Bildverarbeitung für die Medizin 2006 Algorithmen Systeme by Heinz Handels, Jan Ehrhardt, Alexander Horsch, Hans-Peter

By Heinz Handels, Jan Ehrhardt, Alexander Horsch, Hans-Peter Meinzer, Thomas Tolxdoff

In den letzten Jahren hat sich der Workshop "Bildverarbeitung f?r die Medizin" durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2006 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespr?che zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beitr?ge dieses Bandes - einige in englischer Sprache - behandeln alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere Algorithmen, smooth- und Hardwaresysteme sowie deren klinische Anwendungen.

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6]). Als Test der Optimierungsstrategie wurde das Verfahren mit einem SFM durchgef¨ uhrt, das die Formen der zu rekonstruierenden R¨ontgenbilder enth¨alt (Leave¨ All-In-Test). Hier wird optimale Ubereinstimmung erwartet. Im Leave-One-OutTest ist der zu rekonstruierende Datensatz nicht im SFM enthalten. Dies stellt den realistischen Fall dar. Die Ergebnisse sind in Tabelle 1 zusammengefasst. 4 Diskussion Ziel der Arbeit ist die Validierung eines neues Verfahrens zur 3D-Rekonstruktion des Beckens aus 2D-Projektionsbildern anhand synthetischer Datens¨atze.

The distribution with the lowest mean, represents the orifice, we obtain the threshold by calculating the intersection point of the two distributions with the lowest mean values. Fluttering Analysis We apply a Fourier transform to the orifice boundary obtained from thresholding to analyze the fluttering behaviour of the heart valve leaflets. High-pass filtration suppresses the frequencies corresponding to the leaflets’ curved shape showing only frequencies characteristic for the leaflet fluttering. Then we compute the energy in the spectrum thus obtained.

Iterativ werden die Intervalle verkleinert, wodurch eine quasi-globale Optimierung erzielt wird. h. die Silhouetten werden in verschiedenen Aufl¨ osungen in der Optimierung ber¨ ucksichtigt [8]. 3 Ergebnisse Zur Validierung wurden 23 CT-Datens¨ atze des Abdomens ohne Knochendefekte verwendet (Schichtabstand 5mm). Zu allen Datens¨atzen lagen manuelle Segmentierungen des Beckens als Goldstandard zur Auswertung vor. Das SFM des Beckenknochens wurde ebenfalls aus diesen Daten erzeugt [6]. Aus den Datens¨ atzen wurden mittels eines Volume Renderings k¨ unstliche R¨ontgenbilder be- Atlas-basierte 3D-Rekonstruktion des Beckens aus 2D-Projektionsbildern 29 Tabelle 1.

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