Machbarkeit der Gewebedifferenzierung in 3D-Ultraschallbildvolumina

Problemstellung: Ziel der Machbarkeitsstudie ist es, mit Methoden der Mustererkennung eine Gewebedifferenzierung in Ultraschallbildvolumina zu erreichen. Der klinische Nutzen von 3D/4D-Ultraschallbildvolumen liegt mehr in der Betrachtung rekonstruierter planarer Schnittbilder, die für sich eine zweidimensionale Abgrenzung von Raumforderungen erlauben, als in der Interpretation der abgebildeten dreidimensionalen Strukturen an sich. An einem Gewebephantom soll mittels texturbasierter Bildmustererkennung die Machbarkeit einer Gewebedifferenzierung und damit verbundenen selektive Visualisierung gezeigt werden. Patienten und Methode: An einem Gewebephantom, bestehend aus einer Schweineleber mit zwei Rosinen (Durchmesser ≈ 6 mm und ≈ 15 mm), die Raumforderungen simulieren, wurden 10 Ultraschallbildvolumendatensätze mit jeweils 112 Bildern mit einem Esaote Mylab 70 XVG aus unterschiedlichen Richtungen aufgezeichnet. Ein Datensatz diente der Parametrisierung eines entwickelten Texturmodells. Ein weiterer Datensatz wurde zum Training einer support vector machine (SVM) genutzt. Mit der SVM wurden die verbleibenden Datensätze klassifiziert. Die Ergebnisse der Klassifikation wurden visuell validiert. Ergebnisse: Sämtliche Datensätze wurden mit der trainierten SVM klassifiziert. Die visuelle Auswertung der klassifizierten Datensätze ergab, dass die Raumforderungen in der Leber deutlich erkennbar sind und sie vom umgebenden Gewebe bis auf wenige lokal begrenzte Ausnahmen klar differenziert werden können. Eine selektive Darstellung der Raumforderungen ist möglich.

Abb. 1

Abb. 2

Schlussfolgerungen: Die computerbasierte Detektion und Differenzierung von Gewebe auf Basis einer texturbasierten Klassifikation mittels SVM konnte gezeigt werden und bietet Potenzial als ein Instrument für diagnostische und -therapeutische Anwendungen z.B. bei der Pfadplanung navigierter Interventionen unter Umgehung von Risikostrukturen (Nerven, Gefäße).