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Automatische 3D-Segmentierung und Klassifikation von Gewebe in der medizinischen Diagnostik

  • In der Magnetresonanztomographie (MRT) hat die Messung und Analyse von Relaxationsprozessen vollkommen neuartige Möglichkeiten zur Gewebedifferenzierung und zur Beurteilung pathologischer Prozesse in der medizinischen Diagnostik eröffnet. Zur automatischen Differenzierung verschiedener Gewebestrukturen auf der Basis der mehrdimensionalen Relaxationsparameterbilddaten wurden pyramidale Histogrammanalysealgorithmen entwickelt und implementiert. Die pyramidale Analyse mehrdimensionaler MR-Parameterhistogramme führt zu einer automatischen, vollständigen Segmentierung eines Schichtbilddatensatzes. Die Algorithmen zur histogrammbasierten Gewebesegmentierung werden ergänzt durch einen Verschmelzungsalgorithmus, der die algorithmische Nachverarbeitung und Stabilisierung der Analyseergebnisse zum Ziel hat. Die simultane Segmentierung von Gewebestrukturen in verschiedenen Schichtaufnahmen ermöglicht die Visualisierung der räumlichen Verteilung von Gewebestrukturen, die zur Interpretation und Analyse insbesondere pathologischer Gewebestrukturen von besonderem medizinischem Interesse ist. Über den konkreten Anwendungskontext hinaus sind die entwickelten Segmentierungsalgorithmen universell zur Analyse mehrdimensionaler Bilddaten verwendbar, da sie rein datengetrieben und ohne a priori Wissen arbeiten. Die für jedes Gewebesegment extrahierten Relaxationsparameterkenngrößen können in einer Gewebedatenbank gespeichert werden, die die Verwaltung der in großem Umfang anfallenden Relaxationsparameterdaten übernimmt. Die Gewebedatenbank bildet zugleich die Ausgangsbasis für die automatische Identifikation gesunder und pathologischer Gewebestrukturen. Durch datenbankgestützte Klassifikationsalgorithmen werden a priori unbekannte Gewebesegmente einer Gewebeklasse zugeordnet und Diagnosevorschläge generiert. Zur Diagnoseunterstützung sind die Segmentierungsund Klassifikationsalgorithmen in dem interaktiv benutzbaren Programmsystem SAMSON (‚System zur automatischen Segmentierung und Klassifikation von Gewebe in der MR-Tomographie‘) integriert.

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Metadaten
Document Type:Conference Object
Language:German
Parent Title (German):Radig (Hg.): Mustererkennung 1991, 13. DAGM-Symposium, München, 9.-11. Oktober 1991
First Page:295
Last Page:303
ISBN:978-3-540-54597-2
DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-662-08896-8_38
Publisher:Springer
Place of publication:Berlin
Publication year:1991
Dewey Decimal Classification (DDC):000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 000 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Entry in this database:2015/04/02