3D-Rekonstruktion medizinischer Schichtbilder für die nutzerorientierte Gestaltung der digitalen Diagnose und Therapie

Magdans, Karl GND

Im Zuge der Digitalisierung in der Medizin können 3D-Modelle zahlreichen Anwendungen wie Telemedizin oder Operationsplanung dienlich sein und zudem der Patientenkommunikation zugutekommen.
Allerdings bedingt die Verwendung von medizinischen 3D-Modellen einen komplexen Rekonstruktionsprozess. Fachfremden Anwendern ist es nicht möglich, die Korrektheit der Ergebnisse zu beurteilen. Dies liegt zum einen an der fehlenden Referenzgeometrie, zum anderen am mangelnden a-priori Wissen über die Auswirkungen der Prozessparameter während der Rekonstruktion. Weiterhin bestehen grade in der Medizin hohe Anforderungen an die Benutzerfreundlichkeit einer Rekonstruktionssoftware, um Akzeptanz bei den Anwendern zu gewährleisten. Der Mangel an nutzerorientierten Evaluationen einer solchen Software lässt keine wissenschaftlichen Aussagen bzgl. der Tauglichkeit zu.
Die vorliegende Arbeit soll eine Verbindung zwischen Bildgebung und Bildverarbeitung im Rahmen der 3D-Rekonstruktion darstellen. Dabei sollen nutzerorientierte Aspekte im Vordergrund stehen.

Dem Visualisierungsprozess zugrundeliegend werden zunächst die wissenschaftliche Einordnung und Problemstellung dargelegt sowie kritisch diskutiert. Aus den sich ergebenden Anforderungen an den Rekonstruktionsprozess folgt die Erarbeitung und Analyse eines auf einem virtuellen Ground-Truth basierten Evaluationskonzeptes.
Die Untersuchung der Rekonstruktionsparameter unter Beachtung der Schichtbildqualität führt zu Aussagen bezüglich der resultierenden 3D-Modellgenauigkeit und folglich zu eingabedaten-abhängigen Prozessparametern.
Nutzertests unter Erhebung objektiver und subjektiver Messgrößen resultieren in Hinweisen hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit des Rekonstruktionsprozesses. Anschließend erfolgt anhand von medizinischen Schichtbildern die Verifizierung der zuvor ermittelten Prozessparameter. Schließlich werden aktuellen Trends in der digitalen Medizin folgend dem Leser beispielhaft effiziente Visualisierungsmöglichkeiten veranschaulicht.

Die Untersuchungsergebnisse zeigen, dass die Schichtbildqualität einen signifikanten Einfluss auf die potenzielle Qualität des resultierenden 3D-Modelles hat. Während die Rekonstruktion und die Nachbearbeitung des 3D-Modelles direkt von der Schichtbildauflösung abhängig sind, wirken sich Rausch- und Kontrastverhältnisse primär auf die Segmentierungsqualität aus.
Rauschverhältnisse wurden identifiziert, bei welchen das Rauschfilter versagt und bei welchen eine Filterung sogar unnötig sein kann. Der Glättungsalgorithmus kann bei einer falschen Parameter-wahl zu unerwünschten geometrischen Abweichungen im 3D-Modell führen. Die Dreiecks-reduktion hat kaum Einfluss auf die geometrische Abweichung, allerdings auf die optische Qualität des 3D-Modelles.
Die Untersuchungen zur Benutzerfreundlichkeit haben ergeben, dass den Anwendern besonders manuelle Eingaben während der Rekonstruktion Unbehagen auslösen. Gepaart mit Probandenhinweisen und einer Fragebogenauswertung deuten die Ergebnisse auf hohes Optimierungspotenzial sowohl im Workflow als auch in der Gestaltung der Benutzeroberfläche hin.

In the course of the digitalization of the medical domain, 3D-models can support diverse applications like telemedicine and surgical planning but also benefit the physician-patient communication.
However, in order to obtain a medical 3D-model, a complex reconstruction process needs to be passed. Users unrelated to this subject cannot judge on the results‘ correctness. Firstly, this is due to the lack of the underlying geometry and secondly, the user has typically no a priori knowledge about the reconstruction parameters‘ effects.
Furthermore, in order to ensure acceptance in the medical field, the requirements on the usability of a reconstruction software are high. The absence of user oriented evaluations of such a software denies any scientific statements about such software’s capabilities.
This thesis aims to be considered as a connection between image aquisition and image processing with regard to 3d-reconstruction. The emphasis shall lie on the user oriented perspective.

Firstly, based on the visualisation process, the scientific categorization and problem definition shall be critically debated. Based on the derived requirements on a reconstruction process, an evalaution concept based on a virtual ground-truth shall be developed and analysed.
Under consideration of the underlying image quality, the analysis of the reconstruction parameters leads to assertions regarding the accuracy of 3D-models and therefore to process parameters based on the input data.
Conducting user tests based on the measurement of objective and subjective measurands results in indications regarding the usability of the reconstrucion process.
Subsequently, using medical images, the aformentioned process parameters are being verified. Finally, considering current trends in the digital medicine, several efficient ways to visualize are being exemplified.

According to the findings, the image quality has a significant impact on the potential quality of the 3D-model. While reconstruction and mesh processing are directly dependent on the image resolution, contrast and noise have primary impact on the segmentation quality.
Noise ratios have been identified in which the noise filter fails as well as ratios in which image filtering might even not be necessary. When using bad process parameters, the smoothing algorithm can lead to undesired geometrical deviations in the 3D-model. The triangle reduction has less impact on the geometrical quality as it has on the optical quality of the 3D-model.
The usability related analyis shows that users seem to be unconfortable when manual parameter inputs are required. Combined with the probands‘ hints as well as with the questionaire evaluation, these findings suggest a high potential for optimizing the workflow and the user interface.

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Citation style:

Magdans, Karl: 3D-Rekonstruktion medizinischer Schichtbilder für die nutzerorientierte Gestaltung der digitalen Diagnose und Therapie. 2020.

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