Bibliographic Metadata

Title
Importance-driven rendering in interventional imaging / Martin Haidacher
AuthorHaidacher, Martin
CensorGröller, Eduard ; Viola, Ivan
Published2007
DescriptionIII, 93 Bl. : Ill., graph. Darst.
Institutional NoteWien, Techn. Univ., Mag.-Arb., 2007
Annotation
Zsfassung in engl. Sprache
LanguageEnglish
Bibl. ReferenceOeBB
Document typeMaster Thesis
Keywords (DE)medizinische Visualisierung / Leberbiopsie / Ultraschall / Computertomographie / multimodale Visualisierung / kontextabhängiger Ausschnitt / Volumsvisualisierung
Keywords (EN)medical visualization / liver biopsie / ultrasound / computertomography / multimodal visualization / contextual cutaway / volume visualization
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-18366 Persistent Identifier (URN)
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Importance-driven rendering in interventional imaging [5.25 mb]
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Abstract (German)

Diese Arbeit präsentiert eine kombinierte Visualisierung von dichten volumetrischen Daten, wie etwa von einer CTA (Computed Tomography Angiography), kombiniert mit co-regis-trierten Echtzeitbildern welche live während eines Eingriffes aufgenommen werden.

Die Hauptaufgabe dabei ist es, eine Visualisierung zu erzeugen, welche eine ausreichende räumliche Wahrnehmung der wichtigsten Teile von beiden Eingangsdaten erlaubt. Es ist auch erforderlich, dass keine wichtigen Teile durch weniger wichtige Teile verdeckt werden.

Um das zu erreichen, wird ein neuer Ansatz für die Definition der Wichtigkeit im volumetrischen Datensatz vorgestellt. Es wird gezeigt wie diese Wichtigkeit verwendet wird um die wichtigen Teile hervorzuheben.

Weiters wird die Position des Echtzeitbildes verwendet um daraus einen kontextabhängigen Ausschnitt zu erzeugen. Dieser Ausschnitt wird verwendet um die Dichte der Visualisierung zu beeinflussen damit das Echtzeitbild nicht von weniger wichtigen Teilen verdeckt wird.

Abstract (English)

In this thesis a combined visualization of dense clinical data like 3D CTA (Computed Tomography Angiography) combined with co-registered real-time images of medical intervention applications is presented. The main challenge here is to provide a merged visualization that allows sufficient spatial perception of the important parts, as derived from the pre-operative data, while not occluding the information in the real-time image embedded within the volume.

This work presents a new approach of importance definition for volumetric data and how this importance can be used to create a feature-emphasized visualization. Furthermore the viewpoint and the position of the intervention image is used to generate a contextual cutaway which influences the density of the visualization to avoid an occlusion of the real-time image by less important parts of the volumetric data.