Probalistisches (Affines) Matchen nach Pokrandt

• Ansatz, der in der Lage ist, alle wesentlichen Modalitäten automatisch und in vertretbarer Zeit zu überlagern.
• Ziele: Einfache Bedienung, hohe Genauigkeit, Geringer Zeitbedarf, Universalität, keine Veränderung der Originaldaten.
• Grundsätzliche Vorgehensweise: Aufnahme und Konvertierung, rigides/affines Matching, (elastisches Matching), Fusion/Visualisierung
• wesentliche Besonderheit: nach dem Einlesen der Daten ist keine Vorverarbeitung durch einen Bediener erforderlich.
• Ablauf der affinen Registrierung (siehe Bild 8: Normierung von T1 und T2, wähle initiale affine Transformation, Bewerte diese, wähle Korrektur, Bewerte korrigierte Transformation, wenn besser als nicht korrigierte T. und Ergebnis gut genug, dann Fusion)
• Tomogrammnormierung:
  • Normierung aufgrund folgender Unterschiede:
    • Verschiedene Schichtauflösungen
    • Verschiedene Schichtabstände
    • Verschiedene Voxelgrößen.
    • Gegeneinander verschobene Schichten.
  • Standardverfahren ist die trilineare Transformation.
  • Hoher Speicheraufwand für ein Tomogramm. (ca. 578MB)
  • Normierung behebt Verzerrungen. (siehe Bild 11)
• Bewertung der Transformation:
  • Güte der Tranformation ist hoch, wenn durch sie die Tomogramme so überlagert werden, dass die selben anatomischen Landmarken nahe beisammen liegen.
  • Güte der Transformation ist niedrig, wenn die korrespondierenden Landmarken weit voneinander entfernt sind.
  • Grauwerthistogramme (2D-Histogramme (siehe Bild 12)). Problem: große Anzahl von Schleifendurchläufen (ca. 36 Millionen). Sehr hoher Rechenaufwand.
  • Probalistischer Ansatz: Statt alle Voxel eines Tomogramms zu verwenden, benutzt man nur die Voxel einer möglichst gleichverteilten Untermenge. Großer Zeitgewinn. Problem: Qualität des Histogramms abhängig von der Qualität des Zufallszahlengenerators.
• Bild 14: Normierte Güte bei globaler x: Verschiebung entlang der z-Achse bzw. y: Drehung um die z-Achse. (z: Fitness)
• Gaussgewichtete entropie (siehe Bild 16 (Auswirkungen der Größe der Gaußumgebung auf die Transformationsbewertung (je größer die Umgebung, desto deutlicher die Minima))).
• Planung chirurgischer Eingriffe:
  • Anwendung in der Zugangsplanung.
  • Möglichkeit, mehrere Zugänge zu planen und sie anschließend anhand ihres Risikos für den Patienten zu bewerten.
• Modellierung kieferchirurgischer Prothesen:
  • (Bei Unterkieferpartialersatz) Dabei wird der Schädel mit seinem eigenen Spiegelbild überlagert. So lässt sich eine optimale Form der Prothese generieren.
• Hochauflösende Darstellung des Zahnbereichs:
  • Wichtig: möglichst gute Darstellung der Form der Zähne.
  • Problem: Plomben führen zu starken Artefakten im Tomogramm.
  • Lösung: Tomogramm eines Abdrucks und anschliessende Überlagerung mit artefaktbehaftetem Tomogramm, wobei die artefaktbehafteten Bereiche durch die Modellaufnahme ersetzt werden.
• Wichtigster und zugleich schwierigster Schritt ist die vollautomatische Bewertung der aktuellen Tranformation. Die probalistischen Verfahren führten zu einer immensen Beschleunigung.