Entwicklung einer Plattform zur 3D-Visualisierung und -Segmentierung medizinischer Daten

Karl-In­go Frie­se, Leib­niz Uni­ver­si­tät Han­no­ver 

Vi­sua­li­sie­rung wird in der Wis­sen­schaft in na­he­zu jeder Dis­zi­plin als Werk­zeug für die Da­ten­ana­ly­se ver­wen­det. Eine Ta­bel­le führt prä­zi­se jedes De­tail auf, die Ten­denz wird je­doch in der Dar­stel­lung durch einen Gra­phen leich­ter er­kenn­bar. Bei mehr­di­men­sio­na­le Daten führt oft erst ein Mul­ti­plot­ver­fah­ren zum er­hoff­ten Er­kennt­nis­ge­winn. Die zu vi­sua­li­sie­ren­den Daten sind dabei oft abs­trakt. So wird bspw. die Druck- oder Tem­pe­ra­tur­ver­tei­lung in einem Werk­stück in einer Falsch­far­ben­dar­stel­lung vi­sua­li­siert oder die re­gio­na­le Preis­ent­wick­lung bei Le­bens­mit­teln in einer Kom­bi­na­ti­on aus Land­kar­te und Bal­ken­dia­gramm skiz­ziert.

Auch in der mo­der­nen Me­di­zin fal­len große Da­ten­men­gen an, ins­be­son­de­re durch nicht­in­va­si­ve 3D Bild­ge­win­nungs­me­tho­den (CT, MRI, Ul­tra­schall, ...). Sol­che Auf­nah­men wer­den zur Dia­gno­se einer Krank­heit oder einer Ver­let­zung ein­ge­setzt, zur kon­kre­ten Pla­nung einer kom­pli­zier­ten Ope­ra­ti­on und zu­neh­mend auch für die an­schlie­ßen­den Qua­li­täts­kon­trol­le. Für man­che Auf­ga­ben ist es wich­tig, eine mög­lichst schnel­le, für an­de­re eine mög­lichst hoch­wer­ti­ge Dar­stel­lung der ge­won­ne­nen Daten zu er­zeu­gen. Be­son­ders für die 3D-Seg­men­tie­rung ist eine an­ge­mes­se­ne, in­tui­tiv ver­ständ­li­che, ex­ak­te und vor allem in­ter­ak­ti­ve Vi­sua­li­sie­rung der vor­han­de­nen Vo­lu­men­da­ten wich­tig.

Ziel die­ser Arbeit ist es, eine Vi­sua­li­sie­rungs- und Seg­men­tie­rungs­platt­form für me­di­zi­ni­sche 3D Daten zu ent­wi­ckeln. Dabei rich­tet sich das Pro­gramm vor allem an Wis­sen­schaft­ler aus den Ge­bie­ten der me­di­zi­ni­schen Vi­sua­li­sie­rung und Seg­men­tie­rung, die neue Me­tho­den - wie z.B. ein an­spruchs­vol­les Seg­men­tie­rungs­ver­fah­ren oder die Er­pro­bung neuer, hap­ti­scher Ein­ga­be­me­tho­den - ent­wi­ckeln wol­len. Das Re­sul­tat die­ser Ar­beit ist das Pro­gramm­pa­ket ”YaDiV”, das in Kürze als Open-Sour­ce Ver­si­on der Wis­sen­schafts­ge­mein­de zur Ver­fü­gung ste­hen wird.

Neben der leich­ten Er­wei­ter­bar­keit um neue Mo­du­le, war Platt­for­mun­ab­hän­gig­keit eine der Haupt­an­for­de­run­gen, um mög­lichst vie­len Wis­sen­schaft­lern die Mög­lich­keit zu geben, YaDiV als Grund­la­ge für Ihre Ar­beit zu nut­zen. Ein wei­te­res Kri­te­ri­um war kon­se­quen­te Mul­ti-Thre­ad Un­ter­stüt­zung, um die zum Teil sehr auf­wen­di­gen Me­tho­den (z.B. im Be­reich Di­rect Vo­lu­me Ren­de­ring oder Mo­ving-Con­tour Seg­men­tie­rung) mög­lichst op­ti­mal an die sich immer wei­ter ver­brei­ten­den Mehr­pro­zes­sor- (oder zu­min­dest Mehr­kern-)Sys­te­me an­pas­sen zu kön­nen. Die zu Be­ginn der Ent­wick­lung ge­trof­fe­ne Ent­schei­dung, Java als Pro­gram­mier­spra­che zu ver­wen­den, wurde be­son­ders durch diese An­for­de­run­gen be­stärkt.

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