Registrierung von Tumoren in PET-Bildern anhand merkmalslistenbasierter Kreuzkorrelationsverfahren

Sander, Kathrin

The main focus of this thesis is the analysis of some chosen pixel-based and feature-list cross-correlation algorithms for automatically comparing nuclear-medical images. Based on the latest results of using several cross-correlation algorithms for matching synthetic and medical fundus images a first test series shall prove the applicability of such algorithms even for comparing natural and noisy PET- images. Therefore a template image showing a tumor is chosen from a PET-image- series. The task is to find this template within several PET-image-series being acquired at later medical examination dates. As a result one gains knowledge of the reliability of the tested correlation algorithms for matching nuclear- medical images, whereas the results of the feature-list algorithms are most interesting. On the one hand the feature-list algorithms react quite sensitive to noise, but on the other hand they work much faster due to the small amount of edges that have to be compared. Despite the bad quality of PET-images the feature-list difference-correlation works as the fastest algorithm quite precisely and proves to be the best algorithm. Based on these results the feature-list difference-correlation is set to solve a given problem related to practice in oncology. In the centre of the second test series is the determination of the individual radiation dose (dosimetry) for destroying tumors using the radio peptide therapy. In the course of a dosimetry one manually has to place masks of several body regions in temporally shifted whole body scintigraphies of a patient. By means of these masks the modification of the mean gray values within the body regions and hence the amount of decomposing radioactive material can be determined. In the second test series these masks shall be placed automatically using the feature-based difference- correlation. The automatically acquired mean gray values are compared to the manually acquired ones. The gained results confirm those of the first test series and prove the applicability of feature-list cross-correlation algorithms for comparing nuclear-medical images.

Inhalt dieser Arbeit ist die Untersuchung ausgewählter pixel- und kantenlistenbasierter Kreuzkorrelationsverfahren beim automatischen nuklearmedizinischen Bildvergleich. Ausgehend vom bisherigen Kenntnisstand über die Arbeitsweise der verschiedenen Korrelationsverfahren beim Matchen synthetischer und medizinischer Fundusbilder werden in eine ersten Testreihe Voruntersuchungen zur Anwendbarkeit dieser Algorithmen beim Vergleich natürlicher, stark verrauschter PET-Bilder durchgeführt. Dabei stehen die Algorithmen vor der Aufgabe, ein Templatebild, welches einer PET-Bildserie entnommen wird, sowohl innerhalb dieser Bildserie als auch in den Aufnahmen folgender Untersuchungszeitpunkte korrekt zu lokalisieren. Im Ergebnis sind Aussagen über die Zuverlässigkeit der einzelnen Korrelationsverfahren beim Matchen nuklearmedizinischer Bilder möglich. Von besonderem Interesse sind dabei die Ergebnisse der gegenüber Bildstörungen sehr empfindlichen, aufgrund der geringen Anzahl zu vergleichender Kanten jedoch deutlich schneller arbeitenden kantenlistenbasierten Algorithmen. Trotz der extrem schlechten Qualität der PET-Bilder arbeitet die kantenlistenbasierte Differenz-Korrelation als schnellster untersuchter Algorithmus fehlerfrei und erweist sich in diesem Test als bestes Verfahren. Aufbauend auf diesen Ergebnissen wird die kantenlistenbasierte Differenz-Korrelation in einer zweiten Testserie zur Lösung einer praxisrelevanten Aufgabe der Onkologie eingesetzt. Im Mittelpunkt steht dabei die Ermittlung der patientenspezifischen Strahlendosierung (Dosimetrie) zur Tumorbekämpfung bei der Radiorezeptortherapie. Im Rahmen einer Dosimetrie müssen Masken verschiedener Körperregionen in zeitlich versetzt aufgenommenen Ganzkörperszintigraphiebildern eines Patienten platziert werden. Mit Hilfe dieser Masken kann die Veränderung der mittleren Grauwerte dieser Regionen über die Zeit und damit die Menge zerfallener radioaktiver Elemente im Patientenkörper ermittelt werden. Die bislang manuell ausgeführte Maskenplatzierung erfolgt in dieser Testserie durch den Einsatz der kantenlistenbasierten Differenz-Korrelation. Die automatisch ermittelten Grauwerte werden mit den manuell bestimmten Referenzwerten verglichen. Die dabei gewonnenen Ergebnisse bestätigen die Aussagen der ersten Testserie und belegen die Einsetzbarkeit der kantenlistenbasierten Differenz-Korrelation zum Vergleich nuklearmedizinischer Bilder.

Ilmenau, Techn. Univ., Diplomarbeit, 2006

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Sander, Kathrin: Registrierung von Tumoren in PET-Bildern anhand merkmalslistenbasierter Kreuzkorrelationsverfahren. 2006.

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