Automatische Detektion von Aneurysmen in 3D Time-of-Flight Magnetresonanzangiographie Datensätzen

Zerebrale Aneurysmen sind eine der haeufigsten Erkrankungen mit Todesfolge oder neurologischen Behinderungen in jungem Alter. Die visuelle Detektion von Aneurysmen in 3D MRA Bildsequenzen ist sehr zeitaufwaendig und je nach Erfahrung und Training des Arztes werden bis zu 40% aller Aneurysmen nicht durch visuelle Kontrolle detektiert. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine Methode vorgestellt, um Aneurysmakandidaten
automatisch in 3D MRA Datensaetzen zu detektieren. Hierbei wird zunaechst das Gefaeßsystem segmentiert und hierauf basierend Gefaeßenden identifiziert, die eine initiale Auswahl an moeglichen Aneurysmakandidaten darstellen. Fuer jedes gefundene Gefaeßende werden dann weitere strukturelle und morphologische Parameter bestimmt. Auf Basis dieser Parameter erfolgt in einem abschließenden Schritt eine Reduktion der Anzahl der Aneurysmakandidaten unter Verwendung einer Support Vector Maschine. Die Evaluation auf Basis von 20 Time-of-Flight MRA Datensaetzen zeigte, dass die vorgestellte Methode in der Lage ist, Aneurysmen mit einer Empfindlichkeit von 100% zu detektieren. Hierbei ergab sich gleichzeitig eine falsch-positiv-Rate von 3,86. Zusammenfassend kann die vorgestellte Methode dazu dienen, das Aneurysma- Screening in der klinischen Routine zu verbessern und zu beschleunigen.