Interventional Medical Image Processing mit Übung - Cheatsheet

Einführung in die digitale Bildverarbeitung

Definition:

Prozess der Verarbeitung digitaler Bilder durch Computersysteme.

Details:

• Digitale Bilder: Matrizen von Pixelwerten
• Bildverarbeitungsschritte: Aufnahme, Vorverarbeitung, Segmentierung, Merkmalsextraktion, Klassifizierung
• Typische Methoden: Filterung, Kantendetektion, Morphologische Operationen, Farbmodellumwandlungen
• Wichtige Formeln: \(G(x,y) = f(x,y) * h(x,y)\), \[f'(x,y) = \frac{\text{d}f}{\text{dx}} \text{ und } \frac{\text{d}f}{\text{dy}}\]
• Anwendungen: Medizin, Verkehrsüberwachung, Gesichtserkennung, industrielle Bildverarbeitung

Segmentierung und Klassifizierung medizinischer Bilder

Definition:

Segmentierung: Trennung von Bilddaten in relevante Bereiche/Klassen. Klassifizierung: Zuordnung von Segmenten zu vordefinierten Klassen.

Details:

• Ziele: Genauigkeit, Geschwindigkeit, Automatisierung
• Ansätze: Schwellenwertverfahren, Region Growing, Künstliche neuronale Netze
• Erfolgskriterien: Sensitivität, Spezifität, Dice-Koeffizient
• Formeln:
  • Dice-Koeffizient: \( \text{Dice} = \frac{2TP}{2TP + FP + FN} \)
  • Sensitivität: \( \text{Sensitivität} = \frac{TP}{TP + FN} \)
  • Spezifität: \( \text{Spezifität} = \frac{TN}{TN + FP} \)

Bildregistrierung und -fusion

Definition:

Bildregistrierung: geometrische Ausrichtung mehrerer Bilder; Bildfusion: Kombination mehrerer Bilder zu einem einzigen.

Details:

• Bildregistrierung: Transformation ermitteln, um Bildpunkte korrekt zuzuordnen.
• Transformationen: Translation, Rotation, Skalierung, Affin, Projektiv.
• Optimierungsmethoden: z.B. Gradientenbasierte Methoden, Mutual Information.
• Bildfusion: Fusion von Informationen, Erhöhung der Bildqualität oder Nutzwert.
• Ansätze: Pixel-basiert, Merkmal-basiert, Entscheidungs-basiert.
• Anwendungen: Bildüberlagerung in der diagnostischen Bildgebung (CT, MRT, PET, etc.).

Bildgestützte Navigation und Robotik in der Chirurgie

Definition:

Kombination von Bildgebung und Robotik zur präzisen Durchführung chirurgischer Eingriffe. Verbessert die Genauigkeit und reduziert die Invasivität der Verfahren.

Details:

• Verwendung von CT, MRT und Ultraschall zur Bildgebung.
• Navigation basierend auf präoperativen und intraoperativen Bildern.
• Roboterarme führen präzise Bewegungen aus.
• Feedback-Schleife zur Überwachung und Anpassung in Echtzeit.
• Minimierung von Fehlern und Verbesserung der Patientensicherheit.
• Beispiele: Da Vinci System, roboter-assistierte Biopsien.

Intraoperative Bildgebungstechniken

Definition:

Intraoperative Bildgebungstechniken ermöglichen bildgebende Verfahren während eines chirurgischen Eingriffs, um die Genauigkeit und Sicherheit der Operation zu erhöhen.

Details:

• Ermöglichen präzisere Navigation und Kontrolle während der Operation.
• Häufig eingesetzte Techniken: MRI, CT, Ultraschall, und Fluoroskopie.
• Integration mit Navigationssystemen zur Echtzeit-Bildgebung.
• Benötigen spezielle, sterile und mobile Geräte.
• Zielt auf Minimierung von Komplikationen und Verbesserung der Ergebnisse.

Algorithmen für die Echtzeit-Bildanalyse

Definition:

Algorithmen zur Bewertung visueller Daten in Echtzeit für Analyse und Entscheidungsunterstützung

Details:

• Anwendung in der medizinischen Bildgebung, z.B., während chirurgischer Eingriffe
• Wichtige Algorithmen: Bildregistrierung, Segmentierung, Feature-Extraktion
• Erfordert hohe Rechenleistung und optimierte Algorithmen
• Grundlagen: Convolutional Neural Networks (CNNs), andere Machine Learning Techniken
• Kernmetriken: Latenz, Genauigkeit, Robustheit
• Beispiel: \text{YOLO-Algorithmus} (You Only Look Once) für Echtzeit-Objekterkennung
• Herausforderungen: Echtzeit-Verarbeitung großer Datenmengen, Minimierung von Verzögerungen

Latenzminimierung in der Bildverarbeitung

Definition:

Verringerung der Zeitverzögerung zwischen Erfassung und Anzeige eines Bildes in interaktiven Bildverarbeitungsverfahren.

Details:

• Ziele: Echtzeitfähigkeit, erhöhte Präzision und verbesserte Nutzererfahrung
• Optimierung von Algorithmen
• Nutzung schnellerer Hardware
• Effizientes Datenmanagement
• Parallelverarbeitung und Multithreading
• Reduktion von Kommunikations- und Übertragungszeiten

Patientenspezifische Modelle und Simulationen

Definition:

Modelle und Simulationen, die an individuelle Patientendaten angepasst sind, um präzisere Diagnosen und Behandlungsstrategien zu ermöglichen.

Details:

• Verwendung von Patientenbilddaten (z. B. MRT, CT)
• Anpassung der Modelle an die Anatomie und Physiologie des individuellen Patienten
• Einsatz für präoperative Planung und Trainingssimulationen
• Simulation physiologischer Prozesse und Interventionen
• Mathematische Modellierung: Differentialgleichungen und numerische Methoden
• Software-Tools: MATLAB, Simulink, Ansys
• Integration mit bildgebenden Modalitäten und Navigationssystemen