Graph-matching and FEM-based registration of computed tomographies for outcome validation of liver interventions

Leberkrebs ist eine der größten Todesursachen weltweit. Einer der Gründe dafür ist die hohe Rekurrenz. Um diese zu reduzieren, muss sichergestellt werden, dass alle karzinogenen Zellen nach dem Eingriff zerstört werden. Leider sind die verfügbaren Informationen, um das Resultat eines Eingriffes zu bewerten, begrenzt. Die Entscheidung, ob ein Patient weiter behandelt werden muss, basiert auf dem Vergleich von präoperativen und postoperativen Computertomographien (CT) des Abdomens. Allerdings wird die postoperative Leber aufgrund des Eingriffes und der Atmung stark deformiert, wodurch der visuelle Vergleich erschwert wird. Die Ergebnisse dieser Arbeit unterstützen den Arzt bei der Bewertung minimalinvasiver und offener Lebereingriffe. Dafür werden dem Arzt quantitative Maße und Visualisierungen zur Verfügung gestellt. Eine genaue deformierbare Registrierung bildet die Grundlage für eine zuverlässige Bewertung. Die in dieser Dissertation vorgeschlagene Methode verwendet anatomische Landmarken basierend auf den Gefäßen der Oberfläche der Leber, um eine hohe Genauigkeit zu erreichen. Landmarken innerhalb der Leber werden anhand einer neuartigen, effizienten und voll automatischen Graph-Matching Methode gefunden. Oberflächliche Landmarken werden anhand einer neuen Methode detektiert, die die Leberoberfläche anhand von benachbarten Organen einteilt. Beide Arten von Landmarken wurden in einer FEM basierten Registrierungsmethode integriert. Für die Evaluierung wurden 25 CT Bildpaare bestehend aus jeweils einem prä- und einem postoperativen Datensatz verwendet. Die vorgestellte Methode erreicht eine mittlere Genauigkeit von 1.22 mm und einen positiven Vorhersagewert (PPV) von 0.95. Aufgrund der hohen Genauigkeit der vorgestellten Methode kann der Arzt über den Erfolg des Eingriffes mit einem hohen Maß an Sicherheit entscheiden und den Patienten unverzüglich weiterbehandeln, falls der Tumor nicht vollständig beseitigt wurde. Dadurch kann letztendlich ein Wiederauftreten des Tumors vermieden oder reduziert werden