@misc{Tack2015, type = {Master Thesis}, author = {Tack, Alexander}, title = {Gruppenweise Registrierung zur robusten Bewegungsfeldsch{\"a}tzung in artefaktbehafteten 4D-CT-Bilddaten}, year = {2015}, abstract = {Das Ziel der Strahlentherapie ist, eine m{\"o}glichst hohe Dosis in den Tumor zu applizieren und zeitgleich die Strahlenexposition des Normalgewebes zu minimieren. Insbesondere bei thorakalen und abdominalen Tumoren treten aufgrund der Atmung w{\"a}hrend der Bestrahlung große, komplexe und patientenspezifisch unterschiedliche Bewegungen der Gewebe auf. Um den Einfluss dieser Bewegung auf die i.d.R. statisch geplante Dosisverteilung abzusch{\"a}tzen, k{\"o}nnen unter Verwendung der nicht-linearen Bildregistrierung anhand von 3D-CT-Aufnahmen eines Atmungszyklus - also 4D-CT-Daten - zun{\"a}chst die Bewegungsfelder f{\"u}r die strahlentherapeutisch relevanten Strukturen, beispielsweise f{\"u}r die Lunge, berechnet werden. Diese Informationen bilden die Grundlage f{\"u}r sogenannte 4D-Dosisberechnungs- oder Dosisakkumulationsverfahren. Deren Genauigkeit h{\"a}ngt aber wesentlich von der Genauigkeit der Bewegungsfeldsch{\"a}tzung ab. Klassisch erfolgt die Berechnung der Bewegungsfelder mittels paarweiser Bildregistrierung, womit f{\"u}r die Berechnung des Bewegungsfeldes zwischen zwei Bildern im Allgemeinen eine sehr hohe Genauigkeit erreicht wird. Auch f{\"u}r CT-Bilder, die Bewegungsartefakte, wie beispielsweise doppelte oder unvollst{\"a}ndige Strukturen, enthalten, wird unter Verwendung der paarweisen Bildregistrierung im Kontext der Registrierung eine exakte Abbildung der anatomischen Strukturen zwischen den beiden Bildern erreicht. Dabei erfolgt aber eine physiologisch unplausible Anpassung der Felder an die Artefakte. Bei Verwendung der paarweisen Bildregistrierung m{\"u}ssen weiterhin f{\"u}r einen Atemzyklus die Voxel-Trajektorien aus Bewegungsfeldern zwischen mehreren dreidimensionalen Bildern zusammengesetzt werden. Durch Bewegungsartefakte entsprechen diese Trajektorien dann teilweise keiner nat{\"u}rlichen Bewegung der anatomischen Strukturen. Diese Ungenauigkeit stellt in der klinischen Anwendung ein Problem dar; dies gilt umso mehr, wenn Bewegungsartefakte im Bereich eines Tumors vorliegen. Im Gegensatz zu der paarweisen Registrierung kann mit der gruppenweisen Registrierung das Problem der durch Bewegungsartefakte hervorgerufenen ungenauen Abbildung der physiologischen Gegebenheiten dadurch reduziert werden, dass im Registrierungsprozess Bildinformationen aller Bilder, also in diesem Kontext der CT-Daten zu unterschiedlichen Atemphasen, gleichzeitig genutzt werden. Es kann bereits im Registrierungsprozess eine zeitliche Glattheit der Voxel-Trajektorien gefordert werden. In dieser Arbeit wird eine Methode zur B-Spline-basierten zeitlich regularisierten gruppenweisen Registrierung entwickelt. Die Genauigkeit der entwickelten Methode wird f{\"u}r frei zug{\"a}ngliche klinische Datens{\"a}tze landmarkenbasiert evaluiert. Dabei wird mit dem Target Registration Error (TRE) die durchschnittliche dreidimensionale euklidische Distanz zwischen den korrespondierenden Landmarken nach Transformation der Landmarken bezeichnet. Eine Genauigkeit in der Gr{\"o}ßenordnung von aktuellen paarweisen Registrierungen verdeutlicht die Qualit{\"a}t des vorgestellten Registrierungs-Algorithmus. Anschließend werden die Vorteile der gruppenweisen Registrierung durch Experimente an einem Lungenphantom und an manipulierten, artefaktbehafteten klinischen 4D-CT-Bilddaten demonstriert. Dabei werden unter Verwendung der gruppenweisen Registrierung im Vergleich zu der paarweisen Registrierung glattere Trajektorien berechnet, die der realen Bewegung der anatomischen Strukturen st{\"a}rker entsprechen. F{\"u}r die Patientendaten wird außerdem anhand von automatisch detektierten Landmarken der TRE ausgewertet. Der TRE verschlechterte sich f{\"u}r die paarweise Bildregistrierung unter Vorliegen von Bewegungsartefakten von durchschnittlich 1,30 mm auf 3,94 mm. Auch hier zeigte sich f{\"u}r die gruppenweise Registrierung die Robustheit gegen{\"u}ber Bewegungsartefakten und der TRE verschlechterte sich nur geringf{\"u}gig von 1,45 mm auf 1,71 mm.}, language = {de} } @misc{TackKobayashiGaueretal.2015, author = {Tack, Alexander and Kobayashi, Yuske and Gauer, Tobias and Schlaefer, Alexander and Werner, Ren{\´e}}, title = {Bewegungsfeldsch{\"a}tzung in artefaktbehafteten 4D-CT-Bilddaten: Vergleich von paar- und gruppenweiser Registrierung}, volume = {Supplement 1}, journal = {21st Annual Meeting of the German-Society-for-Radiation-Oncology}, edition = {191}, publisher = {Springer}, address = {Strahlentherapie und Onkologie}, doi = {10.1007/s00066-015-0847-x}, pages = {65 -- 65}, year = {2015}, abstract = {In der Strahlentherapie von Lungentumoren kann mittels Dosisakkumulation der Einfluss von Atembewegungen auf statisch geplante Dosisverteilungen abgesch{\"a}tzt werden. Grundlage sind 4D-CT-Daten des Patienten, aus denen mittels nicht-linearer Bildregistrierung eine Sequenz von Bewegungsfeldern berechnet wird. Typischerweise werden Methoden der paarweisen Bildregistrierung eingesetzt, d.h. konsekutiv zwei Atemphasen aufeinander registriert. Hierbei erfolgt i.d.R. eine physiologisch nicht plausible Anpassung der Felder an CT-Bewegungsartefakte. Gruppenweise Registrierungsans{\"a}tze ber{\"u}cksichtigen hingegen gleichzeitig s{\"a}mtliche Bilddaten des 4D-CT-Scans und erm{\"o}glichen die Integration von zeitlichen Konsistenzbetrachtungen. In diesem Beitrag wird der potentielle Vorteil der gruppen- im Vergleich zur paarweisen Registrierung in artefaktbehafteten 4D-CT-Daten untersucht.}, language = {de} } @inproceedings{TackKobayashiGaueretal.2015, author = {Tack, Alexander and Kobayashi, Yuske and Gauer, Tobias and Schlaefer, Alexander and Werner, Ren{\´e}}, title = {Groupwise Registration for Robust Motion Field Estimation in Artifact-Affected 4D CT Images}, booktitle = {ICART: Imaging and Computer Assistance in Radiation Therapy: A workshop held on Friday 9th October as part of MICCAI 2015 in Munich, Germany. MICCAI workshop. 2015.}, pages = {18 -- 25}, year = {2015}, abstract = {Precise voxel trajectory estimation in 4D CT images is a prerequisite for reliable dose accumulation during 4D treatment planning. 4D CT image data is, however, often affected by motion artifacts and applying standard pairwise registration to such data sets bears the risk of aligning anatomical structures to artifacts - with physiologically unrealistic trajectories being the consequence. In this work, the potential of a novel non-linear hybrid intensity- and feature-based groupwise registration method for robust motion field estimation in artifact-affected 4D CT image data is investigated. The overall registration performance is evaluated on the DIR-lab datasets; Its robustness if applied to artifact-affected data sets is analyzed using clinically acquired data sets with and without artifacts. The proposed registration approach achieves an accuracy comparable to the state-of-the-art (subvoxel accuracy), but smoother voxel trajectories compared to pairwise registration. Even more important: it maintained accuracy and trajectory smoothness in the presence of image artifacts - in contrast to standard pairwise registration, which yields higher landmark-based registration errors and a loss of trajectory smoothness when applied to artifact-affected data sets.}, language = {en} }