Thomas Tolxdorff

Tissue identification in MR images by adaptive cluster analysis

We describe how adaptive cluster analysis and a linear model of tissue-mixing can achieve improved identification of tissues in MR images, with less reliance on human interaction. Our technique consists of two successive phases: a supervised training phase, which involves a small amount of human interaction; and an unsupervised training phase, which implements adaptive clustering. Two versions of unsupervised training are described. In the first version, which is comparable to earlier methods, no attempt is made to deal with the partial volume problem, whereas in the second version additional steps are taken to identify partial volume voxels and to estimate the tissue composition of such voxels. The reliability and accuracy of each of these versions are evaluated. We describe the results of comparative tests of our algorithms on a software phantom, MR images of a physical phantom, and in vivo MR images of human brains. These results indicate that accounting for partial volumes can improve the reliability of tissue identification.

Ramses, Ein Universelles Verarbeitungs- und Informations-System in der NMR-Diagnostischen Medizin

RAMSES ist ein universelles Software-System, das die in der medizinischen Diagnostik anfallenden NMR-spektroskopischen Daten (Nuclear Magnetic Resonance, NMR) verarbeitet und zur Verbesserung der Diagnosemoglichkeiten bereitstellt. Die NMR-Information wird in Form von Bildern und Graphen auf dem Bildschirm so dargestellt, das der Nutzer (Mediziner aller Disziplinen) einen schnellen visuellen Zugriff zu dieser Information gewinnt [1]. Das NMR-Experiment kann — zugeschnitten auf das zu untersuchende Problem — in sehr vielen methodischen Varianten durchgefuhrt werden. Es liefert als parameter-selektive Kernspintomographie eine multivariate Information [2,3]. Hieraus ergibt sich eine besondere Komplexitat sowohl bezuglich der Anwendung als auch hinsichtlich der Auswertung der Ergebnisse. In einer Vielzahl von Verarbeitungsschritten mus also das Experiment und seine Auswertung gesteuert werden. Schlieslich mussen die Schlusfolgerungen aus der Fulle der Ergebnisse schnell gezogen werden konnen.

Wissensbasierte Diagnoseunterstützung bei der Gewebecharakterisierenden Kernspintomographie

Bilderzeugungsmethoden fur die medizinische Diagnostik wie Ultraschall, Computertomographie und Kernspintomographie bilden anatomische Strukturen unter Verwendung nur eines Parameters ab. Im Unterschied dazu verwendet die parameter-selektive Kernspintomographie mehrere NMR-Parameter (NMR: Nuclear Magnetic Resonance, Kernspinresonanz) fur die Bilderzeugung. Zusatzlich erlauben diese Parameter eine mehr quantitativ ausgerichtete Bildanalyse. Mit dieser Technik ist es moglich, verschiedene Protonenklassen abzubilden, denen jeweils Substanzen wie extra-, oder intrazellularem Wasser, Lipiden oder Proteinen zugeordnet werden konnen. Dadurch werden biochemische Eigenschaften in der betreffenden Schnittebene abgebildet. Diese Darstellungstechnik erlaubt eine Gewebecharakterisierung und -differenzierung [1,2]. Zu diesem Zweck wird jede Protonenklasse, die einem bestimmten Gewebe zugeordnet ist, definiert mit Hilfe von sogenannten „NMR-Fingerabdrucken“, die aus einer Anzahl von aus Parameterhistogrammen selektierten Parameterintervallen bestehen.

RAMSES, ein Daten- und Methodenbanksystem zur Gewebecharakterisierenden Bilddarstellung in der Parameter-Selektiven Kernspintomographie

Schnittbilder durch den menschlichen Korper sind wichtige Hilfsmittel in der medizinischen Diagnostik. Sie werden durch NMR-, Rontgen-, Ultraschall- und andere Verfahren erzeugt. Eine Computerunterstutzung der bildgebenden Diagnostik basiert vor allem auf der Erkennung und Verwertung von interessierenden Regionen aufgrund von Konturen und kontrastierenden Strukturen. Bisher standen fur diesen Zweck Grauwertbilder mit anatomischer Korrelation zur Verfugung, deren strukturelle Bildinhalte bestmoglich darzustellen waren. Grundlage des Grauwertbildes ist bei Anwendung der klassischen bildgebenden Verfahren nur ein Parameter, z.B. in der Rontgenbildgebung die Absorption. Die parameter-selektive NMR-Tomographie [1,2] liefert hingegen eine mehrparametrige Information fur jedes Volumenelement der Schnittebene. Den funf NMR-Parametern (T1, T2 Spindichte, partielles Volumen, dynamischer Parameter) werden bis zu elf Zahlenwerte zugeordnet, da bestimmte Parameter eines Volumenelementes in maximal drei Komponenten aufgelost werden konnen. Aus der Vielzahl der vorliegenden NMR-Daten, die stoffspezifische Eigenschaften der in jedem Volumenelement vertretenen Substanzen beschreiben, soll die fur die Bildgebung und somit fur die Diagnoseunterstutzung relevante Information extrahiert werden.

Automatische 3D-Segmentierung und Klassifikation von Gewebe in der medizinischen Diagnostik

In der Magnetresonanztomographie (MRT) hat die Messung und Analyse von Relaxationsprozessen vollkommen neuartige Moglichkeiten zur Gewebedifferenzierung und zur Beurteilung pathologischer Prozesse in der medizinischen Diagnostik eroffnet. Zur automatischen Differenzierung verschiedener Gewebestrukturen auf der Basis der mehrdimensionalen Relaxationsparameterbilddaten wurden pyramidale Histogrammanalysealgorithmen entwickelt und implementiert. Die pyramidale Analyse mehrdimensionaler MR-Parameterhistogramme fuhrt zu einer automatischen, vollstandigen Segmentierung eines Schichtbilddatensatzes. Die Algorithmen zur histogrammbasierten Gewebesegmentierung werden erganzt durch einen Verschmelzungsalgorithmus, der die algorithmische Nachverarbeitung und Stabilisierung der Analyseergebnisse zum Ziel hat. Die simultane Segmentierung von Gewebestrukturen in verschiedenen Schichtaufnahmen ermoglicht die Visualisierung der raumlichen Verteilung von Gewebestrukturen, die zur Interpretation und Analyse insbesondere pathologischer Gewebestrukturen von besonderem medizinischem Interesse ist. Uber den konkreten Anwendungskontext hinaus sind die entwickelten Segmentierungsalgorithmen universell zur Analyse mehrdimensionaler Bilddaten verwendbar, da sie rein datengetrieben und ohne a priori Wissen arbeiten. Die fur jedes Gewebesegment extrahierten Relaxationsparameterkenngrosen konnen in einer Gewebedatenbank gespeichert werden, die die Verwaltung der in grosem Umfang anfallenden Relaxationsparameterdaten ubernimmt. Die Gewebedatenbank bildet zugleich die Ausgangsbasis fur die automatische Identifikation gesunder und pathologischer Gewebestrukturen. Durch datenbankgestutzte Klassifikationsalgorithmen werden a priori unbekannte Gewebesegmente einer Gewebeklasse zugeordnet und Diagnosevorschlage generiert. Zur Diagnoseunterstutzung sind die Segmentierungsund Klassifikationsalgorithmen in dem interaktiv benutzbaren Programmsystem SAMSON (‚System zur automatischen Segmentierung und Klassifikation von Gewebe in der MR-Tomographie‘) integriert.

Wissensbasiertes Software-System (Ramses) zur Diagnoseunterstützung in der Gewebecharakterisierenden Kernspintomographie

Computer-assisted decision support is very important to process the multi-dimensional NMR-information (NMR: Nuclear Magnetic Resonance) in parameter-selective NMR-Imaging. New segmentation algorithms and a tissue data base are the essential software tools to support analysis and interpretation of NMR-images. The presented segmentation algorithms in combination with the tissue data base lead to a comfortable and quick handling of tissue specific information. Algorithms and tissue data base have been integrated in the Software-System RAMSES (RWTH Aachen Magnetic Resonance Software System).

Automatische Segmentierung der Zunge in einer Ultraschallbildsequenz und Pseudo-3D-Darstellung der Zungenbewegung

Fur Phoniater, Linguisten und Neurologen ist die Beobachtung der Zunge und ihrer Bewegungen eine der wichtigsten Untersuchungen. Bereits kleine Storungen in der Zungenmotorik, z.B. nach Schlaganfallen, Gehirnschaden oder Operationen im Mundbereich, konnen zu deutlichen Sprechstorungen oder Schluckbeschwerden fuhren. Fur die Beobachtung der Zungenbeweglichkeit stehen die Inspektion, radiologische [1], sonographische [2–7] Untersuchungsverfahren und eine Mikrospulenmesanordnung zur Verfugung. Nur die letzten drei Verfahren gewahrleisten den indirekten Einblick auch in den geschlossenen Mund. Die Sonographie zeichnet sich vor allen Verfahren dadurch aus, das sie fur den Patienten das am wenigsten belastende und am wenigsten aufwendige Verfahren darstellt, und beliebig reproduzierbar ist. Fur die physiologischen Ablaufe des Sprechens wurde die Ultraschallmethode in der anglo-amerikanischen Literatur der letzten Jahre mehrfach dargestellt [3–5]. Weiterhin wurden Zungenbewegungen beim Schlucken gesunder Personen verschiedener Altersgruppen beschrieben [6, 7]. Eine Pilotstudie [8] zeigte erstmalig die Moglichkeit der Analyse und Dokumentation von Zungenbewegungen beim Schlucken. Fur die Zungensonographie wird der Schallkopf an den Mundboden nach cranial in sagittaler Richtung gehalten (Abb. 1). Der Einschallwinkel des mechanischen Sektorscanners betragt 100 Grad. In der Ruheposition ist die Zungenoberflache im sonographischen Bild besonders gut darstellbar (Abb. 2), denn an der Grenzflache zwischen Zunge und Luft wird der Schall nahezu vollstandig reflektiert.

Integration der heterogenen Anwendersysteme im Klinikum der RWTH Aachen mit Hilfe eines lokalen Netzes und eines Datenbank-Rechners

Die im Klinikum der RWTH Aachen vorhandenen dezentralen Rechner-Systeme wurden erganzt urn einen Datenbank-Rechner und ein lokales Netzwerk zur leistungsfahigen UnterstUtzung des Informationssystems. Aus dieser Erganzung wird logisch gesehen eine Zentrale Auskunfts-Komponente gebildet, die allgemein benotigte Daten zentral halt, pflegt und zusammen mit einem Nachrichten-System zur Verfugung stellt. Der so gewahlte Entwurf nimmt Rucksicht auf die weitgehende Autonomie der einzelnen Abteilungen bei Auswahl und Betrieb inrer Hard- und Software. Uber eine Losung des wartungsproblems bei verteilter Software wird berichtet. Das Fehlen der hoheren ISO-OSI-Protkolle in den heute verfugbaren Betriebssystemen konnte teilweise wettgemacht werden durch die Einfachheit des Schnittstellen-Protokolls.

Die Methoden des Subsystems Imageprocessing

Zur Weiterverarbeitung von Bildern, die in RAMSES erzeugt wurden und im Bildspeicher abgelegt werden, steht das Subsystem IMAGEPROCESSING zur Verfugung, dessen Verfahren mit dem Kommando IMAGE aktiviert werden konnen.

Anwendung der NMR-Spektroskopie in der Medizin

NMR-Imaging (im deutschen Sprachraum Kernspintomographie genannt) und hochauflosende NMR-Spektroskopie haben in den letzten funf Jahren Eingang in die praktische Medizin gefunden. Es handelt sich um bahnbrechende Methoden, die andere diagnostische Verfahren ersetzen konnen.