Projekt "Local bone Analysis, X-Ray and CT-Analysis"
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MITARBEITER:

Fritscher, Leber, Schuler, Schubert (Leitung), Steininger


EHEMALIGE MITARBEITER:

Pilgram, Grünerbl


LAUFZEIT:

März 2006 bis Februar 2009


GESAMTUMFANG:

ca. 800.000 Euro


FÖRDERGEBER:

Arbeitsgemeinschaft für Osteosynthesefragen (AO), AO-Foundation, Davos, Schweiz


KOOPERATIONEN:

Universitätsklinik für Unfallchirurgie und Sporttraumatologie Innsbruck, Leitung Univ.-Prof. Dr. Michael Blauth

Universitätsklinik für Radiodiagnostik, Innsbruck, Leitung Univ.-Prof. Dr. Werner Jaschke

Musculoskeletal and Quantitative Imaging Research (MQIR), Leitung Prof. Dr. Thomas Link und Prof. Dr. Sharmila Majumbdar, Department of Radiology, University of California San Francisco

AO Development Institute, Davos, Schweiz


ZIELSETZUNG:

Aufbauend auf den Ergebnissen und Methoden des u.g. Projektes HipOp sollen folgende Zielsetzungen erarbeitet werden:

  • Erweiterung und Verallgemeinerung der Methodik zur automatischen Analyse der Knochenqualität auf weitere Frakturlokalisationen (z.B. Schulter, Oberarm, Hand, Wirbelsäule).

  • Kombination der registrierungsbasierten Methode zur automatischen Erkennung von Einzelknochen in konventionellen Röntgenbildern mit Methoden der formmodellbasierten Segmentierung.

  • Aufbau einer kompletten Bildverarbeitungskette zur Analyse beliebiger Bildmodalitäten (konv. Röntgenbilder, CT-Daten, DEXA-Daten)

  • Erweiterung der Bildverarbeitungskette durch modellbasierte Methoden zur geometrischen Analyse und darauf aufbauender individueller Operationsplanung.

Gesamtziel des Projektes ist die Entwicklung einer produktfähigen Software, die dem Kliniker eine objektive und weitgehend automatische Analyse und eine darauf aufbauende detaillierte OP-Planung am individuellen Patienten erlaubt.


STAND:

Aktuell konnte eine vollständige, automatische Pipeline zur modellbasierten Segmentierung des Oberschenkelknochens in CT-Daten realisiert werden. Weiterhin ist eine modellbasierte und automatische Platzierung von beliebigen 3D-Messarealen funktionsfähig. Erste Anwendungen der Pipeline mit unterschiedlichen Textur- und Analysemethoden für die Messareale zeigen eine hohe Korrelation und Signifikanz der Analyseergebnisse bezüglich biomechanischer Parameter (siehe auch Abbildung 1).

Abbildung 1: Verschiedene „regions of interest“, welche mit Hilfe modellbasierter Methoden automatisch platziert wurden und zur weiteren Analyse der lokalen Knochenstruktur verwendet wurden.

Das entwickelte statistische Modell kann außerdem direkt zur Vorhersage biomechanischer Parameter verwendet werden. Im Zuge einer Studie an Femur-Präparatedaten konnte so gezeigt werden, dass mit Hilfe dieser Methode die maximale Belastbarkeit eines individuellen Femurknochens und so indirekt das Frakturrisiko eines individuellen Knochens mit sehr hoher Genauigkeit innerhalb von Minuten vorhergesagt werden kann. Unter klinischen Gesichtspunkten ist insbesondere die Möglichkeit von Interesse, die Verankerungsqualität von Implantaten an der vom Chirurgen geplanten Lokalisation für einen konkreten Patienten vorhersagen zu können. Wie die Abbildung 2 verdeutlicht, zeigen die bisherigen Tests an Präparatedaten eine sehr gute Übereinstimmung der Voraussage des Drehmomentes, das zum Ausreissen einer Implantatschraube (Breakaway Torque = BT) nötig ist und den tatsächlich gemessenen Drehmomentwerten.

Abbildung 2: Ergebnisse einer biomechanischen Präparatestudie. Die Vorhersagewerte (rot) des Verfahrens für die sog. Breakaway Torque (BT, das Drehmoment, bei dem eine Implantatschraube im betrachteten Knochenareal ausreissen würde) und die tatsächlich gemessenen Werte (blau) stimmen sehr gut überein.

Unter Verwendung eines speziellen statistischen Modells können neben der Vorhersage biomechanischer Parameter auch jene Faktoren ermittelt werden, welche zur Veränderung (Erhöhung/Erniedrigung) eines speziellen biomechanischen Parameters bzw. des Frakturrisikos beitragen. Die dafür ermittelten Faktoren umfassen dabei ein breites Spektrum: Von Variationen der äußeren Form (zB Schaftdicke, Halswinkel, …) bis zu Veränderungen der Knochenkompakta und der Struktur des spongiösen Knochens wird eine Vielzahl unterschiedlichster Faktoren in Betracht gezogen, um beispielsweise das individuelle Risiko für eine Fraktur des Oberschenkelknochens zu ermitteln.

Abbildung 3 zeigt verschiedene Faktoren (gekennzeichnet durch Ellipsen und Pfeile), welche die Stabilität des Femurs beeinflussen können (Ergebnis einer Studie an 30 Femur-Präparatedaten) und damit das Frakturrisiko erhöhen können: Die unterschiedlichen Faktoren werden durch verschiedene Modellparameter (=Haupkomponenten) beschrieben (PC 3, PC16, PC 8). Zur besseren Vergleichbarkeit werden in der ersten Zeile die kritischen Regionen/Eigenschaften jeweils an Modellinstanzen gezeigt, welche Femora mit niedriger Knochenstabilität nachbilden (=low failure load). In der zweiten Zeile werden dieselben Eigenschaften an Modellinstanzen gezeigt, welche Femora mit hoher Knochenstabilität (=high failure load) modellieren. Wie bereits erwähnt, umfassen die ermittelten Parameter sowohl Eigenschaften wie Schaftdurchmesser oder Femur-Hals-Länge (Abbildung 3, Spalte „PC 3“) als auch Veränderungen im Bereich der Knochenkompakta und Spongiosa (Abbildung 3, Spalten „PC 16“ und „PC 8“).

Abbildung 3: Darstellung verschiedener Faktoren (gekennzeichnet durch Ellipsen und Pfeile), welche die Stabilität des Femurs beeinflussen können (Ergebnis einer Studie an 30 Femur-Präparatedaten).

Seit Juni 2007 läuft eine klinische Studie zur Validierung dieser experimentellen Ergebnisse, die 220 Patienten und 120 Kontrollprobanden umfassen wird. Weiterhin konnte inzwischen eine Methode zur Anwendung des statistischen 3D-Modells für die Segmentierung von 2D-Röntgenbildern entwickelt und implementiert werden. Dieser Prototyp wird momentan an Präparatedaten getestet und optimiert. Bis Ende August 2007 werden dem Fördergeber zwei Anträge zur Erweiterung/Verlängerung des Projektes bis Februar 2010 unterbreitet werden:

 

Projektrelevante Publikationen

2008

Fritscher K, Schuler B, Link Th, Eckstein F, Suhm N, Hänni M, Hengg C, Schubert R. Prediction of biomechanical parameters of the proximal femur using statistical appearance models and support vector regression. Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), New York, 2008, accepted.

Schuler B, Fritscher K, Schubert R. Impact of using diffeomorphic vs. non-diffeomorphic demons registration on generating shape and appearance models, accepted for poster presentation for Conference for Computer Assisted Radiology and Surgery, CARS 2008, Barcelona, 2008.

Leber S, Fritscher K, Schmoelz W, Schubert R. Model based analysis of bone quality of lumbar spine for intervention planning, accepted for poster presentation for Conference for Computer Assisted Radiology and Surgery, CARS 2008, Barcelona, 2008.

Fritscher KD, Leber S, Schmölz W, Schubert R, Level set segmentation of lumbar vertebrae using appearance models, accepted for poster presentation BVM, Berlin , April 2008

Steininger, P., Fritscher, K., Kofler, G., Schuler, B., Hänni, M., Schwieger, K., Schubert, R., Comparison of different metrics for appearance-model-based 2D/3D-registration with x-ray images, BVM 2008, Berlin, 2008, accepted as oral presentation

 

2007

Schuler B, Fritscher KD, Grünerbl A, Hänni M, Schwieger K, Suhm N, Schubert R, Automatic assessment of femoral bone quality in specific regions of interest using texture features, CARS 2007, Berlin, Germany, Springer, 110-112, 2007

Fritscher KD, Grünerbl A, Hänni M, Suhm N, Hengg C, Rainer Schubert, Trabecular bone analysis in CT and x-ray images of the proximal femur for the assessment of local bone quality, submitted to IEEE Transactions on Medical Imaging

Fritscher KD, Hänni M, Suhm N, Hengg C, Roth T, Kamelger F, Schubert R, Local analysis of the femoral bone in x-ray images using InShape models, submitted to International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery

Steininger, P., 2D-Segmentierung des Femurs anhand statistischer 3D-Modelle, Bachelor-Thesis, Institute of Biomedical Image Analysis, UMIT, October 2007

Fritscher KD, Schuler B, Grünerbl A, Hänni M, Schwieger K, Suhm N, Schubert R, Assessment of Femoral Bone Quality using Co-occurrence Matrices and Adaptive Regions of Interest, SPIE Medical Imaging, San Diego , USA , Vol. 6514, pp. 65141K, 2007

Fritscher KD, Grünerbl A, Schubert R, 3D image segmentation using combined shape-intensity prior models, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery , vol. 1, Nr. 6, pp. 341-350, 2007

Huber MB, Carballido-Gamio J, Fritscher KD, Schubert R, Haenni R, Hengg C, Majumdar S, Link TM, Proc. 8th UC Bioengineering Symposium San Francisco 2007, Morphological Texture Analysis of Radiographs of the Proximal Femur- in vitro study using biomechanical strength as a standard of reference

Huber MB, Carballido-Gamio J, Fritscher KD, Schubert R, Haenni R, Hengg C, Majumdar S, Link TM, Morphological Texture Analysis of Radiographs of the Proximal Femur- in vitro study using biomechanical strength as a standard of reference, Proc. 29th ASBMR Honolulu 2007, p. 476, # W449

Carballido-Gamio J, Huber MB, Fritscher KD, Schubert R, Haenni M, Hengg C, Majumdar S, Link T.M. Topological Analysis and Spatial Distribution of Apparent Trabecular Bone In Radiographs Correlate to Biomechanical Bone Properties: An In Vitro Study of the Proximal Femur, Proc. 29th ASBMR Honolulu 2007

 

2006

Schuler B., Modellbasierte Texturanalyse zur Beurteilung der Knochenqualität des proximalen Femurs anhand von CT-Daten, Bachelor-Thesis, Institute of Biomedical Image Analysis, UMIT, Dezember 2006

Fritscher, K., Schubert, R., 3D image segmentation by using statistical deformation models and level sets, Int J CARS (2006), 2006 (accepted on 05-09-2006)

Fritscher, K., Grünerbl, A., Schubert, R., "InShape" modeling - combined shape/intensity models for level-set segmentation, CARS 2006, Computer Assisted Radiology and Surgery, Proceedings of the 20th International Congress and Exhibition, Osaka, Japan, Springer

 

 

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