Download PDF by Hans-Peter Meinzer (auth.), Alexander Horsch, Thomas Lehmann: Bildverarbeitung für die Medizin 2000: Algorithmen - Systeme

By Hans-Peter Meinzer (auth.), Alexander Horsch, Thomas Lehmann (eds.)

ISBN-10: 3540671234

ISBN-13: 9783540671237

ISBN-10: 3642597572

ISBN-13: 9783642597572

Bildgebende Verfahren spielen eine zentrale Rolle in der modernen Medizin. Seit der Entwicklung der Röntgenstrahlen vor einhundert Jahren fand eine rasante Entwicklung statt. Diese Entwicklung wurde begleitet von einem stetig wachsenden Anteil digitaler Rohbilddaten und einer ebenfalls steigenden Zahl digitaler Verarbeitungsmethoden. Solche Methoden helfen bei der klinischen Auswertung der Bilder für diagnostische und therapeutische Maßnahmen ebenso wie bei der Weiterführung der bildgebenden Verfahren selbst. Die Entwicklung neuer Verfahren und die Verbesserung existierender Ansätze sind eine große interdisziplinäre Herausforderung, bei der Wissenschaftler, Hersteller und Anwender aus Medizin, Informatik, Natur- und Ingenieurwissenschaften und Technik eng zusammenarbeiten müssen, um entscheidende Fortschritte zu erzielen.

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Dieser Buchtitel ist Teil des Digitalisierungsprojekts Springer e-book files mit Publikationen, die seit den Anfängen des Verlags von 1842 erschienen sind. Der Verlag stellt mit diesem Archiv Quellen für die historische wie auch die disziplingeschichtliche Forschung zur Verfügung, die jeweils im historischen Kontext betrachtet werden müssen.

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AuBerdem darf die Abweichung der beiden Wege in einem Schritt den Wert von 45 Grad nicht uberschreiten. Dieser Verfolgungsalgorithmus endet, wenn eine der folgenden Bedingungen erfullt ist: (a) Die beiden maximalen Abweichungen k6nnen nicht mehr eingehalten werden, (b) einer der beiden aktuellen Punkte hat keinen N achbarpunkt mehr, der sich auf dem Rand eines Segmentes der Gehirnfurchen befindet und noch nicht untersucht wurde oder (c) der Punkt im praoperativen Datensatz ist weniger als funf Pixel von der Markierung entfernt.

4 Segmentiernng des Tumorgewebes Das in Abschnitt 3 vorgestellte Verfahren wird zur Registrierung der verschiedenen MR-Sequenzen genutzt, wobei die Restriktion auf Knochenstrukturen fUr die hochste Auflosungsstufe entHillt. Nach der Registrierung liegt pro Voxel ein n-dimensionaler Merkmalsvektor vor, welcher im allgemeinen aus TI, T2 und evtl. kontrastverstarkten TI gewichteten Sequenzdaten besteht. AnschlieBend werden manuell ROI' s im Tumorgewebe selektiert und fur die resultierenden Stichprobenvektoren Mittelwert x E IRn und inverse empirische Kovarianzmatrix j;-1 E IRnxn berechnet.

Seien die CT-Daten das Referenzvolumen u(x) und die MR-Daten das anzupassende Volumen v(x), dann ist die Transformation T gesucht T = arg max I (u(x), v(T(x))) , T (1) wobei als DistanzmaB I die "Mutual Information" verwendet wird [5, 6]: "" ( p(x,y) ) I(X'Y)=~7P(x,Y)log2 p(x)p(y) . (2) 20 Durch die Verwendung dieses Informationstheoretischen MaBes ist der Algorithmus nicht auf die Registrierung von CT- und MR-Daten beschdinkt, sondern kann fUr beliebige multimodale Daten verwendet werden. Fur die Bestimmung der optimalen Transformation T wird eine Multi-Resolution-Strategie eingesetzt [4].

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by Kenneth
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