Mammo3D – Vollautomatische Detektion und Visualisierung korrespondierender Strukturen und Läsionen in 2D/3D-Bilddaten der weiblichen Brust für die multimodale Mammodiagnostik

Zur sicheren Befundung des invasiven Mammakarzinoms wird die Mammographie als zentrales bildgebendes Verfahren eingesetzt.  Zur genaueren Differenzierung der Diagnose werden weitere Verfahren wie die Magnetresonanztomographie und die Tomosynthese oder Mammographieaufnahmen mit abweichender Einspannung (CC und MLO) hinzugezogen. Um die nachfolgende Diagnose zu erleichtern, wäre eine zusammenhängende und korrelierte Auswertung der verschiedenen medizinischen Bilddaten einer Patientin wünschenswert.

Ziel dieses Projektes ist es, korrespondierende Strukturen in den erfassten Bilddaten weitgehend automatisch zu detektieren und anschließend für die multimodale Mammadiagnostik nutzbar zu machen.
Die methodischen Schwerpunkte des Projektes liegen dabei in der multimodalen und multidimensionalen Registrierung und Korrespondenzbestimmung. Eine weitere Herausforderung bildet die Entwicklung von Deformationsmodellen der Brust, da die Brust der Patientin bei der Akquirierung der verschiedenen Bilddaten unterschiedlich starken Deformationen unterliegt (Abb. 1).

Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit der Firma IMAGE Information Systems Europe Ltd durchgeführt und  im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie gefördert.

Abb.:1 Illustration der angestrebten Korrespondenzfindung in Mammographien, Tomosynthese- und MRT-Bilddaten einer Patientin.

Ausgewählte Publikationen:

  1. Krüger J, Ehrhardt J, Bischof A, Handels H
    Simulation of Mammographic Breast Compression in 3D MR images using ICP-based B-Spline Deformation for Multimodality Breast Cancer Diagnosis.
    International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. In Press
  2. Krüger J, Ehrhardt J, Bischof A, Handels H
    Breast Compression Simulation using ICP-based B-Spline Deformation for Correspondence Analysis in Mammography and MRI Datasets.
    Image Processing, SPIE Medical Imaging 2013. :8669-48,1D1-1D8. 2013
  3. Krüger J, Ehrhardt J, Bischof A, Handels H
    Evaluation of a B-Spline-based Breast Compression Simulation for Correspondence Analysis between MRI and Mammographic Image Data.
    Workshop on Breast Image Analysis - In conjunction with the 16th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2013) 17-24, 2013
  4. Ehrhardt J., Krüger J., Bischof A., Handels H.
    Automatic Correspondence Detection in Mammogram and Breast Tomosynthesis Images.
    Image Processing, SPIE Medical Imaging 2012. 8314:831421-1-831421-8. 2012
  5. Krüger J., Ehrhardt J., Bischof A., Barkhausen J., Handels H.
    Automatische Bestimmung von 2D/3D-Korrespondenzen in Mammographien und Tomosynthese-Bilddaten.
    Bildverarbeitung für die Medizin 2012, Informatik aktuell, 99-104, 2012

Projektteam:

M. Sc. Matthias Wilms
M. Sc. Julia Krüger

Dr. Jan Ehrhardt
Prof. Dr. Heinz Handels

Kooperationspartner:

Arpad Bischof und Prof. Dr. med. Jörg Barkhausen
Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin
Universitätsklinikum Schleswig-Holstein

Andreas Berger
IMAGE Information Systems Europe Ltd.

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Erstellt am 24. November 2011 - 18:23 von Wrage. Zuletzt geändert am 26. Juni 2014 - 16:44.

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