Segmentierung von Hart- und Weichgewebe

Die Segmentierung von Muskeln, Sehnen, Bändern, Knochen, Fett- und Hautgewebe erfolgt auf der Basis von MRT-Bilddaten. Das Ziel dabei ist, die zeitaufwendigen Arbeitsschritte der Segmentierung weitgehend zu automatisieren. Dabei verfolgen wir zwei verschiedene Segmentierungsansätze. Der erste Ansatz ist ein semi-automatisierter Ansatz, in dem auf der Basis einer sehr kleinen Anzahl von ausgewählten MRT-Bildern die Muskelgruppen des betrachteten Gliedmaßes manuell möglichst genau segmentiert werden. Mit Hilfe von den bereits bearbeiteten Bildern werden die Muskelgruppen mit der 2D- und 3D-Diffeomorphic Image Registration auf allen anderen Bildsequenzen vollautomatisiert erkannt und segmentiert und für jeden Muskel ein 3D-Volumen erzeugt. Komplexe Muskelgruppen können somit in sehr kurzer Zeit generiert werden.

Die zweite Segmentierungsmethode soll vollautomatisiert durch den Einsatz von Machine-Learning ablaufen. Für die Generierung der großen Menge an Trainingsdaten wird die erste Segmentierungsmethode genutzt, um die sehr zeitintensive manuelle Segmentierung (»Labelling« für die Trainingsdaten) zu beschleunigen. Hinzu kommt im zweiten Schritt die Modellierung der Sehnen, die allerdings schlecht bis nicht sichtbar auf MRT-Bildern sind. Hier kommen generische Methoden zum Einsatz, mit denen die Sehnen zwischen den Muskelenden und den Sehnenansatzflächen am Skelett automatisch modelliert werden.

Die Faserinformation der Muskeln wird aus Diffusions-MRT-Bildern für jeden einzelnen Muskel gewonnen. Die Muskelfasern werden mit erweiterten Prozessen der Faser-Traktografie, die hauptsächlich Anwendung in der Neurowissenschaft findet, bestimmt. Für den Fall, dass keine Diffusions-MRT-Daten vom Patienten zur Verfügung stehen, können die Muskelfaserverläufe auch durch eine thermische Strömungssimulation des Muskel-Sehnen-Systems mit einer sehr guten Übereinstimmung bestimmt werden. Dieser Analyseprozess kann individuell für jeden Muskel mit angepassten Randbedingungen vollautomatisiert werden. Je nach verfügbaren medizinischen Datensätzen kann das eine oder andere Verfahren zum Einsatz kommen.

Bewegungen des muskuloskelettalen Systems entstehen durch Kontraktionen von Muskeln. Dabei ändert sich ihr Volumen gegenüber nicht kontrahierenden Muskeln (passiv) stärker. Bei Bewegungsmessungen können sich deshalb auf der Haut angebrachte Marker durch Gewebeverformungen und -verschiebungen zueinander verschieben. Dadurch entstehen Messfehler bei der Berechnung der Bewegung der einzelnen Segmente, die idealisiert als Starrkörper angenommen werden. Die Größe der Messfehler ist abhängig davon, an welcher Stelle die Marker angebracht werden. Durch Palpation können solche Hautstellen identifiziert werden, die während der Bewegung geringere Gewebebewegungen aufweisen und annäherungsweise als Starrkörpersegment angenommen werden können. Um sie für die FE-Analysen verwenden zu können, müssen die gewonnenen Messdaten zusätzlich in einem weiteren Schritt durch Fehlerminimierungsprozesse korrigiert werden.

Bei detaillierten Analysen des Bewegungsapparats werden diverse Mess- oder Bilddaten generiert, die allerdings in unterschiedlichen Koordinatensystemen des Messsystems beschrieben werden. Mit Hilfe des entwickelten Registrierungsprozesses aus verschiedenen Messsystemen werden die Daten miteinander verknüpft und können für weitere Analysen genutzt werden, wie z.B. für die FEM.