Optimierung nicht-linearer Registrierung durch automatisch detektierte Landmarken

Jan-Christoph Wolf; Alexander Schmidt-Richberg; René Werner; Jan Ehrhardt; Heinz Handels; Heinz Handels; Jan Ehrhardt; Thomas M. Deserno; Hans-Peter Meinzer; Thomas Tolxdorff

doi:10.1007/978-3-642-19335-4_20

Optimierung nicht-linearer Registrierung durch automatisch detektierte Landmarken

Jan-Christoph Wolf, Alexander Schmidt-Richberg, René Werner, Jan Ehrhardt, Heinz Handels, Heinz Handels, Jan Ehrhardt, Thomas M. Deserno, Hans-Peter Meinzer, Thomas Tolxdorff

Institut für Medizinische Informatik

1 Zitat (Scopus)

Abstract

In dieser Arbeit wird ein Landmarken-basierter Ansatz zur Optimierung der Registrierung von 4D-CT-Daten der Lunge präsentiert. Das Verfahren besteht aus zwei Schritten. Im ersten Schritt werden für die zu registrierenden Bilder mit Hilfe eines automatischen Verfahrens korrespondierende Landmarken detektiert. Diese werden daraufhin in einem zweiten Schritt zur Abschätzung des mittleren Target-Registration- Errors (TRE) verwendet, der wiederum zur Definition eines Abbruchkriteriums für ein iteratives Registrierungsverfahren genutzt wird. Der Ansatz wurde anhand von neun 4D-CT-Datensätzen evaluiert. Es zeigt sich, dass die Genauigkeit der Registrierung durch das neue Verfahren verbessert werden kann.

Originalsprache	Deutsch
Titel	Bildverarbeitung für die Medizin 2011
Redakteure/-innen	Heinz Handels, Jan Ehrhardt, Thomas M. Deserno, Hans-Peter Meinzer, Thomas Tolxdorff
Seitenumfang	5
Herausgeber (Verlag)	Springer Vieweg, Berlin Heidelberg
Erscheinungsdatum	13.03.2011
Seiten	89 - 93
ISBN (Print)	978-3-642-19334-7
ISBN (elektronisch)	978-3-642-19335-4
DOIs	https://doi.org/10.1007/978-3-642-19335-4_20
Publikationsstatus	Veröffentlicht - 13.03.2011
Veranstaltung	Workshops Bildverarbeitung fur die Medizin 2011 - Lübeck, Deutschland Dauer: 20.03.2011 → 22.03.2011 Konferenznummer: 99531

UN SDGs

Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung

SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur

Dokumente

10.1007/978-3-642-19335-4_20

http://ceur-ws.org/Vol-715/bvm2011_20.pdf

Weitere Links

http://www.imi.uni-luebeck.de/en/content/optimierung-nicht-linearer-registrierung-durch-automatisch-detektierte-landmarken

Zitieren

Wolf, J.-C., Schmidt-Richberg, A., Werner, R., Ehrhardt, J., Handels, H., Handels, H., Ehrhardt, J., Deserno, T. M., Meinzer, H.-P., & Tolxdorff, T. (2011). Optimierung nicht-linearer Registrierung durch automatisch detektierte Landmarken. in H. Handels, J. Ehrhardt, T. M. Deserno, H.-P. Meinzer, & T. Tolxdorff (Hrsg.), Bildverarbeitung für die Medizin 2011 (S. 89 - 93). (Informatik aktuell). Springer Vieweg, Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-19335-4_20

Wolf, Jan-Christoph ; Schmidt-Richberg, Alexander ; Werner, René et al. / Optimierung nicht-linearer Registrierung durch automatisch detektierte Landmarken. Bildverarbeitung für die Medizin 2011 . Hrsg. / Heinz Handels ; Jan Ehrhardt ; Thomas M. Deserno ; Hans-Peter Meinzer ; Thomas Tolxdorff. Springer Vieweg, Berlin Heidelberg, 2011. S. 89 - 93 (Informatik aktuell).

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Optimierung nicht-linearer Registrierung durch automatisch detektierte Landmarken. / Wolf, Jan-Christoph; Schmidt-Richberg, Alexander; Werner, René et al.
Bildverarbeitung für die Medizin 2011 . Hrsg. / Heinz Handels; Jan Ehrhardt; Thomas M. Deserno; Hans-Peter Meinzer; Thomas Tolxdorff. Springer Vieweg, Berlin Heidelberg, 2011. S. 89 - 93 (Informatik aktuell).

Publikation: Kapitel in Büchern/Berichten/Konferenzbänden › Konferenzbeitrag › Begutachtung

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T1 - Optimierung nicht-linearer Registrierung durch automatisch detektierte Landmarken

AU - Wolf, Jan-Christoph

AU - Schmidt-Richberg, Alexander

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PY - 2011/3/13

Y1 - 2011/3/13

N2 - In dieser Arbeit wird ein Landmarken-basierter Ansatz zur Optimierung der Registrierung von 4D-CT-Daten der Lunge präsentiert. Das Verfahren besteht aus zwei Schritten. Im ersten Schritt werden für die zu registrierenden Bilder mit Hilfe eines automatischen Verfahrens korrespondierende Landmarken detektiert. Diese werden daraufhin in einem zweiten Schritt zur Abschätzung des mittleren Target-Registration- Errors (TRE) verwendet, der wiederum zur Definition eines Abbruchkriteriums für ein iteratives Registrierungsverfahren genutzt wird. Der Ansatz wurde anhand von neun 4D-CT-Datensätzen evaluiert. Es zeigt sich, dass die Genauigkeit der Registrierung durch das neue Verfahren verbessert werden kann.

AB - In dieser Arbeit wird ein Landmarken-basierter Ansatz zur Optimierung der Registrierung von 4D-CT-Daten der Lunge präsentiert. Das Verfahren besteht aus zwei Schritten. Im ersten Schritt werden für die zu registrierenden Bilder mit Hilfe eines automatischen Verfahrens korrespondierende Landmarken detektiert. Diese werden daraufhin in einem zweiten Schritt zur Abschätzung des mittleren Target-Registration- Errors (TRE) verwendet, der wiederum zur Definition eines Abbruchkriteriums für ein iteratives Registrierungsverfahren genutzt wird. Der Ansatz wurde anhand von neun 4D-CT-Datensätzen evaluiert. Es zeigt sich, dass die Genauigkeit der Registrierung durch das neue Verfahren verbessert werden kann.

UR - http://www.imi.uni-luebeck.de/en/content/optimierung-nicht-linearer-registrierung-durch-automatisch-detektierte-landmarken

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DO - 10.1007/978-3-642-19335-4_20

M3 - Konferenzbeitrag

SN - 978-3-642-19334-7

T3 - Informatik aktuell

SP - 89

EP - 93

BT - Bildverarbeitung für die Medizin 2011

A2 - Handels, Heinz

A2 - Ehrhardt, Jan

A2 - Deserno, Thomas M.

A2 - Meinzer, Hans-Peter

A2 - Tolxdorff, Thomas

PB - Springer Vieweg, Berlin Heidelberg

T2 - Workshops Bildverarbeitung fur die Medizin 2011

Y2 - 20 March 2011 through 22 March 2011

ER -

Wolf JC, Schmidt-Richberg A, Werner R, Ehrhardt J , Handels H , Handels H et al. Optimierung nicht-linearer Registrierung durch automatisch detektierte Landmarken. in Handels H, Ehrhardt J, Deserno TM, Meinzer HP, Tolxdorff T, Hrsg., Bildverarbeitung für die Medizin 2011 . Springer Vieweg, Berlin Heidelberg. 2011. S. 89 - 93. (Informatik aktuell). doi: 10.1007/978-3-642-19335-4_20