Effiziente Planung von Zugangswegen fu¨r sichere Nadelinsertionen

Abstract

Kurzfassung. Automatische Systeme fu¨r minimal-invasive perkutane Nadelinsertionen erfordern die Segmentierung von Risikostrukturen zur Bestimmung eines sicheren Zugangsweges. Mangels vollautomatischer Segmentierungsverfahren fu¨r alle Strukturen im Abdominalraum macht dieser Segmentierungsschritt den gro¨ßten Teil der gesamten Planungsdauer aus. Um die Planung zu beschleunigen, stellen wir ein zweistufiges Konzept fu¨r eine schnelle semiautomatische Zugangsplanung vor, bei dem (1) vollautomatisch ein Großteil der Hautoberfla¨che als Einstichszone ausgeschlossen wird, indem nur automatisch segmentierbare Risikostrukturen beru¨cksichtigt werden und (2) die so erhaltene Einstichszone durch Benutzung des Prinzips der Pareto-Optimalita¨t weiter eingeschra¨nkt und der finale Einstichspunkt interaktiv mit einer neuen Visualisierungtechnik unter Beru¨cksichtigung der anderen Risikostrukturen gewa¨hlt wird.

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Minimal-invasive Verfahren zur Tumorbehandlung wie z.B. Radiofrequenzablationen oder Biopsien haben in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung gewonnen. Viele dieser Verfahren erfordern das Einbringen eines nadelfo¨rmigen Instruments in die Zielstruktur wie z.B. die Leber. Fu¨r eine komplikationsfreie und schnelle Durchfu¨hrung der Intervention ist ein gut gewa¨hlter Zugangsweg unabdingbar. Neben zahlreichen semi-automatischen Verfahren zur Zugangsplanung wurden in den letzten Jahren Ansa¨tze pra¨sentiert, die eine automatische Berechnung mo¨glicher Nadeltrajektorien zum Ziel haben [ 1, 2 ]. Grundlage dieser Verfahren ist die Beachtung bestimmter Bedingungen (sogenannter constraints), die fu¨r eine Trajektorie erfu¨llt sein mu¨ssen (Abb. 1). So darf der Zugangsweg beispielsweise keine kritische Struktur (z.B. die Lunge) kreuzen und nicht la¨nger als die verwendete Nadel sein. In [ 3 ] wurde ein System vorgestellt, das auf Basis von Segmentierungen von Haut, Zielstruktur und Risikostrukturen aus einem dreidimensionalen Planungsdatensatz sowie unter Beru¨cksichtung gewisser Restriktionen (sogenannter hard constraints) automatisch mo¨gliche Zugangswege berechnet und diese anhand bestimmter Parameter (sogenannter soft constraints) wie der Trajektorienla¨nge oder deren Distanz zu kritischen Strukturen bewertet. In einer retrospektiven Studie konnte gezeigt werden, dass das System in der Lage ist, Komplikationen zu vermeiden. Nichtsdestotrotz ist das Hauptproblem dieses Ansatzes, dass eine ausreichend genaue Segmentierung aller Strukturen noch nicht vollautomatisch erfolgen kann und somit zwar eine schnelle Pfadplanung mo¨glich ist, diese jedoch eine relativ lange Vorbereitungszeit erfordert.

Wir stellen deshalb in diesem Beitrag ein zweistufiges Konzept fu¨r eine schnelle semiautomatische Zugangsplanung vor. Zuna¨chst wird vollautomatisch ein Großteil der Hautoberfla¨che als Einstichszone ausgeschlossen indem nur automatisch segmentierbare Risikostrukturen beru¨cksichtigt werden (Abschn. 2.1). In einem zweiten Schritt wird die so erhaltene Einstichszone durch Benutzung des Prinzips der Pareto Optimalita¨t weiter eingeschra¨nkt und interaktiv mit

Segmentierungen Haut Distanz zu kritischen

Strukturen

Soft Constraints

Einstichswinkel

Pfadlänge Abb. 1. Prinzip der automatischen Pfadplanung. Ausgehend von Segmentierungen der wichtigsten Strukturen wird u¨ber die hard constraints eine mo¨gliche Einstichszone ermittelt, welche mit Hilfe der soft constraints bewertet wird. einer neuen Visualisierungtechnik unter Beru¨cksichtigung der restlichen Risikostrukturen der finale Einstichspunkt gewa¨hlt (Abschn. 2.2). 2 2.1

Material und Methoden

Automatische Grobplanung

Das grundlegende Prinzip der automatischen Pfadplanung, wie in [ 3 ] vorgestellt, ist in Abb. 1 verdeutlicht. Ausgehend von Segmentierungen der einzelnen Strukturen wird anhand der sogenannten hard constraints, wie z.B. der Nadella¨nge, eine Einstichszone auf der Hautoberfla¨che berechnet. Diese wird mittels der soft constraints bewertet und entsprechend der Gewichtung der einzelnen constraints (z.B. der Distanz zu kritischen Strukturen) farblich markiert, um dem Arzt somit eine Entscheidungshilfe fu¨r die Trajektorienauswahl zu geben. Die Farbkodierung ¨andert sich je nach Auswahl oder Gewichtung der soft constraint. Besonders zeitaufwa¨ndig ist die Segmentierung von Strukturen wie Leber, Herz, Magen oder Darm, da sich diese Organe nur wenig in ihren Grauwertbereichen im Bild unterscheiden. Die Rippen, die Haut, sowie die beiden Lungen lassen sich hingegen mit relativ einfachen Verfahren automatisch segmentieren. Wir verwenden daher zur Berechnung der Einstichszone nur die automatisch segmentierbaren Strukturen und beru¨cksichtigen die anderen kritischen Strukturen im neuen, interaktiven Planungsschritt (Abschn. 2.2).

2.2 Interaktive Feinplanung

Die automatisch berechnete Grobplanung wird verfeinert, indem zuna¨chst der Suchraum innerhalb der Einstichszone eingeschra¨nkt wird und danach eine Visualisierungstechnik verwendet wird, um dem Arzt anhand einer ”Trajektorienvorschau“ das errechnete Planungsergebnis direkt am Patienten zu visualisieren. Suchraumeinschrankung. Da im Vergleich zum Planungssystem, in dem die Risikostrukturen vollsta¨ndig segmentiert wurden, bei diesem Ansatz mit nur wenigen segmentierten Strukturen eine deutlich gro¨ßere Einstichszone errechnet wird, bedarf es einer Einschra¨nkung dieses relativ großen Suchraums. Um diejenigen Punkte der Einstichszone zu ermitteln, die fu¨r die aktuelle Kombination von constraints am besten fu¨r das Einfu¨hren des Instrumentes geeignet sind, verwenden wir das Prinzip der Pareto-Optimalita¨t. Es ist damit mo¨glich, die pareto-optimalen Punkte eines Parameterraums (in unserem Fall aufgespannt von den soft constraints) zu bestimmen. Ein Punkt in diesem Raum ist genau dann pareto-optimal, wenn es keinen anderen Punkt gibt, der bezu¨glich eines Parameters besser bewertet wird, ohne dass dadurch die Bewertung durch einen anderen Parameter verschlechtert wird. Das ermo¨glicht es, dem Arzt einen Vorschlag zu geeigneten Einstichspunkten zu pra¨sentieren (Abb. 2a, Pareto-Front) bzw. sein Augenmerk auf die potentiell interessanten Bereiche der Einstichszone zu lenken. Der errechnete Vorschlag kann nun als Ausgangspunkt fu¨r die Verfeinerung der Zugangsplanung verwendet werden, dient dabei jedoch lediglich als Entscheidungshilfe; der Einstichspunkt wird frei vom Arzt gewa¨hlt. Verfeinerung der Planung. Zur Planung des finalen Einstichspunktes wird eine Visualisierung bereitgestellt, die es ermo¨glicht, unter Beru¨cksichtigung sa¨mtlicher Risikostrukturen sowie des groben Planungsergebnisses eine geeignete Trajektorie zu ermitteln. Hierfu¨r wird eine U¨bersicht des berechneten Planungsergebnisses visualisiert (Abb. 2a). Zudem wird in Echtzeit eine Volumenvisualisierung berechnet, mit der sa¨mtliche Risikostrukturen im Bezug zum aktuellen Einstichspunkt dargestellt werden ko¨nnen (Abb. 2b). Hierfu¨r wird mittels Shading-Techniken, a¨hnlich der Ghost View in [ 4 ], anhand der Kameraposition und deren Blickrichtung eine Art vergro¨ßertes Einstichsloch aus der Hautoberfla¨che ausgeschnitten, was den Blick entlang des so gewa¨hlten Pfades freigibt und somit eine visuelle Beurteilung der Trajektorie ermo¨glicht. Es kann so schnell festgestellt werden, ob die aktuell geplante Trajektorie durch eine vorher nicht beru¨cksichtigte Struktur (z.B. das Herz) verla¨uft. Fu¨r den Einsatz dieser Form der Visualisierung sind zwei Mo¨glichkeiten vorhanden: Offline Visualisierung: Die Feinplanung erfolgt ausschließlich am Planungssystem. Lediglich die Bilddaten des Patienten sind erforderlich. Der aktuell vom Arzt gewa¨hlte Einstichspunkt definiert die Blickrichtung der Kamera entlang der Trajektorie, sowie die Kameraposition auf der Verla¨ngerung des Pfades außerhalb des Ko¨rpers. Alternativ kann der Arzt durch manuelles Interagieren mit der virtuellen Planungsszene die Kameraposition und somit den resultierenden Einstichspunkt wa¨hlen. Online Visualisierung: Die finale Planung erfolgt am Patienten, wobei die Kameraposition u¨ber ein getracktes Instrument berechnet wird. Der Einstichspunkt kann somit direkt mit dem Instrument definiert werden.

Instrument

Einstichszone

Hautoberfläche

Volumenvisualisierung

Läsion Pareto-Front Abb. 2. (a) Planungsergebnis der Grobplanung sowie aktuelle Nadelposition. (b) Feinplanung direkt am Patienten mittels Volumenvisualisierung. Die Blickrichtung der Kamera des Renderers bestimmt den gezeigten Ausschnitt. Die beschriebene Planungsmethode wurde prototypisch als Demosystem entwickelt und wird zur BVM 2011 pra¨sentiert. Neben seiner Funktionalita¨t als eigensta¨ndige Anwendung kann das Planungssystem auch in den Workflow eines Navigationssystems fu¨r Nadelinsertionen [ 5 ] integriert werden. Abbildung 2 zeigt die Umsetzung der neuartigen Visualisierungsmethoden fu¨r die Zugangsplanung. Die initiale, automatische Planung kann innerhalb von weniger als 10 Sekunden durchgefu¨hrt werden. Erste Experimente zeigen, dass die Verfeinerung dieser initialen Planung im Zeitraum von wenigen Minuten abha¨ngig von der Lage der zu punktierenden La¨sion durchgefu¨hrt werden kann. 4

Diskussion

Dieser Beitrag beschreibt eine Erweiterung des in [ 3 ] pra¨sentierten Systems zur automatischen Pfadplanung und dessen Integration als Planungskomponente in ein Navigationssystem fu¨r perkutane Nadelinsertionen. Hauptaugenmerk wurde hierbei auf die Vermeidung zeitaufwa¨ndiger Segmentierungen von kritischen Strukturen gelegt. Die Lunge, als eine der komplikationstra¨chtigsten Strukturen bei Punktionen der Leber konnte durch ihre leichte Segmentierbarkeit beru¨cksichtigt werden. Das entstandene System ermo¨glicht es dem Arzt, anhand einer innovativen Visualisierung, mo¨gliche Zugangswege schnell auf ihre Qualita¨t zu u¨berpru¨fen. Im Vergleich zu einer manuellen Planung auf Schichtdaten, die in der Klinik in der Regel einige Minuten erfordert [ 6 ] konnte hiermit eine schnelle Planungskomponente fu¨r Navigationssysteme gefunden werden, welche aufwa¨ndige Segmentierungen aller kritischen Strukturen vermeiden kann. Zuku¨nftige Arbeiten konzentrieren sich auf (1) die Evaluation des Systems im klinischen Workflow sowie (2) die Integration eines Konzeptes zur Kompensation von Bewegungen und Deformationen.

Literaturverzeichnis

References

1. Schumann C , et al. Fast automatic path proposal computation for hepatic needle placement . In: Proc SPIE . vol. 7625 ; 2010 . p. 1J .

2. Baegert C , et al. Multi-criteria trajectory planning for hepatic radiofrequency ablation . In: Proc MICCAI . vol. 10 ; 2007 . p. 676 - 84 .

3. Engel M , et al. Schnelle Zugangsplanung fu¨r die perkutane Punktion der Leber . In: Proc BVM ; 2010 . p. 216 - 20 .

4. Tietjen C , et al. GPU-basierte Smart Visibility Techniken fu¨r die Planung von Tumor-Operationen . In: Proc BVM; 2009 . p. 272 - 6 .

5. Maier-Hein L , et al. In vivo accuracy assessment of a needle-based navigation system for CT-guided radiofrequency ablation of the liver . Med Phys . 2008 December; 35 ( 12 ): 5386 - 96 .

6. Mu¨ller SA , et al. Navigated liver biopsy using a novel soft tissue navigation system versus CT-guided liver biopsy in a porcine model: a prospective randomized trial . Acad Radiol . 2010 ; 17 ( 10 ): 1282 - 7 .