Thema "Navigation und Medizin" - Universität zu Lübeck
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mit geeigneten Randbedingungen. Die Aufgabe besteht<br />
nun darin, diese nichtlineare partielle Differentialgleichung<br />
numerisch <strong>zu</strong> lösen. Eine geeignete Diskretisierung<br />
führt schließlich auf die Lösung eines linearen<br />
Gleichungssystems. Die gesuchten Unbekannten sind<br />
hier die Verrückungskoordinaten eines jeden Bildpunktes.<br />
Für ein Bild der Größe 512x512 sind beispielsweise<br />
2* 512 2 = 524.288 Unbekannte <strong>zu</strong> bestimmen.<br />
Die Anzahl der Unbekannten wächst exponentiell in<br />
der Bilddimension; für ein dreidimensionales Bild der<br />
Größe 512x512x512 beträgt die Zahl bereits 3*512 3 =<br />
402.653.184. Eine effiziente <strong>und</strong> robuste Lösung derartiger<br />
Probleme benötigt den zwingenden Einsatz von<br />
modernen Verfahren der numerischen Mathematik. In<br />
Abbildung 7 ist nun das Ergebnis einer elastischen Registrierung<br />
für den Beispieldatensatz dargestellt. Das<br />
Resultat ist fast perfekt, wie man dem Differenzbild entnehmen<br />
kann. Auch hier wurde der <strong>zu</strong>gr<strong>und</strong>e liegende<br />
Algorithmus in der SAFIR (Solutions And Algorithms<br />
For Image Registration) Arbeitsgruppe des Instituts für<br />
Mathematik entwickelt (siehe auch: http://www.math.<br />
uni-luebeck.de/safir/).<br />
Abb. 7: Elastische Registrierung. Ergebnis (links) <strong>und</strong><br />
Differenz <strong>zu</strong>m Referenzbild (rechts).<br />
Der vorliegende Artikel hat einen kleinen Einblick in<br />
moderne Registrierungsverfahren gegeben. Es stellt<br />
sich schnell heraus, dass nicht jeder Algorithmus für<br />
jedes Problem geeignet ist. Die aktuelle Forschung<br />
beschäftigt sich daher auch intensiv mit der Aufgabe,<br />
spezifische Eigenschaften der vorliegenden Anwendung<br />
auf den Algorithmus ab<strong>zu</strong>bilden. So ist es <strong>zu</strong>m Beispiel<br />
wünschenswert, dass sich ein Objekt (z.B. Tumor) im<br />
Zuge der Registrierung zwar verformen darf, aber sein<br />
Volumen beibehalten soll. Diese Aufgabe wurde kürzlich<br />
elegant gelöst [5]. Insgesamt ist fest<strong>zu</strong>halten, dass<br />
die medizinische Bildregistrierung ein faszinierendes<br />
Anwendungsgebiet der numerischen Mathematik ist <strong>und</strong><br />
dass die fruchtbare <strong>und</strong> interessante Zusammenarbeit<br />
mit Medizinern erheblich <strong>zu</strong>m „Funfaktor“ beiträgt.<br />
Literatur<br />
1. C. Broit. Optimal registration of deformed images. PhD. thesis,<br />
Computer and Information Science, University of Pennsylvania,<br />
1981.<br />
2. M. Droske and M. Rumpf, A variational approach to non-rigid morphological<br />
registration, SIAM Appl. Math., 64, 668–687, 2004.<br />
3. B. Fischer <strong>und</strong> J. Modersitzki. A unified approach to fast image registration<br />
and a new curvature based registration technique, Linear<br />
Algebra and its Applications, 380, 107–124, 2004.<br />
4. B. Fischer and J. Modersitzki, Large scale problems arising from<br />
image registration, GAMM Mitteilungen, 104–120, 2004.<br />
5. E. Haber and J.Modersitzki, Numerical methods for volume preserving<br />
image registration, Inverse Problems, Institute of Physics<br />
Publishing, 20, 1621–1638, 2004.<br />
6. J. Modersitzki. Numerical methods of image registration. Oxford<br />
University Press, 2003.<br />
7. J. Nocedal, S. J. Wright, Numerical Optimization. Springer, Heidelberg<br />
1999.<br />
8. K. Rohr, Landmark-Based Image Analysis, Kluwer Academic Publishers,<br />
2001.<br />
9. O. Schmitt, J. Modersitzki, S. Heldmann, S. Wirtz, and B. Fischer,<br />
Image Registration of Sectioned Brains, International Journal of<br />
Computer Vision, 2006.<br />
10. P. A. Viola, Alignment by maximation of mutual information, PhD.<br />
Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1-155, 1995.<br />
200 FOCUS MUL 23, Heft 4 (2006)