Zusammenfassung
Ziel: Im Rahmen einer Pilotstudie zur präoperativen Planung thoraxchirurgischer Interventionen wurden dreidimensionale Visualisierungen von Tumoren erzeugt. Im Gegensatz zur 3-D-Rekonstruktion aus CT-Daten blieben solche Darstellungen basierend auf MR-Daten bisher die Ausnahme. In dieser Arbeit werden verschiedene Methoden zur 3-D-Darstellung von Thoraxtumoren vorgestellt und miteinander verglichen. Methode: Bei diesen Darstellungen handelt es sich um 1. konturbasiorte Oberflächenmodelle, 2. schwellwertbasierte Oberflächenmodelle und 3. um gerenderte Ansichten von segmentierten Volumendaten mit transparenter, farbkodierter Durchsicht. Ergebnisse: Mit der entwickelten Software sind auch Kombinationen dieser drei Methoden in einem Bild möglich. Des weiteren können Schnitte durch die originalen Bilddaten in die 3-D-Szene integriert werden. Die Segmentierung der anatomischen Objekte erfolgt wahlweise manuell oder automatisch mit verschiedenen Verfahren. Schlußfolgerungen: Durch eine adäquate Möglichkeit zur Manipulation und Archivierung der Daten ist eine zügige Bearbeitung auch von großen Datensätzen möglich. Für quantitative Studien kann das berechnete Volumen der einzelnen Objekte genutzt werden. Von den dreidimensionalen Rekonstruktionen lassen sich innerhalb weniger Sekunden beliebige Ansichten erzeugen. Auch Animationen können berechnet und mit bis zu 30 Bildern/ Sekunde abgespielt werden.
Summary
Aim: In cooperation with the thoraxsurgical department 3-D visualizations of tumors were generated to support the surgeons in preoperative planning. As opposed to 3-D reconstructions of CT data, those representations based on MRI images remain an exception. In this paper different methods of three dimensional visualization of lung tumors are presented and compared to each other. Design: These methods are 1. contour based surface models, 2. threshold based surface models and 3. rendered scenes of segmented volume data with transparent, color-coded display. Results: Combinations of all three methods in one single image are possible as well with the software we developed. Furthermore, cut planes through the original data can be integrated into the 3-D scene. The segmentation of anatomical objects is performed either manually or automatically with various procedures. Conclusions: Adequate possibilities of manipulation and archiving allow a fast handling and processing even of large data sets. The calculated volumes of the anatomical objects can be used for quantitative studies. Arbitrary views of the three dimensional reconstructions can be generated within a few seconds. Even animations can easily be calculated and displayed with 30 frames/second.
Schlüsselwörter
3-D-Visualisierung - Lungentumoren - Animation - Bildverarbeitung - Computergraphik
Key words
3-D visualization - Lung tumors - Animation - Image processing - Computer graphics
