Forschern des Forschungscampus STIMULATE ist es gelungen, eine neuartige Methode der 2D/3D-Bildregistrierung zu entwickeln. Hierbei besteht die Aufgabe darin, die räumliche Lage eines dreidimensionale CT-Bilds aus einer interventionellen Röntgendurchleuchtung präzise zu bestimmen. Das Besondere: das vorgestellte Verfahren reduziert den benötigten Rechenaufwand für die Registrierung um etwa eine Größenordnung im Vergleich zu den heutzutage etablierten Methoden. Hierdurch eröffnen sich ganz neue Möglichkeiten der interventionellen Röntgenbildgebung, da durch den neuen Algorithmus 2D/3D-Registrierungen prinzipiell in Echtzeit eingesetzt werden können. Anwendungsbeispiele hierfür sind die Registrierung und Visualisierung von Instrumenten in 3D, die Überlagerung von Risikostrukturen in die intraoperative 2D-Durchleuchtung bzw. Fluoroskopie und die Integration von Vorwissen aus präoperativen CT-Scans.
Der Trick, den die Forscher in ihrem Ansatz nutzen, besteht im Wesentlichen aus einer Verschiebung des Rechenaufwands auf einen früheren Zeitpunkt. Die CT-Volumendaten müssen hierzu zunächst einen rechenintensiven Vorverarbeitungsschritt durchlaufen, der sie in ein spezielles Zwischenformat umwandelt. Dieses Format kann dann in der neuen schnellen Registriermethode verwendet werden, um die Patienten-/Objektposition in kürzester Zeit zu bestimmen. Der Rechenaufwand für die Vorverarbeitung stellt in der Praxis typischerweise kein Problem dar, da zwischen den CT-Aufnahmen und der Intervention hinreichend viel Zeit zur Verfügung steht.
Die detaillierte Vorstellung und die Analyse des Verfahrens wurden hochrangig in Medical Image Analysis publiziert (OpenAccess).
Die Autoren des Artikels stellen außerdem eine OpenSource-Implementierung der beschriebenen 2D/3D-Registrierung als Modul des In-House-CT-Simulations-Toolkits “CTL” zur Verfügung.
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Abstract
Fast and accurate 2D/3D registration plays an important role in many applications, ranging from scientific and engineering domains all the way to medical care. Today’s predominant methods are based on computationally expensive approaches, such as virtual forward or back projections, that limit the real-time applicability of the routines. Here, we present a novel concept that makes use of Grangeat’s relation to intertwine information from the 3D volume and the 2D projection space in a way that allows pre-computation of all time-intensive steps. The main effort within actual registration tasks is reduced to simple resampling of the pre-calculated values, which can be executed rapidly on modern GPU hardware. We analyze the applicability of the proposed method on simulated data under various conditions and evaluate the findings on real data from a C-arm CT scanner. Our results show high registration quality in both simulated as well as real data scenarios and demonstrate a reduction in computation time for the crucial computation step by a factor of six to eight when compared to state-of-the-art routines. With minor trade-offs in accuracy, this speed-up can even be increased up to a factor of 100 in particular settings. To our knowledge, this is the first application of Grangeat’s relation to the topic of 2D/3D registration. Due to its high computational efficiency and broad range of potential applications, we believe it constitutes a highly relevant approach for various problems dealing with cone beam transmission images.
(Oktober 2020)
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