Visual Computing zur 3D/4D Analyse von zerebralen arteriovenösen Malformationen
Zusammenfassung
Die zerebrale arteriovenöse Malformation (AVM) ist eine Fehlbildung des Gefäßsystems im Gehirn. Durch eine AVM wird das mit Sauerstoff angereicherte Blut von den arteriellen Gefäßen zu einem großen Teil direkt ohne Kapillarbett in die abführenden venösen Gefäße geleitet, wodurch es zu einer verminderten Sauerstoffversorgung des Gehirns kommen kann. Diese Kurzschlussverbindung erhöht durch den anormal hohen Blutdruck in den Venen das Risiko einer schweren intrazerebralen Blutung. Für die Behandlung von AVM stehen u.a. endovaskuläre Embolisation, neurochirurgische Operation und stereotaktische Radiochirurgie sowie deren Kombination zur Verfügung. Ziel der Behandlung ist die vollständige Ausschaltung der Fehlbildung und die gleichzeitige Minimierung des Risikos der Behandlung. Hierbei sind insbesondere die Lokalisation und Quantifizierung der AVM, die Detektion von zuführenden (Feeder) und abfließenden Gefäßen (draining veins) sowie die Beurteilung des zeitlichen Einströmverlaufes des Blutes von besonderem Interesse.
Abb.1: Darstellung der zeitlichen Signalverläufe für
zwei Voxel (rot, blau) aus der 4D-MRT Datensequenz
Das Softwaresystem AnToNIa (Abk. f.: Analysis Tool for Neuro Imaging Data) wurde zur kombinierten Visualisierung und Analyse von räumlichen und räumlich-zeitlichen MRT-Datensätzen entwickelt. Mit seiner Hilfe sollen nicht-invasive 3D- und 4D-MRT-Bildsequenzen kombiniert, qualitativ und quantitativ mit Hilfe neuer Visualsierungstechniken für AVM und Feeder analysiert und visuell mit der DSA verglichen werden. Der Grundgedanke ist hierbei, die zeitaufgelöste Information im dreidimensionalen Raum darzustellen und so eine Betrachtung aus beliebigen Betrachtungswinkeln und Schnittebenen zu ermöglichen. Diese Informationen über die individuelle Struktur der AVM sollen die Therapieplanung und Verlaufskontrolle unterstützen.
Abb.2: Farbcodierte Darstellung der Hämodynamik in der
2D Schnittebene (links) und im 3D Oberflächenmodel (rechts)
Ausgewählte Publikationen:
- Nils D. Forkert, Dennis Säring, Till Illies, Jens Fiehler, Heinz Handels: Automatische Lokalisation und hämodynamische Charakterisierung von Gefäßstrukturen bei arteriovenösen Malformationen, Bildverarbeitung für die Medizin 2008, BVM 2008, Informatik aktuell, Springer Verlag, Berlin, 2008.
- Säring D., Fiehler J., Piening M.M., Forkert N., Handels H., Visual Computing zur Analyse von zerebralen arteriovenösen Malformationen in 3D- und 4D-MR-Bilddaten, Bildverarbeitung für die Medizin 2007, BVM 2007, München , Informatik aktuell, Springer Verlag, Berlin, 262-266, 2007.
- Dennis Säring, Jens Fiehler, Nils Forkert, Merle Piening, Heinz Handels: Visualization and Analysis of Cerebral Arteriovenous Malformation Combining 3D and 4D MR Image Sequences, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 2, 75-79, 2007.
Projektteam:
Dennis SäringNils Forkert
Heinz Handels
Kooperationspartner:
Jens Fiehler
Till Illies
Karolin Wenzel
Klinik / Poliklinik für Neuroradiologie, UKE
