Abstract
Die aussagekräftige Validierung von nichtlinearen Registrierungsverfahren gehört nach wie vor zu den großen Herausforderungen der medizinischen Bildverarbeitung. Ein vielversprechender Ansatz besteht in der Generierung vieler Landmarken in den zu registrierenden Objekten, welche dann in einem zweiten Schritt zur Validierung des Deformationsfeldes genutzt werden können. Wir präsentieren ein flexibles Verfahren zur Erstellung solcher Referenzstandards für MR-Scans. In einem ersten Schritt werden in der Referenz (Baseline-Scan) automatisch Landmarken erzeugt. Die entsprechende Zuordnung im Template (Follow-up-Scan) erfolgt nach einer kurzen Benutzerinitialisierung automatisch durch Thin-Plate-Spline-Transformation und lokale, affin-lineare Nachregistrierung. Eine fehleranfällige und zeitaufwändige manuelle Verpunktung entfällt fast vollständig. Wir evaluieren unser Verfahren anhand einer Studie mit drei Experten auf pulmonalen MR-Scans. Die ersten Ergebnisse erwiesen sich als sehr vielversprechend. Es stellte sich heraus, dass die vom System bestimmten Punkte im Bereich der Variabilit ät der Experten untereinander liegen.
| Originalsprache | Deutsch |
|---|---|
| Titel | Bildverarbeitung für die Medizin 2012 |
| Redakteure/-innen | Thomas Tolxdorff, Thomas Martin Deserno, Heinz Handels, Hans-Peter Meinzer |
| Seitenumfang | 6 |
| Erscheinungsort | Berlin, Heidelberg |
| Herausgeber (Verlag) | Springer Berlin Heidelberg |
| Erscheinungsdatum | 16.03.2012 |
| Seiten | 219-224 |
| ISBN (Print) | 978-3-642-28501-1 |
| ISBN (elektronisch) | 978-3-642-28502-8 |
| DOIs | |
| Publikationsstatus | Veröffentlicht - 16.03.2012 |
| Veranstaltung | Workshop on Bildverarbeitung fur die Medizin 2012 - Berlin, Deutschland Dauer: 18.03.2012 → 20.03.2012 |
UN SDGs
Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung
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SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
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SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
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