Vergleich von Verfahren zur automatischen Detektion der Position und Orientierung des Herzens in 4D-Cine-MRT-Bilddaten

Marja Fleitmann; Ole Käferlein; Matthias Wilms; Dennis Säring; Heinz Handels; Jan Ehrhardt

doi:10.1007/978-3-662-54345-0_66

Vergleich von Verfahren zur automatischen Detektion der Position und Orientierung des Herzens in 4D-Cine-MRT-Bilddaten

Marja Fleitmann, Ole Käferlein, Matthias Wilms, Dennis Säring, Heinz Handels, Jan Ehrhardt

Institute of Medical Informatics

Abstract

Räumlich-zeitliche 4D-Cine-MRT-Bilddaten werden in der klinischen Praxis zur Untersuchung der Herzbewegung eingesetzt. Um eine automatisierte Verarbeitung dieser Daten durch Segmentierungsoder Registrierungsverfahren zu gewährleisten, ist als erster Schritt üblicherweise die initiale Bestimmung von Position und Orientierung des Herzens notwendig. Hierfür wurden bisher sowohl einfache grauwertbasierte Verfahren als auch lernbasierte Verfahren vorgeschlagen. Da bisher Vergleiche zwischen Verfahren aus diesen beiden Kategorien fehlen, erfolgt in diesem Beitrag ein quantitativer Vergleich zwischen einem klassisches Verfahren basierend auf der Untersuchung von zeitlichen Grauwertvarianzen und einer lernbasierten Hough Forest-Methode zur Detektion von multiplen Landmarken. Die Ergebnisse unserer Evaluation anhand von 10 4D-Cine-MRT-Bilddaten zeigen bezüglich der Initialisierungsgenauigkeit keine signifikanten Unterschiede zwischen beiden Verfahren.

Original language	German
Title of host publication	Bildverarbeitung für die Medizin 2017
Editors	K.H. Maier-Hein, T.M. Deserno, H. Handels, T. Tolxdorff
Number of pages	6
Publisher	Springer Vieweg, Berlin Heidelberg
Publication date	01.03.2017
Edition	1
Pages	293-298
ISBN (Print)	978-3-662-54344-3
ISBN (Electronic)	978-3-662-54345-0
DOIs	https://doi.org/10.1007/978-3-662-54345-0_66
Publication status	Published - 01.03.2017
Event	Bildverarbeitung für die Medizin 2017 - Heidelberg, Germany Duration: 12.03.2017 → 14.03.2017

Access to Document

10.1007/978-3-662-54345-0_66

https://www.springer.com/de/book/9783662543443

Cite this

Fleitmann, M., Käferlein, O., Wilms, M., Säring, D., Handels, H., & Ehrhardt, J. (2017). Vergleich von Verfahren zur automatischen Detektion der Position und Orientierung des Herzens in 4D-Cine-MRT-Bilddaten. In K. H. Maier-Hein, T. M. Deserno, H. Handels, & T. Tolxdorff (Eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2017 (1 ed., pp. 293-298). (Informatik aktuell). Springer Vieweg, Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-54345-0_66

Fleitmann, Marja ; Käferlein, Ole ; Wilms, Matthias et al. / Vergleich von Verfahren zur automatischen Detektion der Position und Orientierung des Herzens in 4D-Cine-MRT-Bilddaten. Bildverarbeitung für die Medizin 2017. editor / K.H. Maier-Hein ; T.M. Deserno ; H. Handels ; T. Tolxdorff. 1. ed. Springer Vieweg, Berlin Heidelberg, 2017. pp. 293-298 (Informatik aktuell).

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Vergleich von Verfahren zur automatischen Detektion der Position und Orientierung des Herzens in 4D-Cine-MRT-Bilddaten. / Fleitmann, Marja; Käferlein, Ole; Wilms, Matthias et al.

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

TY - GEN

T1 - Vergleich von Verfahren zur automatischen Detektion der Position und Orientierung des Herzens in 4D-Cine-MRT-Bilddaten

AU - Fleitmann, Marja

AU - Käferlein, Ole

AU - Wilms, Matthias

AU - Säring, Dennis

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AU - Ehrhardt, Jan

PY - 2017/3/1

Y1 - 2017/3/1

N2 - Räumlich-zeitliche 4D-Cine-MRT-Bilddaten werden in der klinischen Praxis zur Untersuchung der Herzbewegung eingesetzt. Um eine automatisierte Verarbeitung dieser Daten durch Segmentierungsoder Registrierungsverfahren zu gewährleisten, ist als erster Schritt üblicherweise die initiale Bestimmung von Position und Orientierung des Herzens notwendig. Hierfür wurden bisher sowohl einfache grauwertbasierte Verfahren als auch lernbasierte Verfahren vorgeschlagen. Da bisher Vergleiche zwischen Verfahren aus diesen beiden Kategorien fehlen, erfolgt in diesem Beitrag ein quantitativer Vergleich zwischen einem klassisches Verfahren basierend auf der Untersuchung von zeitlichen Grauwertvarianzen und einer lernbasierten Hough Forest-Methode zur Detektion von multiplen Landmarken. Die Ergebnisse unserer Evaluation anhand von 10 4D-Cine-MRT-Bilddaten zeigen bezüglich der Initialisierungsgenauigkeit keine signifikanten Unterschiede zwischen beiden Verfahren.

AB - Räumlich-zeitliche 4D-Cine-MRT-Bilddaten werden in der klinischen Praxis zur Untersuchung der Herzbewegung eingesetzt. Um eine automatisierte Verarbeitung dieser Daten durch Segmentierungsoder Registrierungsverfahren zu gewährleisten, ist als erster Schritt üblicherweise die initiale Bestimmung von Position und Orientierung des Herzens notwendig. Hierfür wurden bisher sowohl einfache grauwertbasierte Verfahren als auch lernbasierte Verfahren vorgeschlagen. Da bisher Vergleiche zwischen Verfahren aus diesen beiden Kategorien fehlen, erfolgt in diesem Beitrag ein quantitativer Vergleich zwischen einem klassisches Verfahren basierend auf der Untersuchung von zeitlichen Grauwertvarianzen und einer lernbasierten Hough Forest-Methode zur Detektion von multiplen Landmarken. Die Ergebnisse unserer Evaluation anhand von 10 4D-Cine-MRT-Bilddaten zeigen bezüglich der Initialisierungsgenauigkeit keine signifikanten Unterschiede zwischen beiden Verfahren.

U2 - 10.1007/978-3-662-54345-0_66

DO - 10.1007/978-3-662-54345-0_66

M3 - Konferenzbeitrag

SN - 978-3-662-54344-3

T3 - Informatik aktuell

SP - 293

EP - 298

BT - Bildverarbeitung für die Medizin 2017

A2 - Maier-Hein, K.H.

A2 - Deserno, T.M.

A2 - Handels, H.

A2 - Tolxdorff, T.

PB - Springer Vieweg, Berlin Heidelberg

T2 - Workshop on Bildverarbeitung fur die Medizin 2017<br/>

Y2 - 12 March 2017 through 14 March 2017

ER -

Fleitmann M, Käferlein O, Wilms M, Säring D, Handels H , Ehrhardt J. Vergleich von Verfahren zur automatischen Detektion der Position und Orientierung des Herzens in 4D-Cine-MRT-Bilddaten. In Maier-Hein KH, Deserno TM, Handels H, Tolxdorff T, editors, Bildverarbeitung für die Medizin 2017. 1 ed. Springer Vieweg, Berlin Heidelberg. 2017. p. 293-298. (Informatik aktuell). doi: 10.1007/978-3-662-54345-0_66