Kurzfassung
Rippen in PET- und CT-Daten weisen aufgrund der Atembewegung des Patienten selbst bei Aufnahme in kombinierten PET/CT-Geräten oft unterschiedliche Positionen auf. Dies verringert die diagnostische Aussagekraft der Aufnahmen, da zur korrekten Befundung eine genaue Überlappung von Auffälligkeiten in beiden Modalitäten notwendig ist. Um dies zu erreichen, wird hier ein neuartiges Registrierungsverfahren vorgestellt, welches die präzise Registrierung von Rippen in PET/CT-Aufnahmen erlaubt. Das Verfahren benutzt die automatisch aus den CT-Aufnahmen extrahierten Mittellinien der Rippen sowie Matched Filter, um eine separate rigide Transformation jeder Rippe zu bestimmen. Die registrierten Daten werden in einer kombinierten Ansicht dargestellt, welche gleichzeitig die PET- und CT-Aufnahmen aller Rippen eines Patienten präsentiert und somit die effiziente Beurteilung von Auffälligkeiten erlaubt. Das Verfahren wurde anhand von 20 PET/CT-Aufnahmen validiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die rigide Methode eine präzise Registrierung der Rippen ermöglicht, welche nicht durch außerhalb der Rippen liegende Bildinhalte beeinflusst wird. Unter Berücksichtigung klinisch relevanter Grenzwerte konnte der Anteil der Rippenachsenpunkte mit guter Überlappung von 60.6% auf 87.7% nach Registrierung gesteigert werden. Qualitativ konnte die klinische Verwertbarkeit für alle 20 Fälle gesteigert werden.
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Literaturverzeichnis
Jacofsky DJ, Frassica DA, Frassica FJ. Metastatic disease to bone. Hosp Physician. 2004;40(11):21–8.
Kaatsch P, Spix C, et al.. Krebs in Deutschland 2007-2008. Robert-Koch-Institut und die Gesellschaft der epidemiologischen Krebsregister in Deutschland e.V.; 2012.
Even-Sapir E, Metser U, et al. The detection of bone metastases in patients with high-risk prostate cancer: 99mTc-MDP Planar bone scintigraphy, single- and multifield- of-view SPECT, 18F-fluoride PET, and 18F-fluoride PET/CT. J Nucl Med. 2006;47(2):287–97.
Kiraly AP, Qing S, Shen H. A novel visualization method for the ribs within chest volume data. Proc SPIE. 2006; p. 614108–1–8.
Wu D, Liu D, et al. A learning based deformable template matching method for automatic rib centerline extraction and labeling in CT images. Proc IEEE. 2012; p. 980–7.
Mattes D, Haynor DR, et al. PET-CT image registration in the chest using free-form deformations. Proc IEEE. 2003;22(1):120–8.
Kelly M, Declerck J. SUVref: reducing reconstruction-dependent variation in PET SUV. EJNMMI Res. 2011;1(1):16.
Besl PJ, McKay ND. A method for registration of 3-D shapes. Proc IEEE. 1992;14(2):239–56.
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Kopaczka, M., Wimmer, A., Faltin, P., Platsch, G., Kaftan, J. (2014). Multimodale Bildregistrierung für die effiziente Beurteilung von Rippenläsionen in PET/CT-Daten. In: Deserno, T., Handels, H., Meinzer, HP., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2014. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-54111-7_15
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