die Erstellung eines multimodalen Patientenmodells ist. Hier wird jedem Voxel jedes Tomogrammes ein eindeutiger Punkt im Raum zugeordnet. Wichtig z.B. bei intraoperativer Bildgebung: rechnergestützte Kontrolle des Eingriffs bei z.B. einer Tumorresektion.