ArchivDÄ-TitelSupplement: PRAXiSSUPPLEMENT: Praxis Computer 3/2002Dreidimensionale Darstellung der Körperoberfläche: Ultraschnelle Porträtholographie

SUPPLEMENT: Praxis Computer

Dreidimensionale Darstellung der Körperoberfläche: Ultraschnelle Porträtholographie

Dtsch Arztebl 2002; 99(23): [28]

Giel, Dominik; Bongartz, Jens; Frey, Susanne; Hering, Peter

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LNSLNS Mit holographischen Aufnahmen mittels pulsierender Laser lassen sich präzise dreidimensionale Porträts von Patienten erstellen, die sich einer Kiefer- oder Gesichtsoperation unterziehen müssen.
Schon kurz nach der Entdeckung der Röntgenstrahlung im Jahr 1895 hielt diese Technik Einzug in die Medizin und stellt dort bis heute einen Anwendungsschwerpunkt dar. Moderne Computertomographen (CT) erzeugen Patientenmodelle, die einen Einblick „unter die Haut“ des Patienten ermöglichen. Dabei bedingt die geringe Absorption von Röntgenstrahlung in Weichgewebe eine schlechte Abbildung der Körperoberfläche. Am Forschungszentrum caesar in Bonn wird ein holographisches Verfahren entwickelt, das unter Verwendung von gepulster Laserstrahlung eine ultraschnelle dreidimensionale Abbildung der Körperoberfläche mit sichtbarem Licht ermöglicht. Aus der Abtastung des dabei aufgezeichneten Hologramms wird anschließend ein Modell der Körperoberfläche berechnet. Die folgende Darstellung gibt eine Übersicht über diese Technik der „holographischen Tomographie“.
Das Problem der schnellen und gleichzeitig präzisen dreidimensionalen Abbildung von Oberflächen stellt sich in vielen Bereichen von Medizin und Technik. Speziell bei der Abbildung des menschlichen Gesichts sollte die Aufnahmedauer – wegen der Bewegung des Objekts durch Herzschlag und Atmung – nicht mehr als 20 ms betragen, damit charakteristische Details, wie zum Beispiel einzelne Haare mit einer Dicke von unter einem Millimeter, noch in der Aufnahme zu erkennen sind. Diese hohe Auflösung ist zudem über das gesamte vorgegebene Volumen des Kopfes von etwa 30 cm x 30 cm x 30 cm zu gewährleisten, sodass bei einer Auflösung von einem Millimeter eine Datenrate von 270 000 000 Punkten/s anfällt. Dies ist zurzeit durch Triangulationsverfahren (Streifenprojektion/Photogrammetrie) nicht zu erreichen. Die caesar-Arbeitsgruppe verfolgt daher einen neuartigen Ansatz, bei dem zunächst ein Hologramm des Patienten aufgezeichnet wird. Ein einziger gepulster Laserstrahl beleuchtet die Haut (Abbildung 1), und das zurückgestreute Licht wird mit einem kohärenten Referenzstrahl zur Interferenz gebracht. Auf einer Silberhalogenid-Photoplatte wird dieses Interferenzmuster gespeichert. Nach der nasschemischen Entwicklung befindet sich darauf das eigentliche Hologramm.
Die Wellenlänge ist dabei mit 526 nm (frequenzverdoppelter Nd:YLF-Laser) so gewählt, dass die Eindringtiefe in der Haut minimal ist. Dabei beträgt die Pulsdauer lediglich 25 ns, sodass ein Verwackeln unmöglich wird. Durch die zeitliche Kohärenz des Laserpulses ist dabei das abbildbare Volumen definiert; im vorliegenden Versuchsaufbau liegt es bei mehreren Kubikmetern (Kohärenzlänge etwa 6 m).
Durch die Einstrahlung einer bestimmten optischen Welle, der komplex konjugierten Referenzwelle, kann das bei der Aufnahme vom Objekt ausgegangene Lichtfeld wieder erzeugt werden. Man spricht vom „reellen Bild“ des Hologramms, das sämtliche Eigenschaften des ursprünglichen Lichtfeldes besitzt, aber mit umgekehrter Ausbreitungsrichtung vorliegt. Das heißt, sämtliche Elementarwellen, aus denen man sich das Lichtfeld des Objektes zusammengesetzt denken kann, laufen nicht vom Objekt in Richtung Hologrammplatte, sondern „rückwärts“ von der Hologrammplatte zu ihrem Ursprungsort (Abbildung 2).
Mithilfe einer Streuscheibe können Projektionen dieses Lichtfeldes in beliebigen Abständen aufgezeichnet werden. In der Regel werden 256 bis 1024 verschiedene Projektionen (im Folgenden „Scheiben“ genannt) in Abständen von 30 bis 60 cm von der Hologrammplatte mit einer Digitalkamera in einer Auflösung von 2048 x 2048 Bildpunkten digitalisiert. Dabei wird die Streuscheibe mit der Digitalkamera auf einem Linearverschiebetisch mit einer hohen Präzision (1 µm) positioniert. Die Vorteile dieses Verfahrens liegen einerseits in der Freiheit, nahezu beliebig viel Zeit für die Auswertung in Anspruch nehmen zu können – das Objekt kann sich ja nicht mehr bewegen –, und andererseits in der Möglichkeit, das Lichtfeld des Objektes ohne abbildende Optiken direkt ausmessen zu können.
Auf den einzelnen Scheiben des Datensatzes überlagern sich entsprechend der z-Position der Projektion scharfe und verschwommene Regionen des Bildes. Um eine Oberfläche aus dem aufgezeichneten Lichtfeld – beziehungsweise den digitalisierten Scheiben – rekonstruieren zu können, muss den scharfen Bereichen des Bildes die richtige z-Koordinate zugeordnet werden. Dazu wird ein selbst entwickelter Algorithmus zur Oberflächenerkennung verwendet.
Unter der Annahme, für jede laterale Koordinate (x, y) gebe es eine und genau eine zugehörige Koordinate z0 (x, y), kann dies durch Analyse der Bildschärfe gelöst werden. Für jedes Pixel (x, y) der Scheibe z wird ein „Schärfemaß“ f (z, x, y) berechnet, das den Kontrast in einer „Umgebung“ um den jeweiligen Bildpunkt wiedergibt. In der Literatur finden sich zahlreiche Schärfemaße, beispielsweise die Intensität der hohen Ortsfrequenzen im Fourierspektrum einer lokalen Umgebung. Die Algorithmen unterscheiden sich dabei in der Genauigkeit und dem Rechenaufwand.
Ein Schärfemaß, das im beschriebenen Fall gute Ergebnisse zeigte und sich durch mittleren Rechenaufwand, weitgehende Unabhängigkeit von der Wahl der Pixelgröße und eine einfache mathematische Beschreibung auszeichnet, ist die Varianz der Intensität eines Bildpunktes bezüglich der Intensität seiner Nachbarpixel.
Zur Implementierung des Algorithmus wird die Programmiersprache „Java“ verwendet. Die durch die digitale Kamera aufgezeichneten Scheiben des reellen Bildes liegen als Bitmap- oder TIF-Grafikdateien vor. Durch die Verwendung der Java-Bibliotheken „Java Advanced Imaging“ (JAI) lassen sich diese Daten effizient und formatunabhängig einlesen und vor und nach der eigentlichen Analyse bearbeiten, zum Beispiel zum Verkleinern oder zum linearen Filtern.
Kontrastdetektion
Die Auswertung stützt sich dabei auf die Detektion des auf der Objektoberfläche vorhandenen Kontrasts. Da im menschlichen Gesicht Bereiche mit geringem Objektkonstrast vorliegen (etwa auf der Stirn), lässt sich zur Unterstützung der Kontrastdetektion bei der Aufnahme des Hologramms ein Streifenmuster auf das Objekt projizieren. Anders als bei Ansätzen zur strukturierten Beleuchtung ist es dabei nicht notwendig, ein bestimmtes Muster zu verwenden, da weder eine Triangulation noch eine Entfaltung der projizierten Muster vorgenommen werden müssen und so auch unstetige Oberflächen eindeutig abgebildet werden können.
Zur Darstellung der so erhaltenen Oberfläche z0 (x, y) verwenden wir den VRML-3-D-Standard. Diese Skript-Sprache dient zur Beschreibung dreidimensionaler Objekte und wird von zahlreichen Programmen unterstützt. Insbesondere zur interaktiven Darstellung gibt es verschiedene Applikationen, unter anderem als Plug-in in gängige Web-Browser. Besonders interessant ist die Möglichkeit des VRML-Standards, dreidimensionalen Objekten Texturen zuzuweisen; dies sind meist hochauflösende Fotografien, die auf räumliche Modelle projiziert werden und so einen fotorealistischen Eindruck erzeugen. Die hochpräzisen Modelle aus der holographischen Tomographie lassen sich mit konventionellen Digitalfotos kombinieren. Dabei können auch mehrere, parallel zur Hologrammaufnahme erstellte digitale Fotos miteinander kombiniert werden. Ein Beispiel für ein solches Modell ist in Abbildung 3 aufgeführt.
Evaluation
Zurzeit befindet sich das System in einer Evaluationsphase, in der Hologramme von freiwilligen Patienten vor und nach plastischen Operationen abgebildet und der Operationserfolg dokumentiert werden. In Zusammenarbeit mit dem Klinikum rechts der Isar in München wird eine mobile Holographiekamera entwickelt, um einen klinischen Einsatz zu ermöglichen. Mittelfristig sollen die Holographien von der Dokumentation hin zur Nutzung in der Operationsplanung weiterentwickelt werden: Ein Meilenstein liegt hierbei
in der Überlagerung der dreidimensionalen Oberflächendaten mit CT-Datensätzen, um eine numerische Weichgewebesimulation zu ermöglichen. Letztlich soll es dem Patienten möglich sein, vor einem Eingriff anhand einer Computersimulation das Operationsergebnis anschauen zu kön-nen. Für den Chirurgen liegen die Chancen der neuen Tech-nik darin, dass sich die Folgen bestimmter komplizierter Eingriffe vorab besser abschätzen lassen.
Dominik Giel, Jens Bongartz,
Susanne Frey, Peter Hering
Kontaktadresse: Forschungszentrum caesar, Friedensplatz 16, 53113 Bonn, Internet: www.caesar.de; Institut für Lasermedizin, Universität Düsseldorf, Internet: www.ilm.uni-duesseldorf.de
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