An increasing number of cardio-vascular procedures combined with the trend toward less invasiveness of these interventions demand intra-interventional imaging using flexible C-arm systems. Although high speed, dual source, 4D CT angiography recently emerged as a diagnostic imaging modality with a high negative predictive value, the ultimate goal for cardio-vascular imaging is a 3D visualization of the intra-operative situation, combining diagnosis, navigation, and quantitative evaluation. The reconstruction of the coronary vasculature from angiographic C-arm sequences, however, is an order of magnitude more complex than that of other anatomy due to the inevitable motion blur associated with these acquisitions and the small size of the structures of interest. A successful and dose-efficient reconstruction algorithm therefore has to compute the cardiac motion in addition to the structural information. Based on that application, this thesis presents a novel method for purely image-based 4D shape reconstruction without prior data. Adapting and extending mathematical models that originated from other disciplines, new methods for the reconstruction of dynamic shapes from arbitrary projections are developed. The main contributions are the introduction of dynamic level sets, combining implicit shapes with explicit motion information, and the probabilistic derivation of a new kind of energy functional for symbolic shape reconstruction. Experiments ranging from synthetic to phantom to real data sets prove the feasibility and versatility of the approach.     «

An increasing number of cardio-vascular procedures combined with the trend toward less invasiveness of these interventions demand intra-interventional imaging using flexible C-arm systems. Although high speed, dual source, 4D CT angiography recently emerged as a diagnostic imaging modality with a high negative predictive value, the ultimate goal for cardio-vascular imaging is a 3D visualization of the intra-operative situation, combining diagnosis, navigation, and quantitative evaluation. The...     »

Die zunehmende Zahl von kardiovaskulären Eingriffen sowie der Trend zu minimalinvasiven Prozeduren verlangen nach intra-interventionellen bildgebenden Verfahren unter Verwendungen von C-Bögen. Obwohl mittlerweile schnelle, 4D-CT-Angiographie-Systeme mit zwei Röntgenquellen zur diagnostischen Bildgebung verfügbar sind und dieses Verfahren einen hohen negativen Vorhersagewert aufweist, bleibt eine 3D-Visualisierung der intraoperativen Situation, die zugleich Diagnose, Navigation und quantitative Evaluierung erlaubt, das Ziel. Die Rekonstuktion der Herzgefäße aus angiographischen C-Bogen-Sequenzen ist jedoch durch die unvermeidbare Bewegungsunschärfe dieser Aufnahmen sowie die Größe der relevanten Strukturen eine ganze Größenordnung schwieriger als die anderer Anatomien. Ein erfolgreicher und dosiseffizienter Rekonstruktionsalgorithmus muss daher zusätzlich zur strukturellen Information auch die Herzbewegung berechnen. Von dieser Anwendung ausgehend, präsentiert diese Arbeit eine neue Methode zur rein bild-basierten 4D-Formrekonstruktion ohne Vorwissen. Durch Anpassung und Erweiterung mathematischer Methoden, die anderen Disziplinen entstammen, werden neue Methoden zur Rekonstruktionen von dynamischen Strukturen aus beliebigen Projektionen entwickelt. Die Hauptbeiträge dieser Arbeit sind die Einführung von dynamischen Niveaumengen, zusammengesetzt aus impliziten Oberflächen und expliziten Bewegungsfunktionen, sowie die probabilistische Herleitung einer neuen Art von Energiefunktional zur symbolischen Formrekonstruktion. Versuche mit synthetischen, Phantom- und klinischen Datensätzen weisen die Machbarkeit diese Ansatzes nach und zeigen seine Flexibilität.     «

Die zunehmende Zahl von kardiovaskulären Eingriffen sowie der Trend zu minimalinvasiven Prozeduren verlangen nach intra-interventionellen bildgebenden Verfahren unter Verwendungen von C-Bögen. Obwohl mittlerweile schnelle, 4D-CT-Angiographie-Systeme mit zwei Röntgenquellen zur diagnostischen Bildgebung verfügbar sind und dieses Verfahren einen hohen negativen Vorhersagewert aufweist, bleibt eine 3D-Visualisierung der intraoperativen Situation, die zugleich Diagnose, Navigation und quantitative E...     »