Automatische Markererkennung - Brainlab EXACTRAC VERO Version 3.2 Benutzerhandbuch

Automatische Markererkennung

18.5 Automatische Markererkennung
Überblick
Allgemeines
ExacTrac Vero führt während der Röntgenkorrektur und -verifikation die folgenden Schritte zur
Erkennung implantierter Referenzmarker durch:
• Ein spezieller Kernel zur Markererkennung wird auf die Bilder angewandt. Dieser Filter
bewertet für jedes Pixel die Wahrscheinlichkeit, zu einem implantierten Marker zu gehören, und
erzeugt ein vorläufiges Bild.
• Die vorläufigen Bilder werden von einem Region-Growing-Algorithmus verarbeitet, um
zusammenhängende Bereiche zu finden, die zum selben Marker gehören.
• Aus jedem der beiden Bilder werden während der Positionierung die zehn
„wahrscheinlichsten" Markerpositionen extrahiert. Während der 4D-Modellerstellung und der
Dynamic Tracking-Behandlung werden standardmäßig die vier
„wahrscheinlichsten" Referenzmarker-Positionen aus jedem der beiden Bilder extrahiert.
Mithilfe der bekannten Projektionsmerkmale jedes Bilds wird ermittelt, aus welchen möglichen 2D-
Markerpositionen 3D-Positionen rekonstruiert werden können. Zu diesem Zweck prüft ExacTrac
Vero, welche Projektionslinien des einen Bilds sich mit den Projektionslinien des anderen Bilds
schneiden. Die nicht zu 3D-Positionen rekonstruierbaren 2D-Punkte werden verworfen.
Sind alle 3D-Positionen bestimmt, werden diese mit den Positionen der implantierten Marker
verglichen, die im CT-Datensatz definiert wurden. Das System ermittelt die möglichen
Markerpositionen, die mit der Markervorlage aus dem CT-Datensatz abgeglichen werden können.
Alle weiteren (falsch-positiven) Positionen werden verworfen, sodass lediglich die tatsächlichen
Marker übrig bleiben.
294 Klinisches Benutzerhandbuch Aufl. 1.0 ExacTrac Vero Version 3.2