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Einleitung und Fragestellung: Die mit einem konventionellen 2D-Schallkopf durchgeführte Sonographie ist eine der am häufigsten angewendeten bildgebenden Modalitäten in der Routinediagnostik von Schilddrüsen(SD)-Erkrankungen [1]. Primär entstehen hier axiale 2D-Ultraschall(US)-Bilder (x-y-Richtung). Durch eine fortlaufende Führung des Schallkopfes vom Brustbein hin zum Zungenbein (z-Richtung) kann, bedingt durch die kontinuierliche manuelle Bewegung des Schallkopfes in z-Richtung, ein räumlicher US-Bilddatenstapel generiert werden. Weil die Führungsgeschwindigkeit des Schallkopfes im Allgemeinen nicht konstant ist, ist eine Skalierung der z-Achse des US-Bildstapels schwierig. Es wird untersucht, wie dieses Skalierungsproblem eine räumliche SD-Rekonstruktion aus den Sonogrammen beeinflusst. Als Vergleichsdaten werden Computertomogramme der SD-Region verwendet, die vom gleichen Patienten stammen.

Material und Methoden: Verwendet wurden je Patient (N=12) 10 axiale CT-Bilder aus dem SD-Areal (512er Matrix, 5mm Schichtdicken) und (typischerweise) 70 Ultraschallbilder vom rechten bzw. linken SD-Lappen (800x600er Matrix). Nach Glättung der CT-Bilddaten (Gaußfilter, Curvature Flow Image Filter) bzw. der US-Bilddaten (kombiniertes Curvature-Flow-Image/Gradient-Anisotropic-Diffusion Filter) erfolgte eine schwellwertbasierte Binärisierung beider Bilddatensätze[2]. Danach wurde die SD (getrennt nach CT und US) segmentiert (Region-growing Methode) und räumlich rekonstruiert/visualisiert (modifizierter Marching Cube Algorithmus) [3]. Die Daten beider SD-Lappen wurden vor der 3D-Rekonstruktion zu einem die gesamte SD umfassenden Bilddatensatz vereinigt und in der axialen Ebene auf die CT-Bildmaße skaliert, um eine Vergleichbarkeit der US-Bilder mit dem CT-Datensatz herzustellen. Die ausführende Software wurde in C++ unter Zuhilfenahme des ITK- und VTK-Frameworks entwickelt.

Ergebnisse: Aus der Zahl der pro Patient verfügbaren US-Bilder (typischerweise 70) wurden genau diejenigen 10 ermittelt, die mit den korrespondierenden CT-Bildern („Referenz“) am besten übereinstimmten. Dabei zeigte sich, dass die berechneten Kreuzkorrelationsfunktionen eine eindeutige Zuordnung zwischen den 10 CT-Bild- und genau 10 US-Bilddaten erlaubte. Neben den Flächendaten der SD erwiesen sich Trachea sowie anliegenden Blutgefäße als besonders geeignete anatomische Referenzstrukturen. Jedem der 10 CT-Referenzschichten konnte somit eindeutig ein US-Bild zugeordnet werden, wobei zusätzlich auch eine eindeutige Korrelation zwischen den jeweiligen z-Skalen von US- und CT-Bilddatenstapel gegeben war. Die Anzahl der US-Bilder zwischen jeweils zwei aufeinander folgender Referenzschichten schwankte jedoch je nach Untersuchung mehr oder weniger stark (Minimum 4 US-Zwischenschichten, Maximum 9 US-Zwischenschichten), was auf eine nicht-konstante (manuelle) Schallkopf-Führungsgeschwindigkeit durch den Untersucher hinweist. Mit Hilfe der CT-basierten Referenzschichten, korrespondierender US-Zwischenschichtdaten und der daraus abgeleiteten z-Skalierung der US-Bilddaten konnte schließlich eine hoch auflösende Rekonstruktion der SD aus den US-Bilddaten erreicht werden.

Diskussion: Ohne Zuhilfenahme einer Referenz (hier: CT-Bilddaten) ist eine Skalierung der z-Achse für die räumliche Rekonstruktion der SD aus Sonogrammdaten schwierig. Unsere Untersuchungen haben gezeigt, dass es selbst erfahrenen Untersuchern nicht immer gelingt, die manuelle Schallkopf-Führungsgeschwindigkeit in z-Richtung konstant zu halten. Dadurch ergibt sich eine unterschiedliche Anzahl von US-Schichtbildern zwischen zwei Referenzbildern. Sind diese nicht-äquidistanten Abstände zwischen den US-Bildern bekannt, ist eine hoch auflösende 3D-Rekonstruktion der SD möglich. In der klinischen Routine sind solche CT-Referenzdaten aber nicht immer verfügbar. Jedoch besteht für einen Untersucher die Möglichkeit, in Fällen, in denen solche CT-Referenzbildern vorhanden sind, abzuschätzen, wie groß sein individueller Fehler bei der Einhaltung einer möglichst konstanten Schallkopf-Führungsgeschwindigkeit ist. Er kann diesen Fehler durch entsprechendes Training minimieren, so dass auch im Routinebetrieb mit einfachen 2D-Schallkopfmessungen eine hoch auflösende 3D-Rekonstruktion der SD gelingen kann.