Zusammenfassung
In vielen Bildverarbeitungsaufgaben stellt die Segmentierung einen wichtigen Schritt zur analytischen Auswertungsphase dar. Ihr Ziel im Dreidimensionalen ist es, einen Volumendatensatz in eine Menge von Regionen aufzuteilen, die in Bezug auf gewisse Eigenschaften homogen sind. Das Ergebnis dient meist als Basis für eine anschließende Klassifizierung. Die hier vorgestellte Segmentierungsmethode ist ein inhärent paralleles Regionenwachstumsverfahren, das in hierarchischen, einfach überlappenden 3D Inselstrukturen arbeitet und die Vorteile von lokalen Verfahren mit denen der globalen Verfahren verbindet. Die Regionen werden durch Verknüpfungs- und Trennungsoperationen auf den verschiedenen Hierarchieebenen detektiert. Das Verfahren läuft stabil und liefert sehr gute und reproduzierbare Segmentierungsergebnisse, welche mit Hilfe von modernen 3D Visualisierungstechniken präsentiert werden.
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Literatur
Rehrmann V., Stabile, echtzeitfähige Farbbildauswertung. Koblenzer Schriften zur Informatik, Band 1, 1994, ISBN 3-923532-50-4
D.L. Collins et. al., Design and Construction of a Realistic Digital Brain Phantom, IEEE Trans. on Med. Imag., 17(3), p.463–468, 1998, http://www.bic.mni.mcgill.ca/brainweb
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Vogelbruch, JF., Sturm, P., Patzak, R., Priese, L., Halling, H. (2002). 3D Segmentierung mittels hierarchischer Inselstrukturen. In: Meiler, M., Saupe, D., Kruggel, F., Handels, H., Lehmann, T.M. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2002. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-55983-9_98
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