Extension and Evaluation of Tissue Classification Based on a Backscattering Model for 3D Ultrasound Computer Tomography
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Vortrag zur Masterarbeit von Benedikt Ebener zum Thema Erweiterung und Bewertung der Gewebeklassifikation auf Basis eines Rückstreumodells für die 3D-Ultraschall-Computertomographie
Die dreidimensionale Ultraschall-Computertomographie (USCT) ist ein neuartiges bildgebendes Verfahren zur Erkennung von Brustkrebs im Frühstadium bei Frauen. Die Kombination des Grundprinzips der Ultraschallbildgebung mit der Computertomographie (CT) ermöglicht die Rekonstruktion von hochauflösenden dreidimensionalen Bildern des untersuchten Brustgewebes. Derzeit sind drei Modalitäten im Einsatz: Die Reflexionsbildgebung, die Dämpfungsbildgebung und die Schallgeschwindigkeits-Transmissionsbildgebung. Für das Reflexionsbild wird eine 3D - Synthetic Aperture Focusing Technique (SAFT) angewendet, um einen Reflektivitätswert für jedes Voxel des Bildes zu berechnen. In dieser Arbeit werden neue Bildgebungsverfahren vorgeschlagen, die es ermöglichen, die Richtungsinformation von Reflexionen zu erhalten. Mit der Analyse der Reflexionseigenschaften des Gewebes wird eine Unterscheidung von Gewebetypen mit spekularer Reflektivität oder diffus reflektierenden Gewebetypen angestrebt. In einer früheren Arbeit wurde eine prototypische Implementierung einer Methode zur Analyse der Richtungsinformation durchgeführt, bei der nur ein vierdimensionales Bild aufgenommen wurde. In dieser Arbeit wird die Extraktion der Richtungsinformation in den fünfdimensionalen Raum erweitert, indem die ein- und ausgehende Richtungen getrennt betrachtet werden. Es wird eine Verallgemeinerung des Diskretisierungsproblems von ein- und ausgehenden Richtungen eingeführt, die es erlaubt, einen Kompromiss zwischen dem Speicherbedarf und der Auflösung der Winkelsegmentierung zu finden. Weiterhin wird eine effizientere Methode für die Zuordnung von Vektoren zur diskretisierten Richtungssegmentierung vorgestellt, die die Ausführungszeit um mehrere Größenordnungen verringern kann. Die entwickelten Methoden wurden vollständig in die klinisch genutzte Bildrekonstruktionssoftware integriert, die es auch ermöglicht, eine Schallgeschwindigkeitskorrektur durchzuführen, um die Auflösung und den Kontrast des Bildes zu erhöhen. Die Methoden wurden mit experimentellen Daten evaluiert. Das Verfahren zur Zuordnung der Reflektivitätsinformation zu einzelnen Ein- und Ausstrahlungsrichtungen wurde erfolgreich verifiziert. Eine Analyse der Reflexionscharakteristiken für verschiedene Materialtypen zeigt, dass diese Materialien unterschieden werden können. Für die dreidimensionale Visualisierung der fünfdimensionalen Ergebnisse werden verschiedene Methoden vorgestellt. Weiterhin wird gezeigt, dass die Schallgeschwindigkeitskorrektur die Unterscheidung der Materialtypen vereinfacht. Diese Arbeit legt den Grundstein für eine vertiefte Analyse der Reflexionscharakteristika verschiedener Brustgewebe und kann die Werkzeuge für eine detaillierte Klassifizierung von Gewebetypen für die Früherkennung von Brustkrebs liefern.
Vortragssprache: Englisch
Lecture to the master thesis from Benedikt Ebener on the Topic Extension and Evaluation of Tissue Classification Based on a Backscattering Model for 3D Ultrasound Computer Tomography
The three dimensional ultrasound computer tomography (USCT) is a novel imaging technique for the detection of early stage breast cancer in women. The combination of the basic principle of ultrasonic imaging with the computed tomography (CT) allows the reconstruction of high resolution three dimensional images of the examined breast tissue. Currently there are three modalities in use: reflection imaging, attenuation imaging and speed of sound transmission imaging. For the reflection image a 3D synthetic aperture focusing technique (SAFT) is applied to calculate a reflectivity value for each voxel of the image. In this thesis new imaging techniques are proposed which allow for the preservation of directional information of reflections. With the analysis of the reflection characteristics of the tissue a distinction of tissue types with a specular reflectivity or diffuse reflecting tissue
types is aimed for. In a previous work a prototypical implementation of a method for the analysis of the directional information was conducted, in which only a four dimensional image had been captured. This thesis extends the extraction of directional information into the five dimensional space by considering incoming and outgoing directions separately. A generalisation of the discretisation problem of incoming and outgoing directions is introduced which allows to find a trade-off between the memory consumption and resolution of the angular segmentation. Furthermore, a more efficient method for the assignment of vectors to the discretised directional segmentation is presented which can decrease the execution time by multiple orders. The developed methods have been fully integrated into the clinically used image reconstruction software, which also allows to perform a sound speed correction to increase the resolution and contrast of the image. The methods have been evaluated with experimental data. The process of assigning the reflectivity information to individual incoming and outgoing directions has been successfully verified. An analysis of the reflection characteristics for distinct material types show that these materials can be distinguished. For the three dimensional visualisation of the five dimensional results different methods are presented. Furthermore, it is shown that the sound speed correction makes the differentiation of material types more distinct. This thesis lays the foundation for in-depth analysis of reflection characteristics of different breast tissue and may provide the tools for the detailed classification of tissue types for the early detection of breast cancer.
Lecture language: English