Graphen- und Level-Set-basierte Nachverarbeitung von 3D-Gefäßsegmentierungen

Die Ergebnisse von automatischen Verfahren zur Segmentierung von zerebralen Gefäßen benötigen in der Regel eine Nachverarbeitung. Ein häufig auftretendes Problem sind Unterbrechungen in den Gefäßsegmentierungen, meistens hervorgerufen durch geringe Intensitäten der Gefäße. Diese Unterbrechungen wirken sich häufig negativ auf nachfolgende bildgestützte Analysen aus. In diesem Beitrag wird ein automatisches Verfahren zur Korrektion von Unterbrechungen in Gefäßsegmentierungen vorgestellt. Hierbei wird zunächst auf Basis der Gefäßsegmentierung das 3D-Skelett berechnet, welches im Folgenden dafür verwendet wird, Gefäßendpunkte zu detektieren. Auf Basis des Vesselness- Bildes wird ein kantengewichteter Graph konstruiert, der zur Detektion möglicher Verbindungen zwischen den Gefäßendpunkten verwendet wird. Nach einer Konsistenzprüfung werden übrig gebliebenen Pfade abschließend verwendet, um mittels eines Level-Set-Ansatzes die finale Segmentierung zu generieren. Zur Evaluation wurde ein synthetischer Datensatz sowie ein klinischer Datensatz verwendet. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorgestellte Methode Unterbrechungen finden und korrigieren konnte. Durch die vorgestellte Methode kann die Genauigkeit von Gefäßsegmentierungen für nachfolgende Analysen deutlich verbessert werden.