Motion estimation and compensation for interventional cardiovascular image reconstruction [Elektronische Ressource] = Schätzung und Korrektur von Bewegung für die interventionelle Bildrekonstruktion von Herzgefäßen / vorgelegt von Christopher Rohkohl
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Motion Estimation and Compensationfor Interventional CardiovascularImage ReconstructionSchätzung und Korrektur vonBewegung für die interventionelleBildrekonstruktion von HerzgefäßenDer Technischen Fakultät derUniversität Erlangen–Nürnbergzur Erlangung des GradesDOKTOR–INGENIEURvorgelegt vonChristopher RohkohlErlangen — 2011Als Dissertation genehmigt von derTechnischen Fakultät derUniversität Erlangen-NürnbergTag der Einreichung: 01.09.2010Tag der Promotion: 22.12.2010Dekan: Prof. Dr.-Ing. habil. R. GermanBerichterstatter: Prof. Dr.-Ing. J. HorneggerK. Taguchi, Ph.D., Assist. Prof.AbstractThe minimal invasive interventional treatment of cardiac diseases is of high impor-tance in the modern society. Catheter-based procedures are becoming increasinglycomplex and novel tools for planning and guiding the interventions are required.In recent years intraprocedural 3-D imaging has found its way into the clinics.Based on 2-D X-ray images from C-arm systems a 3-D image with high spatialresolution can be computed. Cardiac vessels are small and moving fast and thuspose a problem to standard reconstruction algorithms. In this thesis, the issuesof existing approaches are investigated and novel algorithms are developed thatmitigate todays problems in terms of image quality, runtime and assumptions onthe cardiac motion. One major contribution is the development of an optimizedECG-gated reconstruction algorithm compensating for non-periodic motion.

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Publié le 01 janvier 2011
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Motion Estimation and Compensation
for Interventional Cardiovascular
Image Reconstruction
Schätzung und Korrektur von
Bewegung für die interventionelle
Bildrekonstruktion von Herzgefäßen
Der Technischen Fakultät der
Universität Erlangen–Nürnberg
zur Erlangung des Grades
DOKTOR–INGENIEUR
vorgelegt von
Christopher Rohkohl
Erlangen — 2011Als Dissertation genehmigt von der
Technischen Fakultät der
Universität Erlangen-Nürnberg
Tag der Einreichung: 01.09.2010
Tag der Promotion: 22.12.2010
Dekan: Prof. Dr.-Ing. habil. R. German
Berichterstatter: Prof. Dr.-Ing. J. Hornegger
K. Taguchi, Ph.D., Assist. Prof.Abstract
The minimal invasive interventional treatment of cardiac diseases is of high impor-
tance in the modern society. Catheter-based procedures are becoming increasingly
complex and novel tools for planning and guiding the interventions are required.
In recent years intraprocedural 3-D imaging has found its way into the clinics.
Based on 2-D X-ray images from C-arm systems a 3-D image with high spatial
resolution can be computed. Cardiac vessels are small and moving fast and thus
pose a problem to standard reconstruction algorithms. In this thesis, the issues
of existing approaches are investigated and novel algorithms are developed that
mitigate todays problems in terms of image quality, runtime and assumptions on
the cardiac motion. One major contribution is the development of an optimized
ECG-gated reconstruction algorithm compensating for non-periodic motion. A
cost function inspired from iterative reconstruction algorithms is used to assess
the reconstruction quality of an analytic reconstruction algorithm. This key con-
cept is utilized to derive a motion estimation algorithm. The efficient and compact
problem formulation allows for the first time the application of ECG-gating in case
of non-periodic motion patterns which cannot be reconstructed with previous me-
thods. This significant finding is incorporated into a novel B-spline based motion
estimation algorithm which can cope with flexible 3-D motions over time and uses
all the projection data. It again takes advantage of an analytic reconstruction algo-
rithm to arrive at a highly efficient, well parallelizable and stable algorithm. In the
evaluation it is shown that the developed algorithms allow the reconstruction of
clinically challenging cases at high image quality in under 10 minutes. Therefore
it combines the desirable properties of reconstruction algorithms in the interven-
tional environment which no other algorithm provided before.Kurzfassung
Die minimalinvasive interventionelle Behandlung von Herzkrankheiten ist ein be-
deutender klinischer Bereich in der modernen Gesellschaft. Insbesondere katheter-
geführte Eingriffe werden immer häufiger eingesetzt um eine offene Herzopera-
tion für den Patienten zu vermeiden. Die Entwicklung von neuen Bildgebungs-
methoden zur Planung und Navigation dieser Eingriffe ist von hoher Wichtigkeit.
In den letzten Jahren wurden neue Technologien entwickelt, die eine tomographi-
sche 3D Bildgebung im Herzkatheterlabor ermöglichen. Basierend auf mehreren,
während der Rotation eines C-Bogen-Systems aufgenommenen, hochaufgelösten
2D Röntgenbildern, können 3D Bilder des Körpers mit Hilfe von Rekonstruktions-
algorithmen berechnet werden. Eine wesentliche Limitation bei der Berechnung
der 3D Bilder ist die geringe zeitliche Auflösung der Projektionsdaten, durch ei-
ne Aufnahmezeit von mehreren Sekunden. Die Bewegung des Herzens während
der führt zu Bildartefakten, die den Einsatz dieser Technologie in
der Kardiologie bisher nur mit beschränkter Bildqualität ermöglicht. Im Rahmen
der vorliegenden Arbeit wurden neue Algorithmen und Konzepte entwickelt um
die bisherigen Probleme bei der Darstellung von Herzstrukturen, insbesondere
von Herzgefäßen, bezüglich Bildqualität, Berechnungszeit und Annahmen über
erwartete Bewegungsmuster, zu lösen. Ein Hauptbeitrag ist die Entwicklung von
optimierten EKG-korrelierten (EKG-Gating) Rekonstruktionsalgorithmen für Pa-
tienten mit nichtperiodischen Herzbewegungen. Dies wird ermöglicht durch die
Einführung einer neuartigen Zielfunktion, die auf der Theorie der iterativen Re-
konstruktion aufgebaut ist und genutzt werden kann um die Qualität eines 3D Bil-
des zu bestimmen und zu verbessern. Aus dem vorgeschlagenen Konzept wird ein
Algorithmus zur Bewegungsschätzung und Bildverbesserung hergeleitet, der erst-
malig die Anwendung von EKG-korrelierten Rekonstruktionsalgorithmen für Da-
tensätze mit nichtperiodischer Herzbewegung, z.B. durch Atmung oder Arrhyth-
mien, ermöglicht. Dieses wichtige Resultat wird wiederum genutzt um einen neu-
en Algorithmus zu entwickeln, der die Herzbewegung über die gesamte Aufnah-
mezeit schätzen kann und dabei alle verfügbaren Projektionsdaten zur Bildrekon-
struktion ohne EKG-Gating verwendet. Der vorgeschlagene Algorithmus beinhal-
tet Aspekte der analytischen Rekonstruktionstheorie um ein schnelles, hochgradig
parallelisierbares und stabiles Verfahren zu erhalten. Die Auswertung der entwi-
ckelten Methoden zeigt, dass diese die 3D Rekonstruktion von klinischen Daten-
sätzen mit hoher Bildqualität in einer Berechnungszeit von unter 10 Minuten er-
möglichen.Danksagung
Ein derart umfassendes und großes Projekt, dass ich im Rahmen dieser Doktorar-
beit in den letzten zwei Jahren bearbeitet habe, funktioniert natürlich nicht ohne
die Mithilfe und Unterstützung einer Vielzahl von Personen. Ich möchte daher
allen Danken die an der Entstehung der entwickelten Verfahren, sowie an den
zahlreichen Diskussionen, beteiligt waren. Mein Dank geht insbesondere an
Prof. Dr.-Ing. Joachim Hornegger, für die Ermöglichung und die Betreuung der
Doktorarbeit, für die Vielzahl von Korrekturlesungen und Diskussionen, sowie
für die Schaffung eines kreativen und interessanten Arbeitsumfelds am LME; so-
wie an
Dr. Günter Lauritsch, für die stetige, kritische und akribische Analyse von Ideen
und Texten, für die intensive Betreuung, für die Unterstützung bei unseren klini-
schen Partnern, sowie für das Abnehmen von mir ungeliebter Tätigkeiten.
Weiterhin möchte ich mich bei den Arbeitskollegen am LME und der Siemens AG
bedanken, die mich auf meinem Weg in den letzten Jahren begleitet haben und so
einige Arbeits- und Reisetage unterhaltsam und anregend gestaltet haben. Insbe-
sondere nennen möchte ich dabei Dr. Bernhard Scholz, Dr. Jan Boese, Dr. Marcus
Prümmer, Hannes Hofmann und Benjamin Keck, sowie Andreas Keil von der TU
München. Den Ärzten Dr. Klaus Gutleben und Dr. Martin Schmidt möchte ich für
die gute Zusammenarbeit, die interessanten Diskussionen und für die lehrreiche
Erfahrung im Herzkatheterlabor mitwirken zu können, danken. Zum Abschluss
möchte ich mich bei meiner Familie, insbesondere meiner Freundin, für die viele
Geduld und mentale Unterstützung in den letzten Jahren bedanken.
Erlangen, 25. August 2010 Christopher RohkohlContents
Chapter1 Introduction 1
1.1 Angiographic C-Arm Systems for 3-D Imaging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 Contributions to the Progress of Research. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3 Organization of this Thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
Chapter2 FutureApplicationsandChallengesofCardiovascularC-armCT 11
2.1 Future Applications of Cardiovascular C-Arm CT. . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.1.1 Coronary Interventions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.1.2 Implantation of Biventricular Pacemakers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.1.3 Assessment of Myocardial Perfusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1.4 Interventional Aortic Valve Replacement. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2 Challenges and Requirements in Clinical Routine . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.1 Motion Characteristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.2 Level of Automation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2.3 Reconstruction Time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.3 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
Chapter3 State-of-the-ArtinCardiovascularC-ArmCT 19
3.1 Basic Notation of Reconstruction Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.2 ECG-Gated Image . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.2.1 Analytical Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2.2 Iterative. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.2.3 Geometric Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.3 Motion Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.3.1 Spatial Motion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.3.2 Temporal Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.4 Motion Compensated Image Reconstruction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.4.1 2-D Motion Compensation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.4.2 3-D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.5 Motion Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.5.1 3-D / 3-D Registration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.5.2 2-D / 3-D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.5.3 Joint Motion Estimation and Compensation . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.6 Evaluation Strategies. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.6.1 Phantoms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.6.2 Quality Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.7 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
iChapter4 ParameterEstimationforECG-GatedReconstruction 35
4.1 ECG-Gating as Optimization Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
4.1.1 Cost Function for Reconstruction Quality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
4.1.2 2-D Dissimilarity Metric . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.1.3 DRR Generation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.1.4 Reconstruction Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.1.5 Image Preprocessing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.1.6 Exemplary Cost Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.2 Optimization Strategy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.2.1 Global Search on a Coarse Grid. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.2.2 Local Gradient Descent Search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.3 Complexity Analysis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.4 Implementation Details and Parameter Settings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Chapter5 ECG-GatedReconstructionforNon-PeriodicMotion 47
5.1 Non-Periodic Motion Estimation for ECG-Gating . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.1.1 Cost Function for Reconstruction Quality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.1.2 Motion Compensated Reconstruction Algorithm . . . . . . . . . . . . . . 48
5.1.3 Dynamic DRR Generation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
5.1.4 Affine 4-D Time-Continuous Motion Model. . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
5.1.5 Preprocessing Steps and 2-D Dissimilarity Metric . . . . . . . . . . . . . 50
5.1.6 Exemplary Cost Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
5.2 Optimization Strategy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
5.2.1 Properties of the Cost Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
5.2.2 Stochastic Coordinate Descent Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
5.3 Complexity Analysis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
5.4 Implementation Details and Parameter Settings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
5.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
Chapter6 Non-PeriodicMotionEstimationandReconstruction 57
6.1 Non-Periodic Motion Estimation Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
6.1.1 Cost Function for Motion Estimation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
6.1.2 Automatic Reference Image Creation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
6.1.3 Image-Based 3-D Quality Measure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
6.1.4 Motion Compensated Reconstruction Algorithm . . . . . . . . . . . . . . 61
6.1.5 4-D Time-Continuous B-Spline Motion Model . . . . . . . . . . . . . . . . 61
6.2 Optimization Strategy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
6.2.1 Properties of the Cost Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
6.2.2 Derivative-Based Optimization. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
6.3 Complexity Analysis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
6.4 Implementation Details and Parameter Settings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
6.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
iiChapter7 EvaluationPlatform,DatasetsandResults 69
7.1 CAVAREV Evaluation Platform. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
7.1.1 XCAT-Based Phantom Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
7.1.2 Coordinate Systems and Transforms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
7.1.3 Quality Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
7.1.4 Online Platform: Download, Evaluation and Ranking . . . . . . . . . . 75
7.2 Clinical Datasets and Evaluation Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
7.2.1 Clinical Datasets and Patient Groups . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
7.2.2 Reconstruction Quality Assessment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
7.3 Evaluation of ECG-Gating Parameter Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
7.3.1 Experimental Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
7.3.2 Results and Discussion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
7.3.3 Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
7.4 Evaluation of Non-Periodic ECG-Gating . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
7.4.1 Experimental Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
7.4.2 Results and Discussion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
7.4.3 Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
7.5 Evaluation of Non-Periodic Motion Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
7.5.1 Experimental Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
7.5.2 Results and Discussion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
7.5.3 Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
Chapter8 SummaryandOutlook 103
8.1 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
8.2 Outlook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
ListofSymbols 109
ListofFigures 111
ListofTables 113
ListofAlgorithms 115
Bibliography 117
iiiiv

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