Zusammenfassung
Es wird eine Methode zur Segmentierung von anatomischen Strukturen mit dreidimensionalen, deformierbaren Formmodellen basierend auf Organwahrscheinlichkeitskarten vorgestellt. Diese Karten sind das Ergebnis eines überwachten, Texturmerkmale nutzenden Klassifikationssystems, das den Voxeln der CT-Bilddaten die Wahrscheinlichkeit der Zugehörigkeit zur gesuchten Organklasse zuordnet. Das Formmodell führt seine Adaption beruhend auf einer Organwahrscheinlichkeitskarte aus, was eine automatische Übertragung des Modells zur Segmentierung neuer Organe ermöglicht. Für die Segmentierung von 13 Ohrspeicheldrüsen bzw. 9 Harnblasen wurde eine mittlere Entfernung zur manuellen Segmentierung eines Klinikers von 1,71 mm bzw. 2,52 mm erreicht, im Vergleich zu 4,99 mm bzw. 2,39 mm einer grauwertbasierten Modelladaption.
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Mienkina, M., Pekar, V., Hoffmann, F., Kaus, M. (2005). Automatische Generierung von Bildmerkmalen für die Segmentierung von CT-Bilddaten mit deformierbaren Modellen. In: Meinzer, HP., Handels, H., Horsch, A., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2005. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/3-540-26431-0_34
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DOI: https://doi.org/10.1007/3-540-26431-0_34
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
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