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Untersuchung der Normalverteilungsannahme bei der statistischen Formmodellierung

Abstract

In der medizinischen Bildanalyse werden häufig statistische Formmodelle zur Segmentierung von Organen verwendet. Dabei wird im Standardansatz der Formmodellierung davon ausgegangen, dass eine Normalverteilung der Trainingsdaten vorliegt. In dieser Arbeit werden „klassische“ medizinische Segmentierungsobjekte auf diese Normalverteilungsannahme hin untersucht. Dazu werden zwei statistische Tests auf Leber- und Milzdaten angewendet. Die Ergebnisse der beiden Tests belegen erstmals, dass die Variabilität dieser Organe nicht normalverteilt ist. Die Untersuchung von Trainingsdaten mit dem hier vorgestellten Ansatz stellt somit eine Möglichkeit dar, bereits im Vorfeld zu entscheiden, ob die Verwendung von z. B. nichtlinearen Verfahren die tatsächliche Formvariabilität eines bestimmten Organs potenziell besser beschreibt.
Original languageGerman
Title of host publicationBildverarbeitung für die Medizin 2013
EditorsHans-Peter Meinzer, Thomas Martin Deserno, Heinz Handels, Thomas Tolxdorff
Number of pages6
PublisherSpringer Berlin Heidelberg
Publication date20.02.2013
Pages265-270
ISBN (Print)978-3-642-36479-2
ISBN (Electronic)978-3-642-36480-8
DOIs
Publication statusPublished - 20.02.2013
EventWorkshop on Bildverarbeitung fur die Medizin 2013 - Heidelberg, Germany
Duration: 03.03.2013 → 05.03.2013

UN SDGs

This output contributes to the following UN Sustainable Development Goals (SDGs)

  1. SDG 3 - Good Health and Well-being
    SDG 3 Good Health and Well-being
  2. SDG 9 - Industry, Innovation, and Infrastructure
    SDG 9 Industry, Innovation, and Infrastructure

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