Gehirnsegmentierung mit der Wasserscheidentransformation. Xin Zhou

Transkript

1 Gehirnsegmentierung mit der Wasserscheidentransformation Xin Zhou 1

2 Gehirnsegmentierung mit der Wasserscheidentransformation (WST) Gliederung Sinn der Gehirnsegmentierung Struktur des Gehirns Wasserscheidentransformation Gehirnextraktion mittels WST Experimente 2

3 Sinn der Gehirnsegmentierung Entwicklung der Informationsverarbeitung im Bereich Medizin (Ultraschall, CT, MRT, PET) Einsatz der MRT in Gehirn-Diagnostik Auswertung der Bilddaten Motivation Ein wichtiger Schritt in neurologischer Bildverarbeitung Ausgangspunkt für Visualisierung & Quantifizierung des Gehirns 3

4 Gehirnsegmentierung mit der Wasserscheidentransformation Gliederung Sinn der Gehirnsegmentierung Struktur des Gehirns Wasserscheidentransformation Gehirnextraktion mittels WST Experimente 4

5 Großhirn Kleinhirn Zwischenhirn Hirnstamm WM (white matter =weiße Substanz =Nervenfasern) GM (grey matter =graue Substanz =Nervenzellkörper) CSF (cerebrospinal fluid =Zerebrospinal Flüssigkeit =Rückenmarkflüssigkeit) Struktur des Gehirns 5

6 Struktur des Gehirns T1 gewichtete MR-Bilder 6

7 Struktur des Gehirns T1-gewichtete MR Bilder Manche Organe sind erst durch MR darstellbar MR Bilder Verschiedenheit der Signalintensität- guter Weichgewebekontrast (zwischen WM, GM, sowie CSF) Keine schädliche ionisierende Strahlung durch Tests als geeignet für Diagnose befunden Radiofrequenz-Inhomogenität Magnetfeld nicht homogen Stärke des Magnetfeldes ist abhängig vom Abstand zur Spule des Gerätes 7

8 Struktur des Gehirns T1 Liquor dunkel T2 - Liquor hell 8

9 Gehirnsegmentierung mit der Wasserscheidentransformation Gliederung Sinn der Gehirnsegmentierung Struktur des Gehirns Wasserscheidentransformation Gehirnextraktion mittels WST Experimente 9

10 Wasserscheidentransformation (WST) Grauwert (oder Gradientenbetrag) eines 2D Bildes als Relief M: lokales Minimum, W:Wasserscheidenlinien 10

11 Wasserscheidentransformation Annahme: Regionen sind durch hohe Gradienten (Gebirge) voneinander abgegrenzt Idee: Zweidimensionales Grauwertbild (oder Gradientenbild) als topografisches Relief auffassen Grauwert eines Bildpunktes als Erhebung interpretieren 11

12 Wasserscheidentransformation Methode: Suche nach Gebieten, die in den gleichen Punkt entwässert werden. Allmähliches Auffüllen der Region (Flutungsprozess oder Beregnung ), Bestimmung der Wasserscheidenlinien. 12

13 Wasserscheidentransformation Engl.:Pre-flooding: Flutungsprozess Einen steigenden Wasserspiegel zu simulieren Dämme zu errichten wenn zwei (tiefe) Wasserbecken miteinander zusammenstoßen 13

14 Wasserscheidentransformation Pre-flooding: Flutungsprozess Grauwert Relief 14

15 Wasserscheidentransformation Die Flutung beginnt auf dem Pixel mit dem niedrigsten Höhenwert Entweder ein isoliertes neues Wasserbecken entsteht oder existierende Wasserbecken werden erweitert. Erweiterung einer existierenden Region neue Region lokales Minimum (mit dem niedrigsten Höhenwert) 15

16 Wasserscheidentransformation Verschmelzen oder nicht? Wenn beide Wasserbecken tief genug sind (>Hpf)... Schwellwert Hpf (Height of pre-flooding) Damm, Wasserscheide einmal gebildete Wasserscheiden bleiben trotz weiterer Flutung erhalten 16

17 Wasserscheidentransformation Ergebnis zur Segmentierung 17

18 Wasserscheidentransformation Noch ein Beispiel mit Gradienten Grauwert Gradient 18

19 Wasserscheidentransformation Grauwert gegen Gradienten Plateau Alles inkl. des Plateaus ist mit Wasser überdeckt keine Segmentierung Wand (oder Gebirge) Wasserscheiden- Linie entsteht an der Stelle der Wand 19

20 Wasserscheidentransformation Problem:Übersegmentierung Grund: Gradient ist empfindlich gegen Rauschen. 20

21 Wasserscheidentransformation Lösung: Marker-kontrollierte WST Der Benutzer spezifiziert Marker, die die Gebiete festlegen, die voneinander zu trennen sind. Marker = selbst definierte lokale Minima Flutung auf bestimmte markierte Gebiete beschränken 21

22 Gliederung Gehirnsegmentierung mit der Wasserscheidentransformation Sinn der Gehirnsegmentierung Struktur des Gehirns Wasserscheidentransformation Gehirnextraktion mittels WST Experimente 22

23 Gehirnextraktion mittels WST Ziel: vollständige Segmentierung des Gehirns Keine Vorverarbeitung der Daten (T1 gewichtete MR Bilder) robust gegen Rauschen und Radiofrequenz- Inhomogenität einfach keine weiteren Annahmen über anatomische Strukturen schnelle und leichte Interaktion 23

24 Gehirnextraktion mittels WST Idee: Grundlage: Konnektivität der WM: WM verbindet alle funktionalen Teile des Gehhirns WM wird von dunklerer GM und noch dunklerer CSF umgeben Grauwertbild als Relief: 2 Punkte sind nicht verbunden, wenn sie durch ein Tal getrennt sind Einführung eines Schwellwertes Hpf (height of pre-flooding) 24

25 Gehirnextraktion mittels WST Das MR-Bild wird zuerst invertiert: dunkle GM, CSF jetzt hell Gebirge heller Schädelknochen jetzt dunkel Tal 25

26 Ablauf Gehirnextraktion mittels WST 1) invertieren des Grauwertbildes 2) sortieren der Voxel des invertierten Bildes in aufsteigender Ordnung Sortierung sichert, dass isoliertes Voxel, das lokales Minimum (oder in niedrigerer Höhe) ist, vorrangig geflutet/verschmolzen/ wird 26

27 Ablauf Gehirnextraktion mittels WST 3) jedes Voxel wird nur einmal bearbeitet mit seinen sechs direkten Nachbarn (3D) 4) falls einer oder mehrere seiner Nachbarn bereits geflutet wurde, aufgrund niedrigeren oder gleichen Grauwertes, wird die Verschmelzung ausgeführt. Voxel-Basin-Merging Basin-Basin-Merging sonst wird ein neues isoliertes Becken erzeugt 27

28 Gehirnextraktion mittels WST Voxel-Basin-Merging Voxel verschmilzt mit dem tiefsten Nachbarbecken Becken mit dem kleinsten Minimum (am dunkelsten) Basin-Basin-Merging Zwei Nachbarbecken, deren Tiefe relativ zum aktuellen Berührungspunkt höher als der vorgegebene Schwellwert Hpf ist, werden durch Wasserscheidenlinie getrennt. Sonst verschmelzen die beiden Nachbarbecken zu einem gemeinsamen Becken 28

29 Gehirnextraktion mittels WST Schwellwert Hpf spielt eine Rolle bei Basin-Basin- Merging. Hier wird eine Wasserscheidenlinie erzeugt. vorgegebener Wert Hpf Zwei Nachbarbecken sind durch Wasserscheidenlinie getrennt. Wasserspiegel Tiefe des Beckens (>Hpf) 29

30 Gehirnextraktion mittels WST Schwellwert Hpf spielt eine Rolle bei Basin-Basin- Merging. Hier wird keine Wasserscheidenlinie erzeugt. Die beiden Becken sind miteinander verschmolzen. vorgegebener Wert Hpf Keine Wasserscheidenlinie. Kleiner Buckel, dessen Tiefe niedriger als Hpf ist, wird nicht als Gebirge/Tal angesehen. Wasserspiegel Tiefe des Beckens (nicht tief genug) 30

31 Gehirnextraktion mittels WST Verhalten des Algorithmus: mit steigendem Hpf, X-Achse: Hpf / Imax Y-Achse: Anzahl der resultierenden Becken, und die Größe des größten Beckens (gestrichelte Linie) 31

32 Gehirnextraktion mittels WST Bemerkungen Mit Hilfe eines geeigneten Hpf repräsentiert ein Becken das vollständige Gehirn es ist das größte Becken Die Anzahl der Becken fällt monoton mit steigender Größe und Hpf Segmentierungsergebnis ändert sich nicht kontinuierlich mit variierenden Hpf, sondern es existiert ein breites Intervall an geeigneten Hpf- Werten 32

33 Gehirnsegmentierung mit der Wasserscheidentransformation Gliederung Sinn der Gehirnsegmentierung Struktur des Gehirns Wasserscheidentransformation Gehirnextraktion mittels WST Experimente 33

34 Experimente Evaluierung an Phantom-Daten und klinischen Daten Phantom Studien Simulated Brain Database/Montréal Neurological Institut, McGill University 90 T1- gewichtete Datensätze alle erfolgreich, auch bei extremer Schichtdicke (9mm), Rauschen und RF- non uniformity 34

35 Phantom Studien Experimente 35

36 Klinische Studien Experimente 43 Bilder von Freiwilligen und Patienten unterschiedliche Parameter (Schichtdicke, Schnittrichtung) 43 erfolgreich, in 2 Segmentierungen Hpf unerwartet hoch 36

37 Ergebnisse Experimente geeignete Hpf-Werte verhalten sich linear zum Rauschen automatische Wahl des pre-flooding Wertes ist möglich 3D Wasserscheidentransformation war in allen getesteten Datenmengen erfolgreich der Hpf kann innerhalb eines bestimmten Intervalls variieren ohne dass sich die Ausgabe der Segmentierung ändert äußerst robust 96% von Experten als erfolgreich bewertet 37

38 Fazit Gehirnsegmentierung mit der Wasserscheidentransformation(WST) Gehirnsegmentierung ist für Diagnose von großer Bedeutung (T1 gewichtete) MRT Bilder sind zwar gut, sollten aber idealerweise weiter segmentiert werden Wasserscheidentransformation ist eine regionbasierende Operation, deren Wasserscheidenlinien der Segmentierung dienen. WST-Algorithmus ist robust. 38

39 Gehirnsegmentierung mit der Wasserscheidentransformation(WST) Literatur D.P.Auer, V.Aurich, K.Hahn, K.Rodenacker Segmentierung des Gehirns auf der Basis von MR-Daten Michael Friedlinger Automatisierte Segmentierung und Volumetire bispektraler MR-Bilddaten des Gehirns 1999 Horst K.Hahn, Heinz-Otto Peitgen The Skull Stripping Problem in MRI Solved by a Single 3D Watershed Transform Horst K.Hahn, Heinz-Otto Peitgen, Alexander Schubert robuste vollautomatische Gehirnsegmentierung basierend auf einer 3D Wassersheidentransformation 39

40 Gehirnsegmentierung mit der Wasserscheidentransformation(WST) Literatur T.Lehmann, W.Oberschelp, E.Pelikan, R.Repges Bildverarbeitung für die Medizin 1997 Lydia Paasche Gehirnsegmentierung mit Wasserscheidentransformation Regina Pohle Graphische Datenverarbeitung und Bildverarbeitung 40

41 Gehirnsegmentierung mit der Wasserscheidentransformation Vielen Dank für eure Aufmerksamkeit! 41