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4D Medical Image Computing zur Modellbasierten Analyse atmungsbedingter Tumor- und Organbewegungen

4D Medical Image Computing zur Modellbasierten Analyse atmungsbedingter Tumor- und Organbewegungen
4D 医学图像计算,用于基于模型的呼吸相关肿瘤和器官运动分析
批准号:
60515810
负责人:
Professor Dr. Heinz Handels
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Grants
财政年份:
2008
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2007-12-31 至 2013-12-31

项目摘要

项目成果

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Atmungsbedingte Organbewegungen stellen eines der Hauptprobleme der Strahlentherapie thorakaler und abdominaler Tumoren dar. Räumlich-zeitliche Bilddaten, auch 4D-Bilddaten genannt, haben der Strahlentherapie die Möglichkeit eröffnet, die räumlich-zeitliche Bewegung und Verformung von Tumoren und inneren Organen während der Atmung zu erfassen. Durch die am Institut für Medizinische Informatik entwickelte Rekonstruktionsmethode können artefaktreduzierte 4D-CT–Bilddaten zu beliebigen, vorgegebene Phasen des Atemzyklus in hoher Qualität erzeugt werden. Auf der Grundlage dieser 4D-Bilddaten werden im Rahmen des Projektes Methoden zur Modellierung und Analyse der atmungsbedingten Tumor- und Organbewegungen entwickelt. Zur Modellierung der Atembewegungen verschiedener Patienten werden unter Verwendung optimierter nicht-linearer Registrierungsalgorithmen 3D-Bewegungsfelder geschätzt. Auf der Grundlage der ermittelten Bewegungsfelder und 3D-Trajektorien werden zeitlich-räumliche Bewegungsamplituden von Landmarken, Tumoren und Organen und deren Interpatientenvariabilität quantifiziert. Hierbei kommt der Analyse der Lungentumormobilität und der Abhängigkeiten der atmungsbedingten Tumor- und Organbewegungen eine besondere Bedeutung zu. Es werden bewegungsorientierte Sicherheitssäume für die Bestrahlungsplanung ermittelt und die Einflüsse der respiratorischen Bewegung auf die 3D-Dosisverteilung im Körper untersucht. Weiterhin soll geprüft werden, inwieweit die zeitliche Auflösung der gemessenen 4D-Bilddaten in der strahlentherapeutische Anwendung durch den Einsatz der zu entwickelnden strukturorientierten und modellbasierten 3D-Bildinterpolationsverfahren bei vorgegebenen Fehlergrenzen reduziert werden kann. Für die klinische Anwendung beispielsweise im Rahmen der atmungsgegateten Strahlentherapie werden Verfahren zur beschleunigten Segmentierung der 4D-CTBilddaten sowie zur verbesserten Analyse von Abhängigkeiten der Bewegung verschiedener Bildstrukturen unter Verwendung der 3D-Bewegungsfelder untersucht.
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