Diplomarbeit

Brustkrebsfrüherkennung mit Ultraschall-Computertomographie: Nichtlineare Transmissionstomographie

eingereicht von

Moulay Rachid Maoukil

an der
Fachhochschule Karlsruhe
Fachbereich - Energie und Automatisierungstechnik

Mai 2005

Zusammenfassung
Schall breitet sich nicht geradlinig aus. Dies sorgt bei Ultraschallabbildungsverfahren für Fehler. Die nicht geradlinige Ausbreitung des Schalls ist eine der Ursachen, warum Ultraschallabbildungen normalerweise nicht ihre optimale Auflösung erreichen. Viele Korrekturverfahren zur Bildverbesserung bauen darauf auf, die wahren Schallaufwege zu ermitteln.

Ein Ziel dieser Diplomarbeit war die Entwicklung und Implementierung eines Algorithmus zur Korrektur von Schallgeschwindigkeitsbildern. Der Algorithmus soll die nichtlineare Schallausbreitung im Gewebe verfolgen.

Die Arbeit umfasste das Design und den Aufbau eines Phantoms um die Effekte der Nichtlinearität zu zeigen. Das Phantom sollte mit geeigneten Materialien gebaut werden, die eine kleine Dämpfung und eine Schallgeschwindigkeit ähnlich Wasser (1500 m/s) haben, aber nicht wasserlöslich, fest und nicht verformbar sein. Diese Eigenschaften müssen erfüllt werden, da die Messungen im Wasser als Koppelmedium durchgeführt werden.

Um die Funktionalität des Algorithmus zu beweisen wurden verschiedene Testbilder aus künstlichen Daten erstellt, und mit dem implementierten Algorithmus rekonstruiert. Bei den künstlichen Daten, waren die Ergebnisse von guter Qualität. Die erhoffte Kontrast durch den Algorithmus könnte nicht nachgewiesen werden. Weitere Verbesserungen der Vorgehensweise müssen zeigen, wie gut sie für die Verfolgung der Schallausbreitung geeignet ist.

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung und Motivation ... 1
1.1 Einleitung ... 1
1.2 Diagnoseverfahren ... 3
1.3 Ziele der Arbeit ... 6

2 Grundlagen ... 9
2.1 Prinzip der Ultraschall-Computertomographie ... 9
2.2 Transmissionstomographie ... 10
2.3 Bildrekonstruktion ... 14
2.3.1 Die Radon-Transformation ... 14
2.3.2 Das Fourier-Scheiben-Theorem ... 15
2.4 Rekonstruktion mit Strahlverfolgung ... 16

3 Implementierung ... 17
3.1 Einarbeitung in die bestehende Software ... 17
3.1.1 Software für die Datenvorverarbeitung ... 17
3.1.2 Software für die Bildrekonstruktion ... 18
3.2 Implementierung in Matlab ... 18
3.2.1 Bresenham-Algorithmus ... 19
3.2.2 Strahlverfolgung und Bildrekonstruktions-Algorithmus ... 21
3.2.2.1 Datenvorbereitung ... 23
3.2.2.2 Hauptfunktionalität des Algorithmus ... 23
3.2.2.3 Empfänger und Zeiten finden ... 30
3.2.2.4 Bildrekonstruktion ... 30

4 Phantomaufbau ... 33
4.1 Eigenschaften und Materialien ... 34
4.2 Auswahl und Tests der Materialien ... 35
4.3 Phantomaufbau ... 36

5 Ergebnisse ... 45
5.1 Test des Algorithmus auf künstlichen Daten ... 45
5.1.1 Test auf homogenen Bildern ... 45
5.1.2 Test auf inhomogenen Bildern ... 50
5.2 Phantom ... 58
5.3 Bildrekonstruktion des aufgebauten Phantoms ... 62

6 Diskussion und Ausblick ... 67
6.1 Diskussion ... 67
6.2 Ausblick ... 68

Literaturverzeichnis ... 69

A Anhang: Implementationsdokumentation ... 73

Kapitel 1 - Einleitung und Motivation
1.1 Einleitung
Brustkrebs ist eine der häufigsten Todesursachen bei Frauen. Mit den heutigen Diagnosenverfahren kann Brustkrebs im Allgemeinen nicht früh genug erkannt werden um den Krebs zu heilen. Den Tumor kann man erst erkennen wenn er eine durchschnittliche Größe von ca. einem bis einem halben Zentimeter Durchmesser hat. Die Behandlung von Brustkrebs beinhaltet standartgemäß chirugische Eingriffe zur Entfernung des Tumors. Entweder kann der Tumor entfernt werden, oder die ganze Brust wird amputiert. Um die schlechte Prognose von Brustkrebs zu verbessern wird ein bildgebendes Verfahren benötigt mit dem bösartige Tumore früh genug identifiziert werden können. Ein neues Verfahren für die Brustkrebsfrüherkennung wird aktuell am Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik (IPE) des Forschungszentrum Karlsruhe (FZK) entwickelt (siehe Abbildung 1.1).

Abbildung 1.1 ist in der Downloaddatei enthalten !

Abbildung 1.1: Der 2D Ultraschall-Computertomograph Demonstrator.

Das neue Verfahren beruht auf Ultraschall, weshalb es Ultraschall-Computertomographie und das Gerät Ultraschall-Computertomograph (USCT) genannt wird. Der USCT hat das Potential die Diagnose von Brustkrebs entscheidend zu verbessern.

Abbildung 1.2 zeigt die wesentlich verbesserte Qualität der rekonstruierten Bilder mit dem USCT.

Abbildung 1.2 ist in der Downloaddatei enthalten !

Abbildung 1.2: (links) Messobjekt mit Strukturen bis zu 1 mm, (Mitte) herkömmliches detailarmes Ultraschallbild eines Handscanners, (rechts) deutlich sichtbare Strukturen im rekonstruierten Bild des 2D Ultraschall-Computertomographen.

Eine verbesserte Diagnoseunterstützung für Brustkrebs wird durch eine hohe Genauigkeit der Reflexionsbilder erreicht. Das Ziel ist durch diese gute Bildqualität eine bessere Unterscheidung zwischen normalem Gewebe und Tumorgewebe zu ermöglichen. Die Reflexionsbilder werden mit der Annahme konstanter Schallgeschwindigkeiten rekonstruiert. Für eine weitere Verbesserung der Bildqualität müssen Schallgeschwindigkeitsbilder zur Korrektur der Reflexionsbilder eingesetzt werden. Die Güte dieser Korrektur hängt von der Genauigkeit der Schallgeschwindigkeitsbilder ab. In dieser Arbeit wird untersucht ob die Genauigkeit von Schallgeschwindigkeitsbilder durch die Modellierung nichtlinearer Schallausbreitung verbessert werden kann.

1.2 Diagnoseverfahren
In diesem Kapitel werden die verschiedenen Verfahren der Brustkrebsdiagnose kurz vorgestellt.

Vorsorge durch Abtasten

Abbildung 1.3 ist in der Downloaddatei enthalten !

Abbildung 1.3: Die regelmäßige Brustabtastung für die Vorsorge [1].

[...]

[1] http://www.klinikheute.de. Neues bildgebendes Verfahren: MicroVascular Imaging (MVI) von Philips. 2003-03-12.