Real-time simulation of B-mode ultrasound images for medical training

Law, Yuen; Cotin, Stéphane; Kuhlen, Torsten

doi:urn:nbn:de:hbz:82-rwth-2017-003040

Real-time simulation of B-mode ultrasound images for medical training = Echtzeit Simulation von B-Mode Ultraschall Bilder zwecks Medizinisches Training

Law, Yuen

2016 & 2017

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Yuen C. Law

ImpressumAachen 2016

Umfang1 Online-Ressource (vii; 151 Seiten) : Illustrationen, Diagramme

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2016

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2017

Genehmigende Fakultät
Fak01

Hauptberichter/Gutachter
Kuhlen, Torsten (Thesis advisor)^RWTH* ; Cotin, Stéphane (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2016-11-23

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-rwth-2017-003040
DOI: 10.18154/RWTH-2017-00304
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/681638/files/681638.pdf
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/681638/files/681638.pdf?subformat=pdfa

Einrichtungen

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
virtual reality (frei) ; ultrasound simulation (frei) ; medical training (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 004

Kurzfassung
Die ultraschallbasierte Bildgebung ist ein nichtinvasives, nichtradioaktives und kostengünstiges Verfahren, das für die Untersuchung innerer Strukturen des menschlichen Körpers oft bevorzugt eingesetzt wird. Darüber hinaus ermöglicht dieses Verfahren Ärzten, diese inneren Strukturen unmittelbar zu betrachten, was für die Unterstützung von invasiven Prozeduren, wie beispielsweise in der Regionalanästhesie und bei Biopsien unersetzbar ist. Allerdings stellt die geringe Anzahl von Patienten, eine große Herausforderung für die Kompetenzentwicklung lernender Ärzte dar. Zu den traditionellen Trainingsmethoden zählen die Übungen an Kollegen und die Benutzung von Dummys, die aus Gel oder Fleisch bestehen. Im Idealfall bietet ein solcher Trainingsdummy eine jedoch Vielzahl von Trainingsszenarien an Ultraschallprozeduren, welche Wiederholbarkeit bieten und anatomische Korrektheit zusichern. Die Virtuelle Realität (VR) hat das Potential diese Anforderungen zu erfüllen und spielt damit eine zentrale Rolle in der Bewältigung aktueller Herausforderung in der Entwicklung von Trainingssystemen.Diese Arbeit präsentiert ein neu entwickeltes Framework für die Ultraschallsimulation, welches die notwendigen Komponenten zum Aufbau VR-basierter Trainingsdummys und -systeme zur Verfügung stellt. Die Simulationsmethodik fokussiert zur genauen Nachbildung die kennzeichnenden Merkmale der Ultraschallbilder, ohne Einbußen an der erforderlichen Bildrate in Kauf nehmen zu müssen, die für interaktive VR- und Trainingsanwendungen notwendig ist. Weiterhin wurden flexible Softwareschnittstellen geschaffen, die die Implementierung verschiedener Trainingsszenarien unterstützt.Die zentralen Ergebnisse dieser Arbeit umfassen zum einen das entwickelte Ultraschallsimulationsverfahren und zum anderen das implementierte Software- Framework. Einerseits bildet die Simulation die Funktionalität eines echten Ultraschallgeräts nach und generiert dabei realitätsnahe Ultraschallbilder. Anderseits ermöglicht das Framework dank seines flexiblen Designs eine schnelle Integration dieser Simulation in verschiedene Anwendungsfälle. Weiterhin entstanden aus diese Ergebnisse eine detaillierte Betrachtung und Analyse der Anforderungen von Gewebemodellierung. Diese Arbeit resultierte in einer Liste von Leitlinien zur Verbesserung bereits existierender anatomischer Modelle, als auch validierte akustische Eigenschaften für die am häufigsten anzutreffenden Gewebesorten.Ferner beschreibt diese Arbeit die Durchführung eines Validierung- und Verifikationsprozesses und diskutiert die daraus resultierenden Ergebnisse. Schließlich werden zwei Anwendungsfälle, in welchen das Simulations- Framework zur Entwicklung von Trainingsanwendungen verwendet wurde, beispielhaft beschrieben.

Ultrasound (US) imaging is a low-cost, non-invasive and non-radioactive technique, often preferred as a mean to explore the body's internal structures during diagnosis procedures. Furthermore, it allows the physicians to view these structures interactively, making it ideal in the guidance of invasive procedures such as Regional Anesthesia (RA) and biopsies, where a needle must be inserted into the patient's body and guided to a specific point. However, obtaining enough training for these procedures is not easy due to the low availability of patients with whom to practice the necessary skills. Moreover, patient safety and comfort are major concerns here. Other traditional training methods include the use of phantoms made of gels or meat and practicing on fellow trainees. Ideally, a training phantom for US procedures would offer variety of scenarios, repeatability and anatomical correctness. In these sense, Virtual Reality (VR) can fulfill these requirements and play an important role in addressing the current challenges in US training.This work presents an US simulation framework aimed to contribute in improving the current training situation by providing the necessary tools to build the aforementioned VR-based training phantoms. In the design of the simulation methodology, attention was focused on reproducing the characteristic features that identify an US image, without compromising too much of the output framerate required for real-time interaction, essential for interactive applications and training purposes. It was also important to provide flexible software interfaces to support the creation of multiple training scenarios, ranging from changing the transducer properties, through creating new patient anatomies, to developing different training tools.The major contribution in this work is the US simulation method and corresponding software framework. The simulation method emulates the functionality of real ultrasound machines to produce the ultrasonic beam, detect echoes and construct the final images. The framework facilitates rapid integration of US simulation in a variety of use cases thanks to its flexible design. An additional contribution, which represents a prerequisite for the simulation, is the review and analysis of the requirements for soft-tissue modeling. This work resulted not only in a list of guidelines to improve existing anatomical models, but also in a set of tested acoustic properties for the most common types of tissue. Furthermore, a description, an implementation and the respective results of the validation and verification process are provided. The inherent complexity of this process, caused by the lack of ground-truth data against to which compare the results, is further discussed. Finally, the work discusses two use case examples in which the simulation framework was used to integrate US synthetic images to develop different training tools.

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