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4D Medical Image Computing zur modellbasierten Analyse atmungsbedingter Tumor- und Organbewegungen

Atmungsbedingte Bewegungen stellen eines der Hauptprobleme der Strahlentherapie thorakaler und abdominaler Tumoren dar. Räumlich-zeitliche Bilddaten, auch 4D-Bilddaten genannt, haben der Strahlentherapie die Möglichkeit eröffnet, die räumlich-zeitliche Bewegung und Verformung von Tumoren und inneren Organen während der Atmung zu erfassen. In diesem Projekt werden unter Verwendung von artefaktreduzierten, räumlich und zeitlich hochaufgelösten 4D-CT-Datensätzen Methoden zur Modellierung, Analyse und Visualisierung dieser Bewegungen entwickelt. Die Methoden sollen als Grundlage einer Verbesserung der strahlentherapeutischen Behandlung durch Einbeziehung der räumlich-zeitlichen Tumorbewegung und Organdeformationen dienen.

Methodische Schwerpunkte des Projektes sind die Entwicklung und Evaluation von optimierten nicht-linearen Registrierungsverfahren zur möglichst genauen Schätzung von 3D-Bewegungsfeldern in 4D-Bilddaten und deren Nutzung zur Bewegungsanalyse und -modellierung von Tumoren und strahlentherapeutischen Risikoorganen (Abb.1 und 2). Auf Basis des verfügbaren Patientenkollektivs werden z.B. Interpatientenvariabilitäten hinsichtlich der auftretenden Bewegungen bestimmt. Hierbei werden die Lungenbewegungen in verschiedenen Lungenregionen betrachtet und regionenbezogene Analysen durchgeführt. Jeweilige Resultate werden genutzt, um z.B. die von dem bewegten Tumor während der Atmung überstrichenen Volumina für die unterschiedlichen Patienten zu vergleichen und Aussagen abzuleiten, ob es möglich ist, für unterschiedliche Lungenregionen typische Atemmuster zu identifizieren.

Das Projekt wird durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert (HA 2355/9-1).



Abb. 1: Visualisierung atmungsbedingter Bewegungen der Lunge, basierend auf einer Bewegungsfeldschätzung mittels optischer Fluss basierter Registrierung. Die Bewegungsamplitude ist farbkodiert dargestellt (rote Pfeile: Bewegungen von mehr als 20 mm). Abb. aus Handels et al., IJMI 76S, 433-9, 2007.


Abb. 2: Farbkodierte Visualisierung der Aufenthaltswahrscheinlichkeit von Lungentumoren von zwei Patienten, dargestellt je für ein koronares Schnittbild.

Ausgewählte Publikationen:

1. Alexander Schmidt-Richberg, Jan Ehrhardt, René Werner, Heinz Handels
   Slipping Objects in Image Registration: Improved Motion Field Estimation with Direction-dependent Regularization
   In: G.-Z. Yang Hawkes D., Reuckert D., Noble A., Taylor C. (eds.), Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2009, Part I, LNCS 5761, Springer Verlag, Berlin, 755-762, 2009.
2. H. Handels, R. Werner, T. Frenzel, D. Säring, W. Lu, D. Low, and J. Ehrhardt: 4D Medical Image Computing and Visualization of Lung Tumor Mobility in Spatio-temporal CT Image Data, International Journal of Medical Informatics, 76S, S433-S439, 2007.
3. J. Ehrhardt, R. Werner, T. Frenzel, W. Lu, D. Low,  H. Handels: Analysis of Free Breathing Motion Using Artifact Reduced 4D CT Image Data, In: P.W. Pluim, J.M. Reinhardt (eds.), SPIE Medical Imaging 2007: Image Processing, San Diego, Proc. SPIE, Vol. 6512, 1N1-1N11, 2007.
4. R. Werner, J. Ehrhardt, T. Frenzel, W. Lu, D. Low, H. Handels:  Analysis of Tumor-influenced Respiratory Dynamics using Motion Artifact Reduced Thoracic 4D CT Images. In: T. Buzug et al. (eds.), Advances in Medical Engineering, Springer Verlag, Berlin, 181-186, 2007.

Projektteam:

René Werner
Jan Ehrhardt
Heinz Handels
Alexander Schmidt-Richberg

Kooperationspartner:

Dr. rer. nat. Florian Cremers
Klinik und Poliklinik für Strahlentherapie und Radioonkologie
Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE)

Dr. med. Dr. rer. nat. Thorsten Frenzel
Ambulanzzentrum des UKE GmbH
Bereich für Strahlentherapie

Prof. Daniel Low and Dr. Wei Lu
Washington University in St. Louis, School of Medicine
St. Louis, MO, USA