Merkmale

• Vergleich von Pixelgrauwerten nicht einfach möglich (z.B. bei CT und MRT, Grauwerte codieren ganz andere Strukturen)
• Die Auswahl des Merkmals hat grossen Einfluss auf die Qualität der Registrierung. Durch die geschickte Auswahl kann die Transformation fast gänzlich unabhängig von Störungen werden.
• Der merkmalsraum kann einfach sein und aus:
  • allen Pixelwerten, ausgewählten Punktkoordinaten und deren Grauwerten (Punktmatchingverfahren), Kanten, Konturen, Oberflächen, Eckpunkt oder Schnittpunkte von Linien, Punkte sehr starker Krümmung
• Ausser diesen relativ einfachen Merkmalen können komplexere Beschriebungsformen verwendet werden:
  • statistische Merkmale (Momente etc.), Strukturelemente (Graphen oder Subpatterns), Kern von Objekten, Semantische Netzwerke, Modelle (z.B. anatomischer Atlas).
• Punktförmige Merkmale:
  • Künstliche Landmarken:
    • Stereotaktischer Rahmen: äußerst präzise Identifikation; garantiert hochgenaue Überlagerung der Bilder. Nachteil: erhebliche Belastung für den Patienten.
    • Schrauben mit Innengewinde: äußerst genaue Ergebnisse. Nachteil: starke Belastung des Patienten.
    • Aufgeklebte Ringe: Fiducials, geringe Belastung für den Patienten. NAchteil: wesentlich schlechtere Genauigkeit. Durch die leichte Verschiebbarkeit der Haut liegt sie bei ca. 3mm.
  • Anatomische Landmarken:
    • z.B. Mittelpunkte der Augäpfel, Kreuzung der sehnerven, Enden der Gehörgänge oder Kreuzung gedachter Linien zwischen keicht zu identifizierenden Objekten. Nachteil: Zur Extraktion wird teures Personal benötigt.
  • Großer Vorteil des letzteren Ansatzes: Patient wird nicht belastet. Die Landmarken behalten für einen sehr langen Zeitraum ihre Position bei.
  • Ähnlichkeitsmetrik: Kreuzkorrelation oder Summe der absoluten Differenzen der Intensitäten, ...
  • Sind die Merkmale komplexer, do werden ``High-Level''-Metriken angewendet: Struktur-Matchen, Semantische Netze oder Baum- und Graphenabstände.
  • Die Wahl der Ähnlichkeitsmetrik ist entscheidend für ein erfolgreiches Matchen.
  • Größter Vorteil der Punktmatchingverfahren ist ihre geringe Laufzeit. In vielen Fällen nur wenige Sekunden. Zeit zur Extraktion der Punkte dauert jedoch bis zu einer halben Stunde.
  • Automatisieren von Punktmatchingverfahren grundsätzlich nicht möglich, wegen der zwingen vorzunehmenden Segmentierung.
• Verwendung von Oberflächen:
  • Annahme: beide zu überlagernden Objekte haben etwa die gleiche Oberflächenform.
  • Summe der euklidischen Abständeder Punkte zum z.B. Kopf in Richtung des Schwerpunktes der Hautkontur des Kopfes ist Maß für die Güte.
  • größter Nachteil: aufwendige Berechnung der einzelnen Abstände.
  • größter Vorteil: Möglichkeit einer Teilautomatisierung. (Erkennung der Haut durch Grauwertschwellverfahren).
  • Hohe Genauigkeit durch hohe Anzahl an Oberflächenpunkten (oft mehr als 30000).
• Verwendung berechneter Landmarken:
  • Krümmung (weil invariant gegenüber Rotation und Translationen)
  • Darstellung in Form von B-Splines
  • Nachteil: sehr hoher Rechenaufwand.
• Voxelbasierte Verfahren:
  • Erster Anasatz: Verwendung der Grauwerte aller Voxel des Tomogramms anstatt segmentierter Landmarken.
  • Nachteil: Beschränkung auf monomodale Bildpaare.
  • Weiteres Verfahren, mit dem auch das Überlagern von multimodalen Bildern möglich ist. Dies geschieht durch spezielle Gütefunktionen.
  • Voxelbasierte Verfahren stellen zur Zeit die universellsten Ansätze für die multimodale Registrierung dar.