Anwendung der Linienintegralfaltung zur Visualisierung von diffusionsgewichteten MRT Daten des menschlichen Gehirns

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URI: http://hdl.handle.net/10900/74713
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-747137
http://dx.doi.org/10.15496/publikation-16116
Dokumentart: PhDThesis
Date: 2017-03-07
Language: German
Faculty: 4 Medizinische Fakultät
Department: Medizin
Advisor: Klose, Uwe (Prof. Dr.)
Day of Oral Examination: 2017-02-01
DDC Classifikation: 004 - Data processing and computer science
610 - Medicine and health
Keywords: Diffusion , Kernspintomografie , Gehirn
Other Keywords: Linienintegralfaltung
License: http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=de http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=en
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Inhaltszusammenfassung:

Die diffusionsgewichtete Magnetresonanztomographie (MRT) ist ein bildgebendes Verfahren zur Darstellung von Nervenfasern des menschlichen Gehirns. In der klinischen Praxis werden für die Visualisierung die fraktionale Anisotropie (FA) und Streamline Tracking genutzt. In der Arbeit wurde untersucht, ob die Linienintegralfaltung (LIC), ein Verfahren zur Darstellung von Vektorfeldern, angepasst und erweitert werden kann, so dass es es sich für die Visualisierung von diffusionsgewichteten MRT Datensätzen eignet. Das Ziel dieser Arbeit war die Erstellung kontrastreicher LIC Karten, welche lokale Anisotropieinformationen sowie erkennbare Faserverla ̈ufe darstellen. Dabei wurde ein Hauptaugenmerk auf die Darstellung von Faserkreuzun- gen gelegt. Das Verfahren sollte anhand von simulierten und in-vivo Datensätzen evaluiert werden, indem es Methoden der klinischen Praxis gegenübergestellt wird. Zunächst wurde eine Eingangsstruktur entwickelt, welche in einem hoch aufgelöstem Raster zylindrische Glyphen auf sehr kurzen Strömungslinien platziert. Dieses Muster wird als Eingangsrauschen für ein Mehrkern LIC Verfahren verwendet, so dass auch Kreuzungsregionen korrekt visualisiert werden können. Durch Farbkodierung des LIC Ergebnisses kann zusätzlich die Richtung der anisotropen Diffusion visualisiert werden. Eine Fusion des farbkodierten LIC Ergebnisses mit T1 Bildern wurde ebenfalls realisiert. Die softwaretechnische Umsetzung geschah in der Programmiersprache Java. Das entwickelte LIC Verfahren wurde an Hand von synthetischen und in-vivo Datensätzen evaluiert und mit deterministischen Streamline Tracking, farbkodierten FA Karten und Track Density Imaging (TDI) verglichen. Bei den synthetischen Datensätzen konnte gezeigt werden, dass mit dem LIC Verfahren Kreuzungsregionen korrekt visualisiert werden können. Das LIC Verfahren wurde auf in-vivo Datensätze von gesunden Probanden und Patienten mit verschiedenen Pathologien angewendet. Im Vergleich zu farbkodierten FA Karten geben farbkodierte LIC Ergebnisbilder die Struktur der zugrunde liegenden Faserarchitektur besser wieder. Da beim LIC keine Startregionen manuell platziert werden müssen, ist das Verfahren ohne Nutzerinteraktion durchführbar. Dadurch besitzt das Verfahren eine gro ̈ßere Objektivität im Vergleich zum Streamline Tracking. Das in dieser Arbeit entwickelt LIC Verfahren eignet sich sehr gut für die Visualisierung von diffusionsgewichteten MRT Daten, bedarf jedoch noch weiterer klinischer Studien an Patientendatensätzen mit unterschiedlichen Pathologien.

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