Schlussbericht zum Teilvorhaben: Patientenadaptierte automatisierte MR-HIFU Therapieplanung im Verbundprojekt: Magnetresonanzgeführter hoch-intensiver fokussierter Ultraschall (MR-HIFU) zur nicht-invasiven Schmerztherapie bei Knochenerkrankungen (Schmerz im Fokus)

Abstract

Eine Software zur interaktiven MR-HIFU Therapieplanung und 2D/3D Visualisierung der MR-HIFU Bilddaten wurde entwickelt. Die Planungssoftware verfügt über automatische Knochen- und Gewebesegmentierung zur Bestimmung von lokal variierenden physikalischen Parametern, welche für einen MRHIFU-Simulator verwendet werden, um realistische Vorhersagen zur Interaktion des Ultraschalls mit dem Gewebe, sowie der Wärmeentwicklung treffen und für die Therapieplanung nutzen zu können. Der Therapieplan kann interaktiv erstellt werden, mit Unterstützung von automatischen Planungsalgorithmen und wird in 2D und 3D geometrisch korrekt visualisiert. Ein erster Prototyp wurde den Projektpartnern zur Evaluierung zur Verfügung gestellt. Hierzu wurde eine Schnittstelle für das Sonalleve MR-HIFU-System geschaffen, um Bilddaten und Therapiepläne transferieren zu können. Die Therapieplanungssoftware wurde um Funktionalität zur automatischen Phasenkorrektur und Knochenvermeidung erweitert. Die interaktive Benutzeroberfläche wurde auf Basis von Benutzerevaluierungen erweitert und verbessert. Hierzu haben wir eine Cloud-basierte Lösung erschlossen, um die Software zusammen mit Anwendern in Videomeetings ausprobieren zu können. Die Schnittstelle mit der Software von Profound wurde erweitert, um Wärmekarten und detailliertere Therapiepläne transferieren zu können. Die automatische Segmentierung wurde erweitert, um verschiedene MRT-Typen zu unterstützen und Gewebetypen sowie die Membran und das Ölbad zu erkennen, was für die Genauigkeit der Beamsimulation wichtig ist. Die schnelle approximative HIFU-Beamsimulation wurde mit Tensorcores beschleunigt und mit einer genaueren langsameren Methode verglichen. Die 2D und 3D Visualisierung wurde mittels OpenMP und GPU-Programmierung beschleunigt, um eine schnellere interaktive Therapieplanung zu ermöglichen, sowie um die 2D und 3D-Darstellung der akquirierten Temperaturkarten erweitert. Die Knochensegmentierung wurde um einen statistischen Wirbelsäulenatlas erweitert, um weniger falsch positiv segmentierte Regionen zu generieren. Weiterhin entwickelten wir eine Schnittstelle von unserer C++ Anwendung zu Python, um Deep-Learning Ansätze anbinden und eruieren zu können. Mit Hilfe von zwei Radiologen des Projektpartners UKK wurden systematische manuelle Knochensegmentierungen erstellt, um als Vergleich für die automatische Segmentierung dienen zu können. Die HIFU-Simulation wurde hinsichtlich Rechendauer optimiert und mit einer Kalibrierung versehen, um realistischere Wärmedaten zu erreichen. Mit dem Projektpartner UKK wurden MR-HIFU Scans von Knochenphantomen untersucht, um die Genauigkeit der HIFU-Simulation unter verschiedenen Bedingungen zu erfassen. Die interaktive Therapieplanungssoftware wurde auf Basis von Benutzerevaluierungen erweitert, welche unter Verwendung einer Cloud-basierten Lösung erhoben wurden. Die Schnittstelle mit der Software von Profound wurde angepasst, um spezielle Konfigurationen von Therapiezellen übertragen zu können. Die Visualisierung in 2D und 3D wurde hinsichtlich Genauigkeit untersucht und verbessert und für CPUs und GPUs beschleunigt, um ein flüssigeres Arbeiten zu ermöglichen. Datei-Upload durch TIB