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|title=Effiziente Planung von Zugangswegen für sichere Nadelinsertionen
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==Effiziente Planung von Zugangswegen für sichere Nadelinsertionen==
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Eﬃziente Planung von Zugangswegen für sichere
              Nadelinsertionen

Alexander Seitel, Kwong Yung, Markus Engel, Markus Fangerau, Anja Groch,
           Michael Müller, Hans-Peter Meinzer, Lena Maier-Hein

           Abteilung Medizinische und Biologische Informatik, Deutsches
                       Krebsforschungszentrum Heidelberg
                         a.seitel@dkfz-heidelberg.de


      Kurzfassung. Automatische Systeme für minimal-invasive perkutane
      Nadelinsertionen erfordern die Segmentierung von Risikostrukturen zur
      Bestimmung eines sicheren Zugangsweges. Mangels vollautomatischer
      Segmentierungsverfahren für alle Strukturen im Abdominalraum macht
      dieser Segmentierungsschritt den größten Teil der gesamten Planungs-
      dauer aus. Um die Planung zu beschleunigen, stellen wir ein zweistu-
      ﬁges Konzept für eine schnelle semiautomatische Zugangsplanung vor,
      bei dem (1) vollautomatisch ein Großteil der Hautoberﬂäche als Ein-
      stichszone ausgeschlossen wird, indem nur automatisch segmentierbare
      Risikostrukturen berücksichtigt werden und (2) die so erhaltene Ein-
      stichszone durch Benutzung des Prinzips der Pareto-Optimalität weiter
      eingeschränkt und der ﬁnale Einstichspunkt interaktiv mit einer neuen
      Visualisierungtechnik unter Berücksichtigung der anderen Risikostruk-
      turen gewählt wird.


1   Einleitung
Minimal-invasive Verfahren zur Tumorbehandlung wie z.B. Radiofrequenzabla-
tionen oder Biopsien haben in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung
gewonnen. Viele dieser Verfahren erfordern das Einbringen eines nadelförmigen
Instruments in die Zielstruktur wie z.B. die Leber. Für eine komplikationsfreie
und schnelle Durchführung der Intervention ist ein gut gewählter Zugangsweg
unabdingbar. Neben zahlreichen semi-automatischen Verfahren zur Zugangspla-
nung wurden in den letzten Jahren Ansätze präsentiert, die eine automatische
Berechnung möglicher Nadeltrajektorien zum Ziel haben [1, 2]. Grundlage dieser
Verfahren ist die Beachtung bestimmter Bedingungen (sogenannter constraints),
die für eine Trajektorie erfüllt sein müssen (Abb. 1). So darf der Zugangsweg bei-
spielsweise keine kritische Struktur (z.B. die Lunge) kreuzen und nicht länger als
die verwendete Nadel sein. In [3] wurde ein System vorgestellt, das auf Basis von
Segmentierungen von Haut, Zielstruktur und Risikostrukturen aus einem dreidi-
mensionalen Planungsdatensatz sowie unter Berücksichtung gewisser Restriktio-
nen (sogenannter hard constraints) automatisch mögliche Zugangswege berech-
net und diese anhand bestimmter Parameter (sogenannter soft constraints) wie
der Trajektorienlänge oder deren Distanz zu kritischen Strukturen bewertet. In
200     Seitel et al.

einer retrospektiven Studie konnte gezeigt werden, dass das System in der Lage
ist, Komplikationen zu vermeiden. Nichtsdestotrotz ist das Hauptproblem die-
ses Ansatzes, dass eine ausreichend genaue Segmentierung aller Strukturen noch
nicht vollautomatisch erfolgen kann und somit zwar eine schnelle Pfadplanung
möglich ist, diese jedoch eine relativ lange Vorbereitungszeit erfordert.
    Wir stellen deshalb in diesem Beitrag ein zweistuﬁges Konzept für eine schnel-
le semiautomatische Zugangsplanung vor. Zunächst wird vollautomatisch ein
Großteil der Hautoberﬂäche als Einstichszone ausgeschlossen indem nur auto-
matisch segmentierbare Risikostrukturen berücksichtigt werden (Abschn. 2.1).
In einem zweiten Schritt wird die so erhaltene Einstichszone durch Benutzung
des Prinzips der Pareto Optimalität weiter eingeschränkt und interaktiv mit


                                         Segmentierungen


         Haut                   Läsion           Knochen                 Lunge


                                         Hard Constraints
                               Nadellänge, kollisionsfreier Zugangsweg


                                          Soft Constraints
       Distanz zu kritischen
                                           Einstichswinkel                  Pfadlänge
            Strukturen


Abb. 1. Prinzip der automatischen Pfadplanung. Ausgehend von Segmentierungen der
wichtigsten Strukturen wird über die hard constraints eine mögliche Einstichszone er-
mittelt, welche mit Hilfe der soft constraints bewertet wird.
                                    Eﬃziente Planung für Nadelinsertionen   201

einer neuen Visualisierungtechnik unter Berücksichtigung der restlichen Risi-
kostrukturen der ﬁnale Einstichspunkt gewählt (Abschn. 2.2).


2     Material und Methoden
2.1   Automatische Grobplanung

Das grundlegende Prinzip der automatischen Pfadplanung, wie in [3] vorgestellt,
ist in Abb. 1 verdeutlicht. Ausgehend von Segmentierungen der einzelnen Struk-
turen wird anhand der sogenannten hard constraints, wie z.B. der Nadellänge,
eine Einstichszone auf der Hautoberﬂäche 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 für die Trajektorienauswahl zu geben. Die Farbkodierung
ändert sich je nach Auswahl oder Gewichtung der soft constraint. Besonders zeit-
aufwändig ist die Segmentierung von Strukturen wie Leber, Herz, Magen oder
Darm, da sich diese Organe nur wenig in ihren Grauwertbereichen im Bild unter-
scheiden. 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 berücksichtigen die anderen kritischen Strukturen im neuen, interaktiven
Planungsschritt (Abschn. 2.2).


2.2   Interaktive Feinplanung

Die automatisch berechnete Grobplanung wird verfeinert, indem zunächst der
Suchraum innerhalb der Einstichszone eingeschränkt wird und danach eine Vi-
sualisierungstechnik verwendet wird, um dem Arzt anhand einer Trajektorien-
                                                               ”
vorschau“ das errechnete Planungsergebnis direkt am Patienten zu visualisieren.


Suchraumeinschränkung. Da im Vergleich zum Planungssystem, in dem die
Risikostrukturen vollständig segmentiert wurden, bei diesem Ansatz mit nur
wenigen segmentierten Strukturen eine deutlich größere Einstichszone errechnet
wird, bedarf es einer Einschränkung dieses relativ großen Suchraums. Um dieje-
nigen Punkte der Einstichszone zu ermitteln, die für die aktuelle Kombination
von constraints am besten für das Einführen des Instrumentes geeignet sind,
verwenden wir das Prinzip der Pareto-Optimalität. Es ist damit möglich, 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 bezüglich eines
Parameters besser bewertet wird, ohne dass dadurch die Bewertung durch einen
anderen Parameter verschlechtert wird. Das ermöglicht es, dem Arzt einen Vor-
schlag zu geeigneten Einstichspunkten zu präsentieren (Abb. 2a, Pareto-Front)
bzw. sein Augenmerk auf die potentiell interessanten Bereiche der Einstichszone
202        Seitel et al.

zu lenken. Der errechnete Vorschlag kann nun als Ausgangspunkt für die Verfei-
nerung der Zugangsplanung verwendet werden, dient dabei jedoch lediglich als
Entscheidungshilfe; der Einstichspunkt wird frei vom Arzt gewählt.


Verfeinerung der Planung. Zur Planung des ﬁnalen Einstichspunktes wird
eine Visualisierung bereitgestellt, die es ermöglicht, unter Berücksichtigung sämt-
licher Risikostrukturen sowie des groben Planungsergebnisses eine geeignete Tra-
jektorie zu ermitteln. Hierfür wird eine Übersicht des berechneten Planungser-
gebnisses visualisiert (Abb. 2a). Zudem wird in Echtzeit eine Volumenvisuali-
sierung berechnet, mit der sämtliche Risikostrukturen im Bezug zum aktuel-
len Einstichspunkt dargestellt werden können (Abb. 2b). Hierfür wird mittels
Shading-Techniken, ähnlich der Ghost View in [4], anhand der Kameraposition
und deren Blickrichtung eine Art vergrößertes Einstichsloch aus der Hautoberﬂä-
che ausgeschnitten, was den Blick entlang des so gewählten Pfades freigibt und
somit eine visuelle Beurteilung der Trajektorie ermöglicht. Es kann so schnell
festgestellt werden, ob die aktuell geplante Trajektorie durch eine vorher nicht
berücksichtigte Struktur (z.B. das Herz) verläuft. Für den Einsatz dieser Form
der Visualisierung sind zwei Möglichkeiten vorhanden: Oﬄine Visualisierung: Die
Feinplanung erfolgt ausschließlich am Planungssystem. Lediglich die Bilddaten
des Patienten sind erforderlich. Der aktuell vom Arzt gewählte Einstichspunkt
deﬁniert die Blickrichtung der Kamera entlang der Trajektorie, sowie die Kame-
raposition auf der Verlängerung des Pfades außerhalb des Körpers. Alternativ
kann der Arzt durch manuelles Interagieren mit der virtuellen Planungsszene die
Kameraposition und somit den resultierenden Einstichspunkt wählen. Online Vi-
sualisierung: Die ﬁnale Planung erfolgt am Patienten, wobei die Kameraposition
über ein getracktes Instrument berechnet wird. Der Einstichspunkt kann somit
direkt mit dem Instrument deﬁniert werden.


                                                          Hautoberfläche         Volumenvisualisierung
      Instrument
                                          Einstichszone


                                 Läsion


      Pareto-Front                                         Läsion


                           (a)                                             (b)

Abb. 2. (a) Planungsergebnis der Grobplanung sowie aktuelle Nadelposition. (b) Fein-
planung direkt am Patienten mittels Volumenvisualisierung. Die Blickrichtung der Ka-
mera des Renderers bestimmt den gezeigten Ausschnitt.
                                       Eﬃziente Planung für Nadelinsertionen       203

3    Ergebnisse
Die beschriebene Planungsmethode wurde prototypisch als Demosystem ent-
wickelt und wird zur BVM 2011 präsentiert. Neben seiner Funktionalität als
eigenständige Anwendung kann das Planungssystem auch in den Workﬂow eines
Navigationssystems für Nadelinsertionen [5] integriert werden. Abbildung 2 zeigt
die Umsetzung der neuartigen Visualisierungsmethoden für die Zugangsplanung.
Die initiale, automatische Planung kann innerhalb von weniger als 10 Sekunden
durchgeführt werden. Erste Experimente zeigen, dass die Verfeinerung dieser in-
itialen Planung im Zeitraum von wenigen Minuten abhängig von der Lage der
zu punktierenden Läsion durchgeführt werden kann.


4    Diskussion
Dieser Beitrag beschreibt eine Erweiterung des in [3] präsentierten Systems zur
automatischen Pfadplanung und dessen Integration als Planungskomponente in
ein Navigationssystem für perkutane Nadelinsertionen. Hauptaugenmerk wur-
de hierbei auf die Vermeidung zeitaufwändiger Segmentierungen von kritischen
Strukturen gelegt. Die Lunge, als eine der komplikationsträchtigsten Strukturen
bei Punktionen der Leber konnte durch ihre leichte Segmentierbarkeit berück-
sichtigt werden. Das entstandene System ermöglicht es dem Arzt, anhand einer
innovativen Visualisierung, mögliche Zugangswege schnell auf ihre Qualität zu
überprüfen. Im Vergleich zu einer manuellen Planung auf Schichtdaten, die in
der Klinik in der Regel einige Minuten erfordert [6] konnte hiermit eine schnelle
Planungskomponente für Navigationssysteme gefunden werden, welche aufwän-
dige Segmentierungen aller kritischen Strukturen vermeiden kann. Zukünftige
Arbeiten konzentrieren sich auf (1) die Evaluation des Systems im klinischen
Workﬂow sowie (2) die Integration eines Konzeptes zur Kompensation von Be-
wegungen und Deformationen.


Literaturverzeichnis
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 ab-
   lation. In: Proc MICCAI. vol. 10; 2007. p. 676–84.
3. Engel M, et al. Schnelle Zugangsplanung für die perkutane Punktion der Leber. In:
   Proc BVM; 2010. p. 216–20.
4. Tietjen C, et al. GPU-basierte Smart Visibility Techniken für 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 navigati-
   on system for CT-guided radiofrequency ablation of the liver. Med Phys. 2008
   December;35(12):5386–96.
6. Müller 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.

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