Kohlmann, Peter2015-01-212015-01-21Dec 2008https://diglib.eg.org/handle/10.2312/8221In dieser Dissertation werden zwei Techniken vorgestellt, welche 2D und 3DAnsichten in medizinischen Anwendungen geschickt miteinander verknüpfen.Obwohl interaktive 3D Volumenvisualisierung selbst für sehr große Datensätzeverfügbar ist, wird diese recht wenig in der klinischen Praxis verwendet. Dergrößte Hinderungsgrund für eine bessere Integration in den klinischen Arbeitsablaufist der hohe Zeitaufwand, um die Parameter für diagnostisch relevanteBilder einzustellen. Der Arzt muss sich um das Einstellen eines geeigneten Blickpunktes,des Zooms, einer Transferfunktion, von Schnittebenen und anderer Parameterkümmern. Deshalb werden in aktuellen Anwendungen hauptsächlich 2DAnsichten verwendet, welche durch Standardverfahren wie Multiplanare Reformation(MPR) erzeugt werden.Das LiveSync Interaktionsmetapher ist ein neuartiges Konzept zur Synchronisierungvon 2D Schichtbildern und 3D Volumenansichten auf medizinischeDatensätze. Die relevanten anatomischen Strukturen werden vom Benutzer durchintuitives Auswählen auf dem Schichtbild definiert. Die 3D Volumenansichtwird automatisch aktualisiert, um dem Benutzer ein diagnostisch relevantes Bildanzubieten. Um diese direkte Synchronisierung zu erreichen, wird eine minimaleMenge abgeleiteter Information verwendet. Hierbei werden keine vorsegmentiertenDatensätze oder datenspezifische Vorberechnungen benötigt. Dasvorgestellte System liefert dem Arzt synchronisierte Ansichten, welche dabeihelfen können mit minimaler Benutzerinteraktion einen besseren Einblick in diemedizinischen Daten zu bekommen.Contextual Picking ist eine neuartigeMethode, um relevante Positionen in volumetrischenDaten abhängig von ihrem Kontext interaktiv zu bestimmen. Erreichtwird dies durch das Auswählen eines Punktes in einem Bild, welches mittelsdirektem Volumenrendering erzeugt wurde. In der klinischen Diagnostikbefinden sich die relevanten Positionen häufig im Zentrum anatomischer Strukturen.Um diese 3D Positionen, welche eine komfortable Untersuchung dergewünschten Struktur ermöglichen, abzuleiten, extrahiert das System kontextabhängigeMetainformation aus den DICOM (Digital Imaging and Communicationsin Medicine) Bildern und der Konfiguration der medizinischen Arbeitsstation.Entlang eines Sichtstrahls für eine volumetrische Auswahl wird das Strahlenprofilanalysiert, um Strukturen zu ermitteln, welche Ähnlichkeiten zu vordefiniertenVorlagen in einer Wissensdatenbank aufweisen. Es wird demonstriert, dass einezurückgelieferte 3D Position dazu verwendet werden kann, eine Struktur in 2DAnsichten hervorzuheben. Desweiteren können angenäherte Zentrallinien röhrenförmigerObjekte interaktiv berechnet oder Beschriftungen kontextabhängigen 3DPositionen zugewiesen werden. - In this thesis two techniques for the smart linking of 2D and 3D views inmedical applications are presented. Although real-time interactive 3D volume visualizationis available even for very large data sets, it is used quite rarely in theclinical practice. A major obstacle for a better integration in the clinical workflowis the time-consuming process to adjust the parameters to generate diagnosticallyrelevant images. The clinician has to take care of the appropriate viewpoint, zooming,transfer function setup, clipping planes, and other parameters. Because ofthis, current applications primarily employ 2D views generated through standardtechniques such as multi-planar reformatting (MPR).The LiveSync interaction metaphor is a new concept to synchronize 2D sliceviews and 3D volumetric views of medical data sets. Through intuitive picking actionson the slice, the users define the anatomical structures they are interested in.The 3D volumetric view is updated automatically with the goal that the users areprovided with diagnostically relevant images. To achieve this live synchronizationa minimal set of derived information, without the need for segmented data sets ordata-specific precomputations, is used. The presented system provides the physicianwith synchronized views which help to gain deeper insight into the medicaldata with minimal user interaction.Contextual picking is a novel method for the interactive identification of contextualinterest points within volumetric data by picking on a direct volume renderedimage. In clinical diagnostics the points of interest are often located in thecenter of anatomical structures. In order to derive the volumetric position, whichallows a convenient examination of the intended structure, the system automaticallyextracts contextual meta information from the DICOM (Digital Imaging andCommunications in Medicine) images and the setup of the medical workstation.Along a viewing ray for a volumetric picking, the ray profile is analyzed to detectstructures which are similar to predefined templates from a knowledge base.It is demonstrated that the obtained position in 3D can be utilized to highlight astructure in 2D slice views, to interactively calculate approximate centerlines oftubular objects, or to place labels at contextually-defined 3D positions.application/pdfText.PhDThesis