AUTOMATISCHE SEGMENTIERUNG
Anatomische Strukturen und elastische Bildfusion
Das neue Anatomical Mapping kennzeichnet durchgängig die Gewebeklassen im Gehirn. Dies ermöglicht robuste Segmentierungen anatomischer Strukturen sowie tragfähige elastische Bildfusionen, die die anatomischen Eigenschaften und den klinischen Anwendungsfall berücksichtigen.
Kraniale Segmentierungsobjekte
Als elementarer Bestandteil der Behandlungsplanung kann die neue Segmentation Cranial an diverse anatomische Gegebenheiten und Modalitäten angepasst werden und somit äußerst genaue und konsistente Ergebnisse liefern.
- Anatomical Mapping von kranialen MR-Datensätzen mit einer sorgfältigen Zuordnung aller Gewebeklassen
- Die buchstäbliche Kennzeichnung jedes einzelnen Voxels lässt keinen Raum für Unklarheiten und ermöglicht eine transparente, durchgängige Überprüfung der anatomischen Registrierung
- Spezielle, auf einem patentierten synthetischen Gewebemodell basierende Technologie, die auf die Vielfalt bei Bildgebung und Anatomie ausgelegt ist
- Automatische Segmentierung aller relevanten anatomischen Hirnstrukturen für qualitativ hochwertige Behandlungspläne
- Effiziente und konsistente Automatisierung des zeitaufwändigen Konturierungsverfahrens
- Intuitive, benutzerfreundliche Überprüfungs- und Bearbeitungswerkzeuge
Bildfusion und Korrektur kranialer Verzerrungen
MR Distortion Correction* schafft die Voraussetzung für genauere Co-Registrierungen, eine hochpräzise Konturierung und Fibertracking – ganz unabhängig von der Modalität.
Die deformierbare Co-Registrierung kompensiert Verzerrungen in MR-Datensätzen.
- Multimodale, deformierbare Co-Registrierung von kranialen MR-Datensätzen auf Referenz-Planungs-CT
- Einzeichnen von Tumoren auf korrigierten MR-Datensätzen für eine bessere SRS-Zieldefinition
- Korrigieren von DTI-Sequenzen für genaueres Fibertracking
- Einstellungen für relevanten Bereich und lokale rigide Fusionen werden obsolet
- Qualitätssicherung durch Visualisierung der Lage und des Ausmaßes von MR-Verzerrungen
- Direkter Vergleich zwischen den originalen und entzerrten Bilddaten
IMAGE FUSION
Betrachten Sie jeden Winkel mit der Brainlab Image Fusion. Die Co-Registrierung von Datensätzen erlaubt eine umfassende Definition und Konturierung.
- Voll automatisierte und exakte Bildfusion
- Transinformationsalgorithmus für sekundenschnelle Co-Registrierung von Datensätzen
- Definition des relevanten Bereichs für die Co-Registrierung von Datensätzen in Bereichen mit ähnlicher Anatomie
- Flexible Konturierung auf beliebigen Datensätzen
*
In Entwicklung