Computer-assisted image registration for HDR brachytherapy of the liver in MRI

Abstract

The liver is often the primary target of metastatic colorectal cancer because of its filter function from the intestinal blood. The interstitial high-dose rate brachytherapy is a minimally invasive therapy where the tumors can be treated by internal radiation. This requires a percutaneous placement of one or more flexible plastic catheters, called applicators, within the tumors. To maximize the treatment outcome, the optimal applicator configuration is pre-planned on magnetic resonance images and then implemented via a magnetic resonance-guided intervention. A computer-assisted transfer of the pre-planning information onto the interventional images would support the radiologist during the tumor puncture. However, such a transfer is challenging because of the short calculation times and high accuracies which are required for a clinical application. In this thesis, existing state-of-the-art methods are investigated and novel strategies developed to provide a solution which is suitable for the interventions. A two-step approach is presented which comprises a volume-to-volume as well as volume-to-slice registration of the interventional images. Considering the volume-to-volume registration, a novel joint deformable liver registration and bias field correction approach is presented which is, to the best of my knowledge, the first working solution for a magnetic resonance-guided, interventional setting, where patient re-positioning, bias field artifacts, and extensive noise levels are considered. It is demonstrated on a wide range of real patient data sets that the proposed approach is robust, accurate, and fast. With regard to the volume-to-slice registration, an appropriate strategy is presented that is able to cope with the different breathing states during the intervention. In this context, a visual feedback system is proposed, which allows the radiologist to assess the quality of the transformed pre-planning information during the tumor puncture in real-time.

Die Leber ist aufgrund ihrer Filterfunktion oft das primäre Ziel von metastasierendem Darmkrebs. Die interstitielle Brachytherapie ist eine minimalinvasive Therapie, bei der die Lebertumore durch Bestrahlung von innen behandelt werden können. Dies erfordert eine perkutane Platzierung eines oder mehrerer flexibler Kunststoffkatheter, genannt Applikatoren, innerhalb des Tumorzentrums. Um das Behandlungsergebnis zu maximieren, wird die optimale Applikatorkonfiguration auf Magnetresonanzbildern vorab geplant und durch eine magnetresonanzgeführte Intervention umgesetzt. Eine computergestützte Übertragung der Vorplanungsinformationen auf die interventionellen Bilder würde den Radiologen bei der Tumorpunktion wesentlich unterstützen. Für die Übertragung der Informationen aus den Vorplanungsdaten in die Intervention sind schnelle und präzise 3D-3D sowie 3D-2D Registrierungsalgorithmen erforderlich. Um diese Herausforderungen bewältigen zu können, werden in dieser Dissertation Methoden aus dem aktuellen Stand der Forschung untersucht und mit neu entwickelten Strategien kombiniert. Bezüglich der 3D-3D Registrierung wird eine Lösungsstrategie vorgestellt, die eine elastische Leberregistrierung umfasst, bei der eine Umlagerung des Patienten vor der Intervention, Bias-Feld-Artefakte und die niedrige Bildqualität der interventionellen Bilder berücksichtigt werden. Anhand einer Vielzahl von realen Patientendatensätzen wird demonstriert, dass der vorgeschlagene Ansatz ausreichend präzise und schnell für eine klinische Anwendbarkeit ist. Im Hinblick auf die 3D-2D Registrierung wird in dieser Dissertation eine geeignete Strategie präsentiert, die in der Lage ist, die verschiedenen Atemzustände während des Eingriffs zu berücksichtigen. In diesem Zusammenhang wurde ein prototypisches System entwickelt, welches es dem Radiologen während der Tumorpunktion ermöglicht, die transformierten Vorplanungsinformationen in Echtzeit anzeigen zu lassen. Dabei wird dem Radiologen bei jedem interventionellen Bild die Genauigkeit der Registrierung als farbkodiertes Feedback visualisiert.