Abstract
Um die Multi-Atlas-Segmentierung der Leber zu beschleunigen, wurde ein Ansatz zur Vorauswahl der ähnlichsten Bilder nach affiner Registrierung untersucht. Die Auswahl der Datensätze wurden mit den Metriken Mean Squares Mutual Information und Normalized Correlation vorgenommen. Die Qualität der Selektion wurde nach der nicht-linearen Registrierung und anschließender Label-Fusion mit dem Dice-Koeffizienten bewertet. Es ergab sich eine Reduktionmöglichkeit der Anzahl der aufwändigen nicht-linearen Registrierung von 50% bis 70% bei gleichzeitiger Verbesserung der Segmentierungsqualität.
Original language | German |
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Title of host publication | Bildverarbeitung für die Medizin 2014 |
Editors | Thomas Martin Deserno, Heinz Handels, Hans-Peter Meinzer, Thomas Tolxdorff |
Number of pages | 3 |
Publisher | Springer Vieweg, Berlin Heidelberg |
Publication date | 04.03.2014 |
Pages | 400-402 |
ISBN (Print) | 978-3-642-54110-0 |
ISBN (Electronic) | 978-3-642-54111-7 |
DOIs | |
Publication status | Published - 04.03.2014 |
Event | Workshop on Bildverarbeitung fur die Medizin 2014 - Aachen, Germany Duration: 16.03.2014 → 18.03.2014 |