Registrierung von intraoperativem 3D-Ultraschall mit präoperativen MRT-Daten für die computergestützte orthopädische Chirurgie

Zusammenfassung

Studienziel: Der Trend zur minimalinvasiven Chirurgie erfordert Methoden, die die räumliche Orientierung des Chirurgen unterstützen. Für zahlreiche Eingriffe werden daher zunehmend Navigationssysteme eingesetzt. Zu Beginn eines navigierten Eingriffs ist eine Registrierung des Navigationssystems mit dem Patienten notwendig. Um die aufwendige Definition von Landmarken für die Registrierung zu vermeiden, verwenden wir ein ultraschallbasiertes Verfahren. Dabei wird intraoperativ, freihandgeführt, ein 3D-Ultraschalldatensatz aufgenommen. Nach Registrierung der Ultraschalldaten mit präoperativen Bilddaten ist eine Navigation auf den präoperativen Daten möglich. Aus diagnostischen Gründen und zur OP-Planung wird vor vielen chirurgischen Eingriffen eine MRT-Aufnahme erstellt, in der sich gelenknahe Weichteile und Knorpel darstellen lassen. Durch die Verwendung unserer Methoden können die MRT-Daten für eine Navigation nutzbar gemacht werden. In diesem Artikel zeigen wir erste Ergebnisse bei der Registrierung von 3D-Ultraschallaufnahmen am Knie mit MRT-Aufnahmen derselben Region. Methode: Vom distalen Femur und der proximalen Tibia wurden zum einen 3D-Ultraschalldaten und zum anderen T₁- und T₂-gewichtete 3D‐MRT-Daten aufgenommen. In den Ultraschallbildern wurde mittels Bildverarbeitung die dargestellte Knochenoberfläche verstärkt. Aus den T₁- und T₂-gewichteten MRT-Daten wurde zusätzlich ein fusionierter Datensatz erstellt. Für die Registrierung wurden aus den MRT-Daten diejenigen Knochenoberflächenpunkte extrahiert, die sich im Ultraschall darstellen lassen. Dazu wurde für das Femur die T₁-gewichtete Aufnahme und für die Tibia der fusionierte Datensatz verwendet. Anhand dieser Oberflächenpunkte wurden die MRT-Daten durch eine Oberflächen-Volumen-Registrierung mit den Ultraschalldaten registriert. Ergebnisse: Sowohl die Ultraschallaufnahmen des Femurs, als auch die der Tibia konnten registriert werden. Es war zu erkennen, dass sich in den Ultraschallaufnahmen sowohl die Knochenoberfläche, als auch der Knorpel gut abbilden und diese Strukturen sich mit denen in den MRT-Abbildungen exakt überlagern. Schlussfolgerung: Wir konnten zeigen, dass es möglich ist, 3D-Ultraschallaufnahmen mit MRT-Aufnahmen anhand von Knochenstrukturen zu registrieren. Diese Technik eröffnet die Möglichkeit, orthopädische Erkrankungen, die bisher aufgrund zu hohen Zeit- oder Kostenaufwandes oder einer zu geringen Genauigkeit nicht navigiert operiert wurden, MRT-basiert, minimalinvasiv zu operieren.

Abstract

Aim: The trend towards minimally invasive surgery leads to an increasing demand for methods enhancing in situ spatial orientation. Hence, navigation systems are being more and more used for many operations. At the beginning of a navigated surgery the coordinate systems of the patient need to be registered with the navigation system. Our registration method is based on intraoperative freehand ultrasound imaging and overcomes some problems related to landmark-based registration, such as invasiveness, inaccuracy and the time-consumption of the process. After a successful registration, the operation can be conducted safely with the aid of the navigation system which provides enhanced spatial orientation on high-quality preoperative image data (e.g., MRI, CT). Soft tissue is depicted especially well in MRI data. Since imaging of soft tissue close to the joints is of high diagnostic importance, MRI scans are often part of the preoperative routine. These data can also be utilised by a navigation system. In this article we present our first results on the registration of 3D ultrasound and MRI data of the knee. Methods: 3D ultrasound and T₁/T₂-weighted MRI data were acquired from the distal femur and the proximal tibia. The ultrasound volume data were pre-processed to enhance the contrast of bone and surrounding tissue. A dataset combined from T₁- and T₂-weighted MRI images was also created. Points of the bone surface corresponding optimally to the bone surface demonstrated in the ultrasound images were extracted from the MRI volume data. For the surface extraction of the femur the T₁-weighted image data were used, and for the tibia the combined MRI dataset was used. Based on the extracted bone surface, MRI and ultrasound volume data were registered with a surface-volume registration algorithm. Results: Registrations of ultrasound data of both the femur and the tibia were successful. Bone and cartilage was depicted well in the ultrasound data and visual inspection showed the accurate overlay of bone structures in MRI and ultrasound volumes. Conclusion: We have demonstrated the feasibility of registering bone structures based on 3D‐ultrasound and MRI data. Our method allows for minimally invasive routine surgery of orthopaedic diseases which so far had to be operated conventionally because other methods for navigated surgery are too expensive, inaccurate or time-consuming.

Schlüsselwörter

computergestützte Chirurgie - Ultraschall - MRT - Registrierung - Knie

Key words

computer‐assisted surgery - ultrasound - MRI - registration - knee

Literatur

• 1 Langlotz F, Nolte L P. Techical approaches to computer-assisted orthopedic surgery.  Eur J Trauma. 2004;  30 1-11
• 2 Berlemann U. et al . Computerassistierte Orthopädische Chirurgie (CAOS). Von der Pedikelschraubeninsertion zu weiteren Applikationen.  Der Orthopäde. 1997;  26 463-469
• 3 Zonneveld F W. Intra-operative CT: Implementation of the Tomoscan M.  Medicamundi. 1998;  1 6-11
• 4 Jolesz F. Future perspectives for intraoperative MRI.  Neurosurg Clin N Am. 2005;  16 201-213
• 5 Brendel B. et al . Registration of 3D CT- and ultrasound-datasets of the spine using bone structures.  Computer Aided Surgery. 2002;  7 146-155
• 6 Winter S. et al . Registration of bone surfaces, extracted from CT-datasets, with 3D‐ultrasound.  Biomedizinische Technik. 2002;  47 57-60
• 7 Winter S. et al . Registration of CT and intraoperative 3D ultrasound images of the spine using evolutionary and gradient-based methods.  IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2007; 
• 8 Agneskirchner J D. et al . Simplified MRI sequences for postoperative control of hamstring anterior cruciate ligament reconstruction.  Arch Orthop Trauma Surg. 2004;  124 215-220
• 9 Kohn D, Busche T, Carls J. Drill hole position in endoscopic anterior cruciate ligament reconstruction: Results of an advanced arthroscopy course.  Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. 1998;  6 13-15
• 10 Sommer C, Friedrich N F, Müller W. Improperly placed anterior cruciate ligament grafts: correlation between radiological parameters and clinical results.  Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. 2000;  8 207-213
• 11 Petermann J. et al . Computer-assisted planning and roboter assisted surgery in anterior cruciate ligament reconstruction.  Operat Tech Orthop. 2000;  10 50-55
• 12 Picard F. et al . Accuracy in tunnel placement for ACL reconstruction. Comparison of traditional arthroscopic and computer-assisted navigation techniques.  Comp Aided Surg. 2001;  6 279-289
• 13 Vovk U, Pernus F, Likar B. MRI intensity inhomogeneity correction by combining intensity and spatial information.  Physics in Medicine and Biology. 2004;  49 4119-4133
• 14 Hou Z. A Review on MR image intensity inhomogeneity correction.  Int J Biomedical Imaging. 2006;  2006 1-11
• 15 Topliss C, Webb J. An audit of tunnel position in anterior cruciate ligament reconstruction.  Knee. 2001;  8 59-63