Patientenindividuelle 4D Virtual Reality Simulation von Punktionen und Radiofrequenz-Ablationen in atmungsbewegten virtuellen Körpermodellen

Zusammenfassung

Im Rahmen des Projektes werden Methoden für die realitätsnahe visuo-haptische VR-Simulation von Atembewegungen in virtuellen Körpermodellen entwickelt. Anwendungsbereiche sind die patientenindividuelle Planung und das Training von Punktionen und Radiofrequenz-Ablationen unter Atembewegung. Auf einen statischen 3D-Bilddatensatz des Patienten werden sowohl individuelle als auch mittlere 4D-Bewegungsmodelle angewendet, die aus 4D-Bilddaten extrahiert wurden und zur voxelbezogenen Beschreibung realer Atembewegungen dienen. Mithilfe surrogatbasierter 4D-Bewegungsmodelle wird zudem die Variabilität der Atmung in verschiedenen Atmungszyklen realitätsnah simuliert. Mittels nicht-linearer Registrierungsverfahren werden die anatomischen Unterschiede zwischen der Modell- und der Patientenanatomie kompensiert und die 4D-Organbewegungen auf die statischen 3D-Patientendaten zur Animation übertragen. Die 4D-Bewegungsmodelle werden in ein visuo-haptisches Framework integriert, das die haptisch-visuell gesteuerte Interaktion der Punktions- bzw. Ablationsnadel mit dem atmenden virtuellen Körper ermöglicht. Für die visuo-haptische 4D-Darstellung der bewegten 3D-Bilddaten in Echtzeit werden spezielle volumenbasierte 4D-Renderingtechniken parallelisiert und laufzeitoptimiert auf der GPU entwickelt. Weiterhin wird insbesondere für Punktionen und Radiofrequenz-Ablationen im zwerchfellnahen Bereich untersucht, welche Auswirkungen die Atembewegung auf die 4D-Nadelpfadplanung sowie die biophysikalische Simulation der RF-Ablation im Vergleich zur Planung und Simulation im statischen 3D-Datensatz hat. Neben der Evaluation der einzelnen Methoden und Systemkomponenten wird abschließend eine Gesamtevaluation des VR-Trainingssimulators für die RF-Ablation unter Atembewegung im Rahmen einer Benutzerstudie durchgeführt.

Fig. 1: 4D image sequences showing needle and breathing motion.

Dieses Projekt wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft gefördert (DFG: HA 2355/11-2).

Projektteam

Dr. Andre Mastmeyer
Prof. Dr. Heinz Handels

 

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Erstellt am 11. Juni 2015 - 11:24 von Mastmeyer. Zuletzt geändert am 12. Juni 2015 - 16:19.

Patientenindividuelle Virtual Reality Simulation von Punktionseingriffen unter Verwendung von Punktionsatlanten

Ziel dieses Projektes ist, das patientenindividuelle Virtual Reality Training von Punktionseingriffen unter Verwendung von Punktionsatlanten zu ermöglichen. Hierzu sollen zum einen Verfahren zur weit­gehend automatischen Segmentierung der punk­tionsrelevanten Organe und Strukturen und zum anderen effiziente Algorithmen zur volumenbasierten haptischen und visuellen Simulation dynamischer Prozesse während eines Punktionseingriffs entwickelt und getestet werden.

Die während des patientenindividuellen Virtual Reality Trainings auftretenden Weichteildeformationen werden in Echtzeit mit Hilfe eines volumenbasierten Simulationsverfahrens realisiert. Durch die Umsetzung rechenintensiver Algorithmen auf Grafikhardware soll die Echtzeit-Fähigkeit der Simulationsalgorithmen gewährleistet werden.

Im Rahmen des Projektes wird prototypisch ein VR-Simulator realisiert, in dem die entwickelten Verfahren in Kooperation mit klinischen Kooperationspartnern exemplarisch eingesetzt und evaluiert werden.


Abb. 1: Immersiver VR-Arbeitsplatz mit Shutterbrille und haptischem Kraftrückkopplungsgerät für das Punktionstraining

Dieses Projekt wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft gefördert (DFG: HA 2355/11-1).

Projektteam:

Prof. Dr. Heinz Handels
M.Sc. Dirk Fortmeier
Dr. Andre Mastmeyer

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Erstellt am 3. Juni 2010 - 17:26. Zuletzt geändert am 26. August 2011 - 16:19.

Virtual Reality Simulator für das Training von Lumbalpunktionen

Zusammenfassung

Punktionseingriffe werden in der Medizin zur Diagnostik und für die Therapie durchgeführt. Um die medizinische Ausbildung zu unterstützen, wurde ein Framework zur Simulation dieser Eingriffe mit Virtual-Reality Techniken erstellt. Am Beispiel der Lumbalpunktion wurden Methoden entwickelt, die das haptische und visuelle Verhalten einer Biopsienadel nachbilden. Für die Simulation der auf die Nadel wirkenden Kräfte kommt haptisches Volumenrendering zum Einsatz. Neue Methoden zur Berechnung der seitlichen Anpresskraft auf die Nadel ermöglichen die Simulation der Nadelrotationseinschränkung mit Hilfe von Kraftrückkopplungsgeräten mit sechs Freiheitsgraden.

Geräte und Methoden

Für die haptische Ein- und Ausgabe wird ein Phantom Premium Device mit sechs Freiheitsgraden der Firma Sensable verwendet (Abb. 1). Dadurch wird die Kraftrückgabe in den drei Raumrichtungen (Position) und für drei Drehungswinkel (Rotation) des Endeffektors ermöglicht.


Abb. 1: Haptisches Ein-/Ausgabegerät mit sechs Freiheitsgraden (Sensable Phantom Premium).

Die haptische Softwarekomponente umfasst das haptische Rendering aller beim Einstichvorgang auf die Nadel wirkenden Kräfte. Die Kräfte werden abhängig von Nadelposition, Nadelrotation, Einstichrichtung und den örtlichen Gewebeeigenschaften in Echtzeit berechnet und an den Benutzer über das haptische Ein-/Ausgabegerät zurückgegeben.
Die visuellen Simulation wird durch zwei- und dreidimensionale Darstellungen realisiert. In der dreidimensionalen Darstellung wird eine virtuelle Repräsentation der Nadel zusammen mit Oberflächenmodellen der relevanten medizinischen Strukturen visualisiert (Abb. 2). Die hierbei dargestellte Szene kann durch beliebige Positionierung der Kamera und eine optionale stereoskopische Ansicht auf die Bedürfnisse der Lernenden zugeschnitten werden.


Abb. 2: Dreidimensionale Ansicht des Einstichvorgangs.

Die zweidimensionalen Ansichten präsentieren die Lage der Nadel in orthogonalen Schichten des Datensatzes (Abb. 2). Die Schichtpositionen in den Ansichten werden durch die aktuelle Position der Nadelspitze definiert.


Abb.3: Transversal-, Sagittal-, und Koronaransicht des Einstichvorgangs

Ergebnisse

Das entwickelte Framework kann über XML-Dateien an die Simulation unterschiedlicher Punktionseingriffe angepasst werden. Eine erste Evaluation anhand einer Lumbalpunktionssimulation zeigt, dass sich durch die Simulation neue Möglichkeiten zur Visualisierung und Evaluation des Einstichvorgangs ergeben.

Ausgewählte Publikationen

  1. Matthias Färber, Julika Heller, Heinz Handels
    Simulation and Training of Lumbar Punctures Using Haptic Volume Rendering and a 6DOF Haptic Device,
    In: Cleary K.R., Miga M.I. (eds.), Visualization, Image-Guided Procedures, and Display, SPIE Medical Imaging 2006, San Diego, SPIE Vol. 6509, 0F1-0F8, 2007
  2. Matthias Färber, Julika Heller, Hummel F., Gerloff C. Heinz Handels
    Virtual Reality based Training of Lumbar Punctures using a 6DOF Haptic Device,
    In: Buzug T., Holz D., Weber W., Bongartz J., Kohl-Bareis M., Hartmann U. (eds.), Advances in Medical Engineering, Springer Verlag, Berlin, 236-240, 2007

Projektleitung

Prof. Dr. Heinz Handels

 

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Erstellt am 3. Juni 2010 - 15:15. Zuletzt geändert am 12. Juli 2010 - 15:53 von Kulbe.

Finite-Elemente-Modellierung der atmungsbedingten Lungenbewegung

Problemstellung:

Atmungsbedingte Bewegungen thorakaler Strukturen stellen eines der Hauptprobleme der Strahlen-therapie von Lungentumoren dar. Derzeit werden mögliche Bewegungen durch Addition von Sicherheitssäumen zu dem Volumen berücksichtigt, das auf Basis eines statischen 3D-CT-Datensatzes als tumorhaltig identifiziert wird. Ansätze zur expliziten Berücksichtigung der Bewegungen (4D-Strahlentherapie) sind Gegenstand aktueller Forschungen, bedürfen jedoch einer detaillierten Kenntnis der Dynamik. Benötigt wird eine modellhafte Beschreibung der Atmungsdynamik. Geometrische Modelle stoßen diesbezüglich jedoch an ihre Grenzen, wenn z. B. Wirkungszusammenhänge unterschiedlicher Strukturen beschrieben oder Bewegungen präzise prädiktiert werden sollen. In diesem Vorhaben wird unter Verwendung von Finite-Elemente-Methoden (FEM) ein biophysikalisches Modell der Lungenatmung erstellt. FEM-Modelle erlauben durch direkte Abbildung des physikalischen Verhaltens ein hohes Maß an Genauigkeit.

Methoden:

Ausgangspunkt der Modellbildung ist die Physiologie der Lungenatmung: Bedingt durch Kontraktion von Zwerchfell und Intercostalmuskulatur wird der Brustkorb-Lungen-Raum erweitert. Hierdurch hervorgerufene Änderungen des intrapleuralen Drucks wirken im Sinne einer Kraftübertragung auf die Lungen(-oberflächen); die Lunge dehnt sich aus, wobei ein reibungsloses Gleiten entlang der Thoraxwand stattfindet.

Dieses Verhalten wird unter Verwendung von Finite-Elemente-Methoden simuliert: Auf die Lungenoberfläche (CT-Lungengeometrie zu einer initialen Atemphase, z.B. maximale Expiration) wirkt im Bereich des Zwerchfells / des Brustkorbs ein negativer Druck. Die resultierende Kraft bedingt eine Ausdehnung der Lunge. Die Ausdehnung wird durch eine Zielgeometrie begrenzt (CT-Lungengeometrie zu finaler Atemphase, z.B. maximale Inspiration). Das Modellierungsprinzip ist in Abb. 1 verdeutlicht. Im Rahmen der Modellierung wird das Lungengewebe vereinfachend als homogenes, isotropes und linear-elastisches Medium angenommen. Der Kontakt zwischen initialer bzw. bewegter Lungengeometrie und der Zielgeometrie wird als reibungslos modelliert. Zur FEM-Modellierung wird die Software COMSOL Multiphysics (Version 3.3) der Fa. FEMLAB eingesetzt.

Abb. 1: Zur Verdeutlichung des Modellierungsansatzes

Als Datengrundlage dienen räumlich und zeitlich hochaufgelöste 4D-CT-Daten von Lungentumorpatienten. Zur Modellevaluation werden simulierte Bewegungsmuster lungeninterner Landmarken mit entsprechenden, auf Basis der 4D-CT-Daten vermessenen Landmarkenbewegungen verglichen. Gesucht ist eine Fehlerabschätzung für eine modellbasierte Prädiktion der Tumorbewegungen. Der Einfluss geometrischer und biomechanischen Parameter wird analysiert (Netzqualität; Elastizitätsmodul, Poisson-Zahl).

Abb. 2.1: Oberflächennetz eines linken Lungenflügels zur Phase der maximalen Ausatmung. Die kleine Abbildung gibt farbkodiert den Abstand zwischen den Oberflächen der initialen und der Zielgeometrie an (rot: Distanz bis zu 20 mm; blau: annähernd kein Abstand).

Abb. 2.2: Korrespondierendes Oberflächennetz zur Phase der maximalen Einatmung. Die Pfeile geben Bewegungsrichtung und -stärke an. Die kleine Abbildung repräsentiert wiederum den Oberflächenabstand zwischen der nun verformten initialen und der Zielgeometrie an (gleiche Farbskala wie in Abb. 2.1).

Ausgewählte Publikationen:

  1. René Werner, Jan Ehrhardt, Rainer Schmidt, Heinz Handels
    Patient-Specific Finite Element Modeling of Respiratory Lung Motion using 4D CT Image Data
    Medical Physics, 36, 5, 1500-1511, 2009.
  2. René Werner, Jan Ehrhardt, Rainer Schmidt, Heinz Handels:
    Modeling Respiratory Lung Motion: A Biophysical Approach using Finite Element Methods
    In: Hu X.P., Clough, A.V. (eds.), Physiology, Function, and Structure from Medical Images, SPIE Medical Imaging 2008, San Diego, Vol. 6916, 0N-1-0N-11, 2008.

Projektteam:

Dipl.-Inf. Dipl.-Phys. René Werner
Dr. Jan Ehrhardt
Prof. Dr. Heinz Handels

 

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Erstellt am 11. Mai 2010 - 16:56 von Wrage. Zuletzt geändert am 15. Juli 2010 - 14:40 von Kulbe.

Studium

Medizinische Informatik
an der Uni Lübeck studieren

Informationen für
Interessierte
u. Einsteiger

Anschrift

Institutssekretariat
Susanne Petersen

Tel+49 451 3101 5601
Fax+49 451 3101 5604


Gebäude 64 (Informatik)

Ratzeburger Allee 160
23538 Lübeck
Deutschland