Curved Planar Reformation for Vessel Visualization
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Date
2004Author
Kanitsar, Armin
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Die Einführung hoch auflösender Computer Tomographen erlaubt die Akquisition immer feinerer anatomische Details. Dadurch werden neue Untersuchungsmethoden ermöglicht. Die Erfassung von Gefäßstrukturen mittels Computer Tomographie; genannt Computer Tomographie Angiographie (CTA); ist eine der wichtigsten Anwendungen dieser neuen Verfahren. Die rasante Entwicklung im Bereich der Akquisitionstechniken erlaubt hoch qualitative und nahezu isotropische Daten in sehr kurzer Aufnahmedauer (40 70s). Die anschließende Befundung der Schichtbilder (bis zu 1500 Einzelbilder!) ist jedoch langwierig. Dies bedeutet; dass die Nachbearbeitung der akquirierten Daten zum limitierenden Faktor in der klinischen Routine wurde. Computer unterst ützte Nachbearbeitung und Visualisierung wird daher zu einem integralen Bestandteil dieser Anwendungen. Der Schwerpunkt dieser Arbeit ist die klinisch relevante Visualisierung von kontrastierten Blutgefäßen in Computer-Tomographie-Angiograpie-Daten. Verschiedene Methoden zur Darstellung des Gefäßquerschnittes durch Curved Planar Reformation (CPR) werden vorgeschlagen. Ein robustes Verfahren zur Extraktion der Gefäßzentralachse wird erläutert. Des weiteren werden verschiedene Visualisierungs-Algorithmen anhand eines komplexen Volumsdatensatz untersucht. Einführend werden Untersuchungsverfahren großer Bildserien aus CTA Untersuchungen der unteren Extremitäten vorgestellt. Zwei verschiedene Ansätze zur Diagnose von Gefäßanomalien peripherer Gefäße (Stenosen; Verschlüsse; Aneurysmen und Verkalkungen) werden vorgestellt. Ein semi-automatisches Verfahren zur Berechnung der Gefäßzentralachse wird präsentiert. Weiters wird eine interaktive Segmentierungsmethode für die Detektion von Knochen vorgeschlagen. Basierend auf der abgeleiteten Gefäßachse werden verschiedene Visualisierungsans ätze vorgeschlagen. Eine Möglichkeit röhrenartige Strukturen darzustellen ist die Extraktion und Darstellung einer längsverlaufenden Schnittebene entlang der Zentralachse. Dadurch werden Durchmesser (z.B. das Gefäßlumen) und mögliche Anomalien (z.B. Verkalkungen) in dieser Schnittebene sichtbar. Dieses Verfahren wird als Curved Planar Reformation (CPR) bezeichnet. Es werden drei CPR-Methoden beschrieben: die Projizierende CPR; die Gestreckte CPR und die Ausgerichtete CPR. Die unterschiedlichen Eigenschaften der Darstellungen werden anhand eines Phantom Datensatzes gezeigt. Schwachpunkte des CPR Verfahrens konnten durch die Einführung von Erweiterungen verbessert werden. Die Schicht CPR erhöht die Toleranz gegenüber ungenauen Gefäßachsen. Mittels rotierbarer CPR kann der gesamte Querschnitt des Gefäßes erfasst werden. Die Multiple Gefäß CPR erlaubt die Darstellung ganzer Gefäßbäume. Eine weitere Verbesserung des CPR Verfahrens kann durch die Auflösung räumlicher Beziehungen erreicht werden. Es werden zwei neue CPR Methoden vorgestellt; welche dadurch eine effiziente Darstellung von Gefäßen erlauben. Die Spiralförmige CPR stellt das gesamte Gefäßvolumen in einem einzelnen Bild dar. Die Extraktion der Schnittebene basiert nicht mehr auf einer erzeugenden Geraden sondern auf zwei ineinander verschachtelten Spiralen. Die zweite Methode bietet die Möglichkeit den gesamten Gefäßbaum überschneidungsfrei darzustellen. Dies wird durch geringe Rotationen an den Bifurkationen realisiert. Die benötigte Deformation wird durch ein rekursives Verfahren bestimmt. Der letzte Teil dieser Arbeit beschäftigt sich mit der generellen Akquisition komplexer Strukturen mittels Computer Tomographie. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellierungs- und Aufnahmeverfahren ist die geometrische Komplexität des untersuchten Gegenstandes irrelevant. Hohlräume; Löcher; verschachtelte Strukturen und Oberflächendetails werden korrekt abgebildet. Lediglich die; sich stetig verbessernde; Auflösung des Computer Tomographen stellt eine natürliche Einschränkung hinsichtlich der Qualität der akquirierten Daten dar. Die Vorteile dieses Modellierungsverfahren werden anhand eines Christbaum Modells demonstriert; welches die Charakteristika eines komplexen Objektes erfüllt. Die Anwendung von bestehenden Volumsvisualisierungstechniken auf diesen Datensatz ist unmittelbar möglich. Unter anderem wird an diesem Datensatz die Robustheit der CPR Darstellungen demonstriert. - With the introduction of high-resolution computed tomography modalities the acquisition of fine anatomical details is made possible. This allows new investigation procedures. The coverage of vascular structures using computed tomography; i.e. computed tomography angiography (CTA); is one of the most important applications in this area. Recent developments in the field of acquisition techniques provide high-quality; near isotropic data within small acquisition times (40 70s). The subsequent evaluation of the cross-sectional images (up to 1500 images!) is a time-consuming process. Therefore post-processing of acquired data was found out to be the bottleneck in the clinical routine. Computer aided post-processing and visualization becomes an essential part of this application. The main focus of this work is the clinical relevant visualization of vascular structures form computed tomography angiography data. Different methods for visualizing the vessel lumen by means of curved planar reformation are proposed. The appropriate center line extraction for the vessel is discussed. In addition to that a complex volumetric data set is presented and evaluated by different visualization algorithms. Investigation methods of large image sequences of the lower extremities are discussed. Two different approaches for peripheral vessel diagnosis dealing with stenosis and calcification detection are introduced. A semi-automated vesseltracking tool for centerline extraction and an interactive segmentation tool for bone removal is discussed. Based on the deduced central axis different visualization techniques are proposed. One way to display tubular structures for diagnostic purposes is to generate longitudinal cross-sections in order to show their lumen; wall; and surrounding tissue in a curved plane. This process is called curved planar reformation (CPR). Three different methods to generate CPR images are described: Projected CPR; stretched CPR; and straightened CPR. A tube-phantom was scanned with Computed Tomography (CT) to illustrate the properties of the different CPR methods. Targeting the drawbacks of visualizing tubular structures using CPRs three enhancements to the basic methods are introduced. The thick-CPR method improves the tolerance of imprecise vessel centerlines. A rotating-CPR covers the complete vessel cross section. The multi-path-CPR displays entire vascular trees. A further improvement of CPR techniques is accomplished by the relaxation of spatial coherence. Two advanced methods for efficient vessel visualization; based on the concept of CPR; are introduced. A helical CPR visualizes the interior of a vessel in a single image. The curved plane extraction is no longer based on a generating line; but on two interleaved spirals. Furthermore; a method to display an entire vascular tree without mutually occluding vessels is presented. Minimal rotations at the bifurcations avoid occlusions. For each viewing direction the entire vessel structure is visible. The estimation of the necessary deformation is done in a recursive manner. The final part of this work reports on using computed tomography as a model acquisition tool for complex objects in computer graphics. Unlike other modeling and scanning techniques the complexity of the object is irrelevant in CT; which naturally enables to model objects with; for example; concavities; holes; twists or fine surface details. The only limitation of this technique is the steadily increasing resolution of computed tomography modalities. For demonstration purposes a Christmas tree is scanned. It exhibits high complexity which is difficult or even impossible to handle with other techniques. The application of existing volume visualization methods is straight forward. The robustness of CPR techniques is demonstrated on this dataset.