Interventional Medical Image Processing - Cheatsheet

Techniken der Bildregistrierung und ihre Anwendung in Diagnostik und Therapie

Definition:

Techniken zur Ausrichtung und Überlagerung medizinischer Bilder aus verschiedenen Quellen oder Zeitpunkten – entscheidend für präzise Diagnose und Behandlungsplanung.

Details:

• Ausrichtung mehrerer Bilddatenquellen, z.B. CT, MRT, PET
• Algorithmen: rigide, affines, nicht-lineare Registrierung
• Anwendungen: Tumornachverfolgung, Chirurgische Navigation, Strahlenbehandlungsplanung
• Ziel: Erhöhung der Genauigkeit und Verlässlichkeit medizinischer Diagnosen und Therapien
• Mathematische Modelle: Kostenfunktionen zur Minimierung (z.B. SSD, Mutual Information)

Multimodale Bildregistrierungsmethoden und ihre Genauigkeitsbewertung

Definition:

Kombination von Bildern aus verschiedenen Bildgebungsverfahren zur genauen Fusion und Auswertung.

Details:

• Verwendet in: CT, MRT, PET, Ultraschall
• Methoden: Punktbasierte Registrierung, Oberflächenbasierte Registrierung, Intensitätsbasierte Registrierung
• Transformationsmodelle: Rigid, Affin, Nichtlinear
• Genauigkeitsbewertung: Zielregistrierung, Phantombasierte Evaluierung, Klinische Validierung
• Fehlermetriken: Mittlerer Quadratischer Fehler (MSE), Kreuzkorrelation, Mutual Information (MI)

Algorithmen der Bildsegmentierung einschließlich maschinellem Lernen

Definition:

Bildsegmentierung teilt ein Bild in bedeutungsvolle Regionen auf. Maschinelles Lernen wird verwendet, um diese Segmente präzise zu identifizieren und zu klassifizieren.

Details:

• Klassische Algorithmen: Thresholding, Region Growing, K-Means, Watershed
• ML-Ansätze: Supervised Learning (CNN, U-Net), Unsupervised Learning (Autoencoder), Reinforcement Learning
• Verfahren: Pixel-Klassifikation, Grenzerkennung
• Evaluierung: Jaccard-Index, Dice-Koeffizient
• Anforderung: Trainingsdaten, Rechenleistung (GPU/TPU)

Anwendungen der Segmentierung in der Tumorerkennung

Definition:

Anwendungen der Segmentierung in der Tumorerkennung

Details:

• Segmentierung trennt Tumorgewebe von gesunden Strukturen.
• Verbessert die Genauigkeit der Diagnose und Behandlung.
• Wird in bildgestützten Biopsien und Tumorresektionen verwendet.
• Maschinelles Lernen und Deep Learning können die Segmentierungsgenauigkeit verbessern.
• Verwendung von 3D-Segmentierung in CT und MRT-Scans.

Iterative und klassische Bildrekonstruktionsmethoden wie FBP

Definition:

Iterative und klassische Bildrekonstruktionsmethoden zur Wiederherstellung des Ursprungsbildes aus projektierten Daten (CT/MRT).

Details:

• Filtered Back Projection (FBP): Klassische Rekonstruktionsmethode, schnell, anfällig für Artefakte und Rauschen.
• Iterative Methoden: Nutzen wiederholte Anpassung, um genauere Bilder zu erzeugen, aufwändiger in der Berechnung.
• FBP Formel: \[ \text{Bild}(x,y) = \frac{1}{2\pi} \int_{0}^{2\pi} \mathcal{R}_\theta (s) * \text{Filter}(s) \, d\theta \]
• Iterative Formeln: Häufig nutzen von Algorithmen wie ART (Algebraische Rekonstruktionstechnik) und SIRT (Simultane Iterative Rekonstruktionstechnik).
• Vorteil Iterative Methoden: Reduktion von Rauschen und Artefakten, höhere Bildqualität.
• Nachteil FBP: Sensitiv gegenüber Messfehlern, harte Kanten führen zu Ringartefakten.
• Nachteil Iterative Methoden: Langsame Rekonstruktionszeiten, hoher Rechenaufwand.

Rekonstruktion aus unvollständigen oder verrauschten Daten

Definition:

Rekonstruktion aus unvollständigen oder verrauschten Daten: Methode zur Wiederherstellung von Bildinformationen trotz fehlender oder gestörter Daten.

Details:

• Basiert auf Algorithmen wie iterativer Rekonstruktion und Regularisierung.
• Ziel: Reduktion von Rauschen und Verbesserung der Bildqualität.
• Wichtige Techniken: Compressed Sensing, Bayesianische Methoden.
• Beispiel: Radon-Transformation für CT-Bildgebung.
• Formel für Regularisierungsterm: \[ R(x) = ||Ax - b||_2^2 + \lambda ||x||_1 \]

Techniken zur Optimierung der Echtzeit-Bildverarbeitung und Nutzung von GPUs

Definition:

Techniken zur Optimierung der Echtzeit-Bildverarbeitung und Nutzung von GPUs konzentrieren sich auf die Verbesserung der Geschwindigkeit und Effizienz bei der Verarbeitung großer Bilddatenmengen unter Einsatz von Grafikprozessoren.

Details:

• Parallelisierung: Aufgaben werden in kleinere Aufgaben aufgeteilt, die parallel auf mehreren Kernen der GPU ausgeführt werden.
• Speicherverwaltung: Effiziente Nutzung und Verwaltung des GPU-Speichers zur Minimierung von Latenzen. Vermeidung unnötiger Datenübertragungen zwischen CPU und GPU.
• Algorithmus-Optimierung: Anpassung von Algorithmen für die parallele Ausführung, z.B. durch Nutzung von Streaming-Multiprozessoren (SMs).
• CUDA & OpenCL: Verwendung von Sprach- und Programmiermodellen für die Entwicklung leistungsstarker GPU-basierter Anwendungen.
• Pipelines: Einrichtung von Datenverarbeitungspipelines zur effizienten Durchführung von Bildverarbeitungsaufgaben (z.B. Filterung, Transformationen).
• Speicher-Hierarchie: Nutzung von Caches und geteiltem Speicher (\textit{shared memory}) für schnellen Datenzugriff.
• Reduktion von Bottlenecks: Identifizierung und Beseitigung von Engpässen in der Rechen- und Speicherarchitektur.
• Benchmarking: Kontinuierliche Leistungstests und Profiling zur Identifikation von Optimierungspotenzialen.

Algorithmische Unterstützung für roboterassistierte Operationen und Navigation

Definition:

Anwendung von Algorithmen zur Echtzeit-Unterstützung und Steuerung bei roboterassistierten chirurgischen Eingriffen, Navigation durch medizinisches Bildmaterial.

Details:

• Algorithmen für Bildregistrierung, Segmentierung, Pfadplanung.
• Datenfusion aus verschiedenen Bildquellen (CT, MRT, Ultraschall).
• Echtzeit-Feedback für präzisere Instrumentenführung.
• Robotische Bewegungsplanung und Kollisionsvermeidung.
• KI und maschinelles Lernen zur Verbesserung der OP-Resultate.