Download Bildverarbeitung für die Medizin 2008: Algorithmen - Systeme by Thomas Tolxdorff, Jürgen Braun, Thomas Martin Deserno, Heinz PDF

By Thomas Tolxdorff, Jürgen Braun, Thomas Martin Deserno, Heinz Handels, Alexander Horsch, Hans-Peter Meinzer

In den letzten Jahren hat sich der Workshop „Bildverarbeitung für die Medizin“ durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2008 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - einige in englischer Sprache - behandeln alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere Bildgebung, CAD, Segmentierung, Bildanalyse, Computerunterstützte Diagnose, Therapieplanung sowie deren klinische Anwendungen.

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Radiology. 1987;164(2):576–7. 6. Keiner J, Kunis S, Potts D. 0, Softwarepackage, C subroutine library; 2006. de/∼potts/nfft. de Kurzfassung. Vierdimensionale tomographische Bilddaten erm¨ oglichen neuartige Therapie- und Diagnoseverfahren in der medizinischen Praxis. Voraussetzung daf¨ ur sind oft die r¨ aumlich-zeitliche Segmentierung anatomischer Strukturen in den 4D- Daten und die Bestimmung ihrer dynamischen Eigenschaften durch Sch¨ atzung der 3D-Bewegungsfelder mittels nicht-linearer Registrierungsverfahren.

Numerisch kann dies effizient durch das Konjugierte-Gradienten-Verfahren gel¨ost werden. Um dieses Verfahren anwendbar bez¨ uglich Interaktionsaufwand und Rechenzeit f¨ ur die Erzeugung von Referenzsegmentierungen der Pulmonalgef¨aße zu machen, haben wir es um automatische Initialisierungsschritte erweitert. 1 Initialisierung Um das zu segmentierende Volumen u ¨ berschaubar zu halten und den Rechenaufwand zu begrenzen, wird zun¨ achst eine 3D Region of Interest (ROI) ausgew¨ ahlt und automatisch Saatpunkte generiert.

Durch Initialisierung der Methode mittels automatisch generierter Saatpunkte wird die Effizienz des Verfahrens erh¨ oht und die erforderliche Benutzerinteraktion reduziert. Die resultierenden Segmentierungen k¨ onnen zur Validierung von automatischen Verfahren verwendet werden. Exemplarisch evaluieren wir ein vollautomatisches Segmentierverfahren basierend auf dem Fuzzy-Connectedness-Algorithmus. B. B. die Detektion von Lungenembolien. Ublicherweise werden solche Segmentierverfahren lediglich qualitativ validiert, da das Erzeugen von manuellen Referenzen aufgrund der Komplexit¨at des Gef¨aßbaumes schwierig ist.

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