Automatisierte Koregistrierung von PET-Ganzkörperaufnahmen mit stückweise starren Transformationen


Automatisierte Koregistrierung von PET-Ganzkörperaufnahmen mit stückweise starren Transformationen

Hofheinz, F.; Pötzsch, C.; van den Hoff, J.

Ziel: Im Gegensatz zur intraindividuellen Koregistrierung von PET-Kopfaufnahmen, bei der zumindest die Außenkonturen des Kopfes in verschiedenen Aufnahmen konstant sind, steht man bei der Koregistrierung von PET-Großkörperaufnahmen vor dem Problem, dass sich die zu vergleichenden Datensätez beträchtlich voneinander unterscheiden können. Versucht man alle Unterschiede durch elastische Transformationen zu berücksichtigen, kann es leicht zu Verfälschungen der Bilder kommen. Beschränkt man sich lediglich auf starre Transformationen, gelingt lokal keine gute Anpassung der Intensitäten. Unser Ziel war die Entwicklung einer routinefähigen Methode, die PET-Ganzkörperaufnahmen bestmöglich bei vollständigem Informationserhalt gegeneinander koregistriert. Der Fokus der Entwicklung lag auf der Registrierung von Follow Up Studien. Die Algorithmen sollten über ein benutzerfreundliches graphisches Interface gesteuert werden können.

Methodik: Bei dem von uns verfolgten Ansatz wird eine der beiden Aufnahmen in verschiedene Areale unterteilt. Diese Areale werden dann unabhängig voneinander gegen die andere Studie registriert. Dabei werden nur starre Transformationen verwendet. Die gesamte Transformation ist damit eine stückweise starre Transformation und der stetige Übergang zwischen den Arealen wird durch Interpolation realisiert. Die besten Transformationsparameter werden mit Hilfe einer modifizierten Methode der konjugierten Gradienten gesucht, wobei die Übereinstimmung der Bilder mittels der Korrelation der Voxelintensität und der "Mutual Information" der Bilder bewertet wird.

Bei allen durchgeführten Koregistrierungen konnte eine Verbesserung der Übereinstimmung der PET-Daten erreicht werden. Insbesondere wenn die Areale ganze Organe umschließen, lassen sich auf der Grundlage dieser quasi elastischen Transformation auch starke Unterschiede in den Bildern erfassen und verlustfrei aufeinander abbilden. Die Größe der Areale beeinflusst dabei die Qualität der Ergebnisse. Umfasst ein Areal den gesamten Datensatz, kann nur mit einer mäßigen Güte der Koregistrierung gerechnet werden. Je kleine die Areale umso besser die Resultate. Die Rechenzeiten liegen typischerweise bei zwei bis fünf Minuten. Die Benutzerinteraktion reduziert sich auf die Wahl der interessierenden Areale. Zusätzlich kann der verwendete Algorithmus über Informationen zum Inhalt der Aufnahmen beschleunigt bzw. optimiert werden.

Schlussfolgerungen: Das hier vorgestellte Koregistrierungsprogramm lierfert bei kurzen Rechenzeiten stabile und genaue Ergebnisse und erscheint somit für den Routineeinsatz geeignet.

  • Poster
    Gemeinsame Jahrestagung d. Deutschen,Österreichischen u. Schweizerischen Gesell. f. Nuklearmedizin, 27.-30.04.2005, Basel, Schweiz
  • Abstract in refereed journal
    Nuklearmedizin 44(2005), A162

Permalink: https://www.hzdr.de/publications/Publ-7384
Publ.-Id: 7384