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Korrektur von geometrischen Verzeichnungen bei MR-Aufnahmen vom Femur

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Abstract

In dieser Arbeit stellen wir ein Verfahren vor, das eine effiziente Korrektur der in Magnetresonanz (MR)-Aufnahmen auftretenden geometrischen Verzeichnungen ermöglicht. Diese Korrektur basiert auf physikalischen Grundlagen der MR-Tomographie und erfordert keine Annahmen über die reale, unverzerrte Geometrie. Experimente mit einer Implementierung zeigen, dass das Verfahren praxisgeeignet ist.
Korrektur von geometrischen Verzeichnungen bei
MR-Aufnahmen vom Femur
Stefan Burkhardt , Michael Roth , Achim Schweikard und Rainer Burgkart
Technische Universit¨at M¨unchen, Institut f¨ur Informatik IX,
Orleansstr. 34, D-81667 M¨unchen
Klinikum rechts der Isar, Klinik f¨ur Orthop¨adie und Sportorthop¨adie,
Ismaninger Str. 22, D-81675 M ¨unchen
Email: burkhars@informatik.tu-muenchen.de
Zusammenfassung. In dieser Arbeit stellen wir ein Verfahren vor, das eine effi-
ziente Korrektur der in Magnetresonanz (MR)-Aufnahmen auftretenden geome-
trischen Verzeichnungen erm¨oglicht. Diese Korrektur basiert auf physikalischen
Grundlagen der MR-Tomographie und erfordert keine Annahmen ¨uber die reale,
unverzerrte Geometrie. Experimente mit einer Implementierung zeigen, dass das
Verfahren praxisgeeignet ist.
1 Problemstellung
Kernspintomographien besitzen einen ausgezeichneten Weichteilkontrast, die Aufnah-
me erfolgt ohne Belastung mit ionisierender Strahlung. Jedoch kommtes, bedingt durch
die Aufnahmetechnik, in den Bildern zu aumlichen Verzerrungen und Intensit¨atsinho-
mogenit¨aten. Aufgrund dieser Tatsache beschr¨ankt sich das Einsatzgebiet bisher haupt-
achlich auf diagnostische Anwendungen. Kommt es bei der Anwendung hingegen auf
geometrische Korrektheit an, wie beispielsweise bei computerunterst¨utzten Operatio-
nen, so erfolgt dies bislang unter Verwendung von CT-Aufnahmen. Unser Ziel ist es, die
MR-Aufnahmen so nachzubearbeiten, daß auch Anwendungen mit einer hohen Anfor-
derung an die Genauigkeit unter ausschließlicher Verwendung von Kernspinaufnahmen
erfolgen k¨onnen.
Ein wesentlicher Teil der Verzeichnungen ist durch unterschiedliche magnetische
Eigenschaften der Gewebe und der umgebenden Luft bedingt. Dadurch ergeben sich
statische Abweichungen von der Magnetfeldst¨arke. Zwar existieren einige Korrektur-
verfahren, allerdings verl¨angern sie die Aufnahmezeit, verschlechtern die Bildqualit¨at
oder basieren auf dem Einbringen von Marken in das Gewebe. Bhagwandien [1] stellt
das bislang einzige Verfahren vor, das diese Einschr¨ankungen nicht aufweist. Es korri-
giert den gesamten 3D-Bilddatensatz, ist allerdings sehr zeitaufwendig.
F¨ur viele Anwendungen ist jedoch nur eine Korrektur der r ¨aumlichen Verzeichnun-
gen einer bestimmten Region von Interesse. In diesem Beitrag stellen wir ein neues Ver-
fahren vor, das eine Entzerrung von MR-Aufnahmendes Femurs unter Verwendung von
3D-Oberfl¨achenmodellen durchf¨uhrt. Die Korrektur erfolgt, indem eine MR-Aufnahme
des verzerrten Modells mit inversen Gradienten simuliert und die dabei auftretenden
Verzerrungen berechnet werden.
2 Methoden
Das Vorgehen f¨ur die Korrektur der geometrischen Verzerrungen des Femurknochens
gliedert sich in vier Schritte:
1. Segmentierung des Femurs aus dem MR,
2. Zuordnung der magnetischen Eigenschaften,
3. Berechnung des Magnetfeldes im Femurbereich und
4. geometrische Entzerrung.
2.1 Segmentierung des Femur
Der Femurknochen setzt sich aus zwei Teilen zusammen: der inneren Spongiosa, die
leicht segmentiert werden kann, und der ¨außeren Corticalis. Die Corticalis und die an-
grenzende Knochenhaut sind protonenarm und daher in der Aufnahme ein Bereich mit
geringer Intensit¨at. Es ist nicht m ¨oglich, die Corticalis separat von der Knochenhaut zu
segmentieren.
Zur Segmentierung der Spongiosa wird ein semi-automatisches Verfahren, adaptiert
aus [2], verwendet. Die Voxel im Bild werden mit einem Clustering-Verfahren anhand
ihres Grauwertes in mehrere Klassen eingeteilt. Die sinnvolle Anzahl der Klassen ist
von den MR-Sequenzparametern (TE, TR) abh¨angig. Daher erfolgt deren Festlegung
unter Kontrolle des Anwenders. Anschließend wird die Klasse, in der die Spongiosa
enthalten ist, ausgew¨ahlt. Von dieser Segmentierung wird die Oberfl¨ache als Dreiecks-
netz extrahiert. Anschließend erfolgt eine Anpassung des Netzes an die Spongiosa mit-
tels eines elastischen Modells.
2.2 Bestimmung der Suszeptibilit¨
aten
Nachdem die Segmentierung abgeschlossen ist, m¨ussen die magnetischen Eigenschaf-
ten, d.h. die Suszeptibilit¨aten , den Geweben zugewiesen werden. Eine individuelle
Zuweisung der Suszeptibilit¨at jedes Voxels ist nicht m¨oglich. Es sind nur typische Werte
f¨ur verschiedene Gewebetypen bestimmt. Untersuchungen [1] belegen, daß es m¨oglich
ist, allen Gewebetypen einen einheitlichen Wert zuzuweisen, und lediglich zwischen
Luft und Gewebe zu unterscheiden. Unter Ausnutzung der zu Beginn der Segmentie-
rung erstellten Klassifizierung kann einfach zwischen dem Hintergrund (Luft) und dem
Gewebe unterschieden werden.
2.3 Berechnung der Magnetfeldst¨
arken im Femurbereich
Sind die magnetischen Eigenschaften und die St¨arke des Magnetfeldes im Scanner
bekannt, so folgt daraus zun¨achst das magnetische Potential mit
(1)
bezeichnet die Permeabilit¨at im Vakuum und ist H/m. Die relative
Permeabilit¨at ergibt sich durch . Aus ergibt sich die magnetische
Feldst¨arke durch (2)
2.4 Korrektur der geometrischen Verzerrungen
Bei 2D MR-Sequenzen f¨uhren Abweichungen von der -Feldst¨arke zu r¨aumlichen
Verzerrungen in Richtung des Schichtwahl- und Read-Out-Gradienten sowie zu In-
tensit¨atsinhomogenit¨aten. Die Phasenkodierung ist resistent gegen ¨uber solchen Abwei-
chungen von Magnetfeld. So treten in der phasenkodierten Richtung keine r¨aumlichen
Verzeichnungen auf. Bezeichne die Abweichung von
der -Feldst¨arke, bzw. die St¨arke der Gradienten in y- (Read-Out) bzw. z-
Richtung (Schichtwahl). Dann erscheint an der Stelle im Bild der Punkt
, der die Gleichungen
(3)
(4)
(5)
erf¨ullt, die sich aus den Verfahren zur Ortskodierung im MR [3,4] herleiten lassen.
O.B.d.A. erfolgt hierbei die Phasenkodierung in x-Richtung. Bei 3D MR-Sequenzen
erfolgt die Schichtkodierung ebenfalls ¨uber eine Phasenkodierung, so daß bei diesen
nur noch eine Verzerrung in der Read-Out-Richtung auftritt.
Die Korrektur der Verzerrungen wird an dem Oberfl¨achenmodell durchgef¨uhrt. Sie
erfolgt, indem eine MR-Aufnahme des verzerrten Modells, allerdings mit inversen Gra-
dienten der urspr¨unglichen Aufnahme, simuliert wird. Es treten geometrische Verzeich-
nungen entsprechend den Gleichungen auf. Diese werden allerdings nur an den Positio-
nen der Knoten betrachtet und berechnet. Im vorliegenden Fall ist die Position
bekannt. An dieser befindet sich der jeweils betrachtete Knoten. Daraus l¨aßt sich unter
Kenntniss der Abweichung vom Magnetfeld die neue, korrigierte Position
berechnen.
3 Ergebnisse
Die Evaluierung des beschriebenen Verfahrens erfolgte an einem synthetischen und ei-
nem realen Datensatz. F¨ur den synthetischen Datensatz wurde in einer CT-Aufnahme
der Femur segmentiert und anschließend eine 3D-MR Aufnahme mit einer Feldst¨arke
von T und unterschiedlichen St¨arken des Read-Out-Gradienten von 1,0 mT/m
bis 12,0 mT/m simuliert. Vom simulierten MR wurde der Femur als Ober߬achenmodell
extrahiert und die auftretenden Verzeichnungen mit dem beschriebenen Verfahren kor-
rigiert. Zum Vergleich wurde es mit einem Modell des aus dem originalen CT seg-
mentierten Femurs registriert. Die Registrierung erfolgte durch eine Minimierung des
mittleren Abstandes der Knoten zum Referenzmodell. Zur Bewertung wurde die maxi-
male Abweichung herangezogen. Diese betrug vor der Korrektur zwischen 1,8 mm (bei
1,0 mT/m) und 0,1 mm (bei 12 mT/m) und danach zwischen 0,56 mm und 0,01 mm (s.
auch Abb. 1). Damit ist die Anwendbarkeit des Verfahrens best¨atigt.
F¨ur die realen Datens¨atze wurden von demselben Objekt zwei MR-Aufnahmen mit
T und bekannten Gradientenst¨arken erstellt. Beides waren 2D-Sequenzen
mit Phasenkodierung in x-Richtung. Die Gradientenst¨arken waren mT/m
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
0 2 4 6 8 10 12
Abweichung [mm]
Gradientenstaerke [mT/m]
vor der Korrektur
nach der Korrektur
Abb.1. Maximale Abweichung vom Referenzmodell vor und nach der geometrischen Korrektur
der Knotenpositionen
bei beiden Sequenzen, mT/m bei der ersten und mT/m bei der
zweiten. In beiden Datens¨atzen wurde mit dem beschriebenen Verfahren die Spongiosa
segmentiert, die Verteilung der Feldst¨arke berechnet und anschließend das 3D-Modell
korrigiert. Dabei wurden w¨ahrend der Korrektur die einzelnen Knoten im ersten Daten-
satz um bis zu 0,92 mm gegeneinander verschoben und bis zu 1,21 mm im zweiten.
4 Diskussion und Zusammenfassung
In diesem Beitrag wurde ein Verfahren vorgestellt, um geometrische Verzeichnungen
bei MR-Aufnahmen zu korrigieren. Durch die Einschr¨ankung auf das Oberfl¨achennetz
der betrachteten Region und eine Korrektur lediglich der geometrischen Verzeichnun-
gen konnte ein betr¨achtlicher Geschwindigkeitsgewinn gegen¨uber dem von Bhagwan-
dien vorgestellten Verfahren erzielt werden. W¨ahrend letzteres f¨ur die Korrektur der
Verzeichnungen ca. eine Stunde (Pentium III, 800Mhz) ben¨otigt, kommt das vorge-
stellte Verfahren mit wenigen Sekunden aus. Im Normalfall sind die Gradientenst¨arken
der Kernspinsequenz nicht bekannt. Da diese Parameter aber konstant sind, wird es er-
forderlich sein, diese f ¨ur jede Sequenz anhand von speziell konstruierten Phantomen zu
bestimmen.
Literatur
1. Bhagwandien R: Object induced geometry and intensity distortions in magnetic resonance
imaging. Dissertation, Universiteit Utrecht, 1994
2. Burkhardt S, Saupe D, Kruggel F, Wolters C: Segmentierung des Knochens aus T1- und
PD-gewichteten Kernspinbildern vom Kopf. Procs BVM 2001: 187-191, 2001
3. Moseley ME, Sawyer AM: Imaging techniques: Pulse Sequences. In: Magnetic Resonance
Imaging of the Body, 43-69. Lippincott-Raven, Philadelphia, 3. Auflage, 1997
4. Roberts TPL: Basic Principles. In: Magnetic Resonance Imaging of the Body, 3-10.
Lippincott-Raven, Philadelphia, 3. Auflage, 1997
... For our scanner we have special software to read these parameters, but in general they are not accessible to the user. In Burkhardt et al. (2002) we present an approach for correcting the geometrical distortions of the femur using surface meshes. The idea is the determination and application of the shifts at some points during a MR simulation. ...
... the surrounding air. After this, the field distribution can be calculated.For correcting the complete image a similar approach as inBurkhardt et al. (2002) is used. A magnetic resonance acquisition is simulated on the basis of the original, distorted MRI. ...
Article
The goal of this work is the design of highly accurate surgical navigation methods purely based on magnetic resonance imaging. In this context we numerically examine the geometrical distortions which occur in magnetic resonance imaging. We extend an existing method for computing magnitude and direction of distortions for any internal point. In particular, a multi-grid approach for a fast and efficient calculation of the static magnetic field throughout the imaging volume is presented and compared to the analytical solution for simple geometries. We found that shifts in the range of up to 2.5 mm occur in MRI of femur bones with 1.5 Tesla. Our new method was implemented and has been found capable of accurately correcting for geometrical distortions within reasonable computing times. In particular, we show that the registration accuracy for mutual information (MI) based MR-CT fusion can be much improved. Thus the value of the optimization functional in MI registration for MR-CT substantially increases after our distortion correction.
Chapter
Die Behandlung der Knochentumoren unterlag in den letzten 20 Jahren einem raschen und stetigen Wandel, was zum einen auf die verbesserten Therapieerfolge durch den Einsatz von neoadjuvanten Therapieformen zurückzuführen ist, und andererseits von medizintechnischen Entwicklungen bezüglich moderner Schnittbilddiagnostik, neuer 3D Operationsplanungsverfahren wie das Rapid Prototyping und adaptiv modularer Tumorendoprothesensystemen u. a. begleitet wurde. Gerade die technischen Entwicklungen haben dazu geführt, daß im Bereich der Extremitäten und der Wirbelsäule radikalere Eingriffe durchgeführt werden können, was die lokale Tumorkontrolle wesentlich verbessert hat. In zunehmenden Maße werden deshalb nicht nur Kurzzeiterfolge sondern auch mittel- und langfristige Fortschritte bei der Behandlung der malignen Knochentumoren einschließlich der Metastasenbehandlung erreicht. Grundlage der Therapie ist dabei immer primär die Sicherung der Diagnose mittels Biopsie und die bildgebende sowie histologische Stadieneinteilung des malignen Tumors. Nach der Tumorresektion kann die Rekonstruktion biologisch oder mit Endoprothesensystemen erfolgen. Gerade die weiterentwickelten modularen Systeme führen zu guten funktionellen Ergebnissen mit langen Standzeiten und einer reduzierten Komplikationsrate. Individuell angefertigte Implantate sind vor allem im Bereich der Rekonstruktion komplexer Beckentumoren von großer klinischer Bedeutung.
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Das Ziel unserer Arbeit ist die Entwicklung eines Systems für die computerunterstützte orthopädische Navigation, das vollständig auf Magnetresonanztomographie (MR)-Daten basiert. Eine notwendige Voraussetzung für die Verwendung dieser MR-Daten ist deren geometrische Korrektur. Dafür werden Informationen über die verwendeten MR-Sequenzen, insbesondere über die eingesetzten Gradientenstärken, benötigt. Diese sind zwar für ein und dieselbe Sequenz konstant, aber im Normalfall dem Anwender nicht zugänglich. In diesem Artikel präsentieren wir einen Ansatz zur Bestimmung der Gradientenstärken. Dafür wird von einem Kalibrierkörper mit genau bekannter Geometrie eine MR-Aufnahme erstellt. Aus dem MR-Bild und der realen Geometrie lassen sich schließlich die Gradientenstärken berechnen. Der Fehler bei der Bestimmung der Gradientenstärken ist stets geringer als 2%.
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Es wird ein Verfahren vorgestellt, daß eine verbesserte Segmentierung des Knochens durch eine Kombination T1- und PD-gewichteter MR-Daten vom Kopf ermöglicht. Der Knochen wird durch seine Kante zur Hirnflüssigkeit und seine Kante zur Kopfhaut bzw. zum Gesichtsschädel beschrieben. Das Verfahren registriert die beiden Bilder, erstellt eine initiale Segmentierung fUr beide Kanten und paßt diese mit Hilfe eines elastischen Modells an. Es ist auf diese Bilder optimiert, benötigt keine Parameter und kommt ohne Interaktion aus.
Basic Principles In: Magnetic Resonance Imaging of the Body, 3–10. Lippincott-Raven
  • Tpl Roberts
Imaging techniques: Pulse Sequences
  • M E Moseley
  • A M Sawyer
Moseley ME, Sawyer AM: Imaging techniques: Pulse Sequences. In: Magnetic Resonance Imaging of the Body, 43-69. Lippincott-Raven, Philadelphia, 3. Auflage, 1997
Object induced geometry and intensity distortions in magnetic resonance imaging. Dissertation
  • R Bhagwandien
Bhagwandien R: Object induced geometry and intensity distortions in magnetic resonance imaging. Dissertation, Universiteit Utrecht, 1994
  • Tpl Roberts
Roberts TPL: Basic Principles. In: Magnetic Resonance Imaging of the Body, 3-10. Lippincott-Raven, Philadelphia, 3. Auflage, 1997