Smart interactive vessel visualization in radiology

Abstract

Kardiovaskuläre Krankheiten treten immer häufiger in unserer Gesellschaft auf. Zu deren Diagnose werden spezielle Darstellungsmethoden benötigt, um z.B. den Blutfluss im Falle von luminalen Verschlüssen zu untersuchen. Ermöglicht wird dies unter anderem durch die Technik der Curved Planar Reformation (CPR), welche longitudinale Schnitte entlang der Mittellinie von Blutgefäßen erzeugt. Durch die Möglichkeit, um eine Achse zu rotieren, kann das gesamte Gefäß auf eventuell vorhandene vaskuläre Abnormitäten untersucht werden (z.B. Verkalkungen an den Gefäßwänden, Stenosen und Verschlüsse). Wir präsentieren in dieser Arbeit eine Visualisierungstechnik namens Centerline Reformation (CR), welche es erlaubt, das Innere von Blutgefäßen zu untersuchen, unabhängig von ihrer räumlichen Orientierung. Ausgehend von den projizierten Mittellinien der Gefäße kann das Lumen jeder Ader durch Wellenausbreitung in der Bildebene erzeugt werden. Um die räumlichen Distanzen in dichten Gefäßsystemen besser anzuzeigen, kann das Gefäßlumen optional durch ein Halo abgegrenzt werden. Unsere Methode folgt dem Prinzip von Fokus und Kontext durch Anwendung verschiedener Darstellungsmethoden rund um das Lumen. Wir erläutern, wie die korrekte Sichtbarkeit von mehreren sich überdeckenden Gefäßen in der Bildebene gewährleistet werden kann. Darüber hinaus ermöglicht unsere Visualisierungstechnik die Untersuchung eines komplexen Gefäßsystems mittels interaktivem Auswählen von Gefäßen und nachfolgenden visuellen Abfragen. Eine verbesserte Version der Centerline Reformation (CR), welche ebenfalls in dieser Arbeit präsentiert wird, ermöglicht eine vollständige dreidimensionale Reformation von Gefäßstrukturen mit Hilfe des Sehstrahlverfahrens. Wir bezeichnen diesen Prozess als Curved Surface Reformation (CSR). Bei dieser Methode breitet sich die Schnittfläche nahtlos bis in das umliegende Gewebe der Blutgefäße aus. Zusätzlich legen automatisch generierte Ausschnitte so viel wie möglich des Gefäßlumens frei, immer unter Gewährleistung der korrekten Sichtbarkeit. Diese Technik ermöglicht eine uneingeschränkte Navigation innerhalb des zu inspizierenden Gefäßsystems und erlaubt die Diagnose von allen tubulären Strukturen, unabhängig von deren räumlicher Orientierung. Mit der immer größer werdenden Datenmenge wird von Seiten der Benutzer mehr Fachwissen benötigt, um die jeweils passende Darstellungsmethode für die Analyse der vorliegenden Daten auszuwählen. Wir präsentieren in dieser Arbeit einen Ansatz, der Expertenwissen in eine für Menschen einfach lesbare Form auslagert, und ein Inferenzsystem, das automatisch die für die jeweilige klinische Diagnose passende Darstellungsmethode bereitstellt. Die vorgestellte Methode trägt den Namen Smart Super Views. Die Ansichten der automatisch vorgeschlagenen Darstellungen werden aufgrund ihrer Relevanz, durch Anpassung ihrer Form und Größe, unterschiedlich kodiert. Mit Hilfe einer intelligenten räumlichen Anordnung und Integration wird das Bild selbst zum Bildschirmmenü. Ein solches System bietet eine von Experten angeleitete medizinische Diagnose. Der vorgestellte Ansatz wird zuerst allgemein präsentiert, und dann durch Beschreibung eines konkreten Anwendungsfalles für die diagnostische Darstellung von Gefäßen untermauert. Vaskuläre Strukturen bestehen üblicherweise aus einer Vielzahl von Gefäßen. Um diesem Umstand gerecht zu werden, beschreiben wir eine anatomische Anordnung zur Untersuchung des Gefäßsystems der menschlichen unteren Gliedmaßen. Durch kreisförmige Aggregation der räumlichen Information um die Mittellinien der Gefäße stellen wir ein einzelnes Bild für deren Untersuchung zur Verfügung. Wir nennen diese Technik Curvicircular Feature Aggregation (CFA). Weiters wird eine Stabilitätsanalyse über lokale Abweichungen der Mittellinien von Gefäßen erörtert, welche es ermöglicht eventuelle ungenaue Definitionen zu lokalisieren. Durch die Präsentation dieser Information in der Darstellung ist eine schnelle visuelle Erfassung der Stabilität der Mittellinie realisierbar.

Cardiovascular diseases occur with increasing frequency in our society. Their diagnosis often requires tailored visualization techniques, e.g., to examine the blood flow channel in case of luminal narrowing. Curved Planar Reformation (CPR) addresses this field by creating longitudinal sections along the centerline of blood vessels. With the possibility to rotate around an axis, the entire vessel can be assessed for possible vascular abnormalities (e.g., calcifications on the vessel wall, stenoses, and occlusions). In this thesis, we present a visualization technique, called Centerline Reformation (CR), that offers the possibility to investigate the interior of any blood vessel, regardless of its spatial orientation. Starting from the projected vessel centerlines, the lumen of any vessel is generated by employing wavefront propagation in image space. The vessel lumen can be optionally delineated by halos, to enhance spatial relationships when examining a dense vasculature. We present our method in a focus+context setup, by rendering a different kind of visualization around the lumen. We explain how to resolve correct visibility of multiple overlapping vessels in image space. Additionally, our visualization method allows the examination of a complex vasculature by means of interactive vessel filtering and subsequent visual querying. We propose an improved version of the Centerline Reformation (CR) technique, by generating a completely three-dimensional reformation of vascular structures using ray casting. We call this process Curved Surface Reformation (CSR). In this method, the cut surface is smoothly extended into the surrounding tissue of the blood vessels. Moreover, automatically generated cutaways reveal as much of the vessel lumen as possible, while still retaining correct visibility. This technique offers unrestricted navigation within the inspected vasculature and allows diagnosis of any tubular structure, regardless of its spatial orientation. The growing amount of data requires increasing knowledge from a user in order to select the appropriate visualization method for their analysis. In this thesis, we present an approach that externalizes the knowledge of domain experts in a human readable form and employs an inference system to provide only suitable visualization techniques for clinical diagnosis, namely Smart Super Views. We discuss the visual representation of such automatically suggested visualizations by encoding the respective relevance into shape and size of their view. By providing a smart spatial arrangement and integration, the image becomes the menu itself. Such a system offers a guided medical diagnosis by domain experts. After presenting the approach in a general setting, we describe an application scenario for diagnostic vascular visualization techniques. Since vascular structures usually consist of many vessels, we describe an anatomical layout for the investigation of the peripheral vasculature of the human lower extremities. By aggregating the volumetric information around the vessel centerlines in a circular fashion, we provide only a single static image for the assessment of the vessels. We call this method Curvicircular Feature Aggregation (CFA). In addition, we describe a stability analysis on the local deviations of the centerlines of vessels to determine potentially imprecise definitions. By conveying this information in the visualization, a fast visual analysis of the centerline stability is feasible.