Ein Algorithmus zur Lokalisation von passiven Markersystemen in der interventionellen Magnetresonanztomographie

ZusammenfassungDie Lokalisation von passiven Markersystemen in der interventionellen MRT ist notwendig, um die Lage und Ausrichtung eines medizinischen Instruments überwachen zu können, das selbst kein MR-Signal abgibt. In dieser Arbeit wird ein Algorithmus vorgestellt, der vollständig automatisch ein vorgegebenes Markersystem im MR-Bild erkennt und mit einer Genauigkeit unter einem Pixel lokalisiert. Hierzu wurde eine Kombination eines Korrelationsalgorithmus (Phasen-Kreuzkorrelation) mit einer nachgeschalteten Schwerpunktsanalyse verwendet. Der Algorithmus wurde in Simulationen und Phantomexperimenten mit einem robotischen Assistenzsystem auf Genauigkeit, Empfindlichkeit auf Rauschen sowie den Einfluss von unerwünschten Signalamplituden untersucht. Oberhalb eines Signal-zu-Rausch-Verhältnisses (SNR) von 4,5 konnte eine Ortsgenauigkeit deutlich unterhalb der Größe eines Bildpixels erreicht werden. Bei SNR-Werten oberhalb von 6 war der Einfluss von Störsignalen auf die Lokalisation in den Simulationen nicht mehr detektierbar. In den Phantomexperimenten konnte die vorhergesagte Genauigkeit der Markerlokalisation erreicht werden, was bei einem MR-geführten Nadeleinstich mit typischen Messparametern in einer maximalen Abweichung der Nadelspitze von 0,6 mm resultierte.

The localization of passive marker systems in interventional MRI is necessary to monitor the position and orientation of medical instruments that do not emit an MR signal. In this work an algorithm is presented that automatically detects a given marker system in an MR image with a precision better than one pixel. Therefore, a combination of a phase-only cross correlation algorithm with a subsequent center-of-mass analysis is utilized. The algorithm was evaluated in simulations and phantom experiments with respect to precision, noise sensitivity as well as the influence of unwanted signal amplitudes. Above a signal-to-noise ratio (SNR) of 4.5 a localization precision significantly better than the pixel dimension could be achieved. For SNR values of 6 and more the influence of unwanted signals on the localization could not be detected in the simulations. In phantom experiments the predicted precision of the marker localization could be realized which results for typical measurement parameters in a maximal deviation of the needle tip in an MR-guided needle injection of 0.6 mm.