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

Institute of Medical Informatics

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.

Original language	German
Title of host publication	Bildverarbeitung für die Medizin 2011
Editors	Heinz Handels, Jan Ehrhardt, Thomas M. Deserno, Hans-Peter Meinzer, Thomas Tolxdorff
Number of pages	5
Publisher	Springer Vieweg, Berlin Heidelberg
Publication date	13.03.2011
Pages	89 - 93
ISBN (Print)	978-3-642-19334-7
ISBN (Electronic)	978-3-642-19335-4
DOIs	https://doi.org/10.1007/978-3-642-19335-4_20
Publication status	Published - 13.03.2011
Event	Workshops Bildverarbeitung fur die Medizin 2011 - Lübeck, Germany Duration: 20.03.2011 → 22.03.2011 Conference number: 99531

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

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

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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 (Eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2011 (pp. 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 . editor / Heinz Handels ; Jan Ehrhardt ; Thomas M. Deserno ; Hans-Peter Meinzer ; Thomas Tolxdorff. Springer Vieweg, Berlin Heidelberg, 2011. pp. 89 - 93 (Informatik aktuell).

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author = "Jan-Christoph Wolf and Alexander Schmidt-Richberg and Ren{\'e} Werner and Jan Ehrhardt and Heinz Handels and Heinz Handels and Jan Ehrhardt and Deserno, {Thomas M.} and Hans-Peter Meinzer and Thomas Tolxdorff",

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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 . ed. / Heinz Handels; Jan Ehrhardt; Thomas M. Deserno; Hans-Peter Meinzer; Thomas Tolxdorff. Springer Vieweg, Berlin Heidelberg, 2011. p. 89 - 93 (Informatik aktuell).

Research output: Chapters in Books/Reports/Conference Proceedings › Conference contribution › peer-review

TY - GEN

T1 - Optimierung nicht-linearer Registrierung durch automatisch detektierte Landmarken

AU - Wolf, Jan-Christoph

AU - Schmidt-Richberg, Alexander

AU - Werner, René

AU - Ehrhardt, Jan

AU - Handels, Heinz

AU - Ehrhardt, Jan

AU - Deserno, Thomas M.

AU - Meinzer, Hans-Peter

AU - Tolxdorff, Thomas

N1 - Conference code: 99531

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

U2 - 10.1007/978-3-642-19335-4_20

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 J-C, 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 H-P, Tolxdorff T, editors, Bildverarbeitung für die Medizin 2011 . Springer Vieweg, Berlin Heidelberg. 2011. p. 89 - 93. (Informatik aktuell). doi: 10.1007/978-3-642-19335-4_20

Optimierung nicht-linearer Registrierung durch automatisch detektierte Landmarken

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