Geurts, Alexander (2014)
Visueller Vergleich von Segmentierungsalgorithmen von medizinischen 3D-Bildern.
Technische Universität Darmstadt
Bachelorarbeit, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Diese Bachelorarbeit bietet einen neuen Ansatz für das Vergleichen mehrerer automatisch segmentierender Algorithmen von medizinischen 3D-Bildern. Dabei werden von Experten manuell segmentierte Referenz-Daten als Ground Truth verwendet. Nach Eingabe von zu testenden Samples werden diese global, lokal und regional evaluiert. Dabei werden mehrere Algorithmen miteinander verglichen und Empfehlungen ausgegeben, welcher Algorithmus im Allgemeinen oder in einzelnen Regionen zum Segmentieren benutzt werden sollte. Das hierbei erstellte Programm bietet dabei sowohl interaktiv-visuelle als auch analytische Sichten auf die zu evaluierenden Samples. Die Entwickler der Algorithmen können mit diesen Informationen ihre Algorithmen evaluieren und verbessern, was bei der automatischen Segmentierung von medizinischen Bildern sehr hilfreich sein kann. Das im Rahmen dieser Arbeit erstellte Programm ist dabei auf den Vergleich von bis zu sechs Algorithmen ausgerichtet, kann jedoch prinzipiell auch für den Vergleich von mehr Datensätze gleichzeitig benutzt werden.
| Typ des Eintrags: | Bachelorarbeit |
|---|---|
| Erschienen: | 2014 |
| Autor(en): | Geurts, Alexander |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Visueller Vergleich von Segmentierungsalgorithmen von medizinischen 3D-Bildern |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 2014 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Diese Bachelorarbeit bietet einen neuen Ansatz für das Vergleichen mehrerer automatisch segmentierender Algorithmen von medizinischen 3D-Bildern. Dabei werden von Experten manuell segmentierte Referenz-Daten als Ground Truth verwendet. Nach Eingabe von zu testenden Samples werden diese global, lokal und regional evaluiert. Dabei werden mehrere Algorithmen miteinander verglichen und Empfehlungen ausgegeben, welcher Algorithmus im Allgemeinen oder in einzelnen Regionen zum Segmentieren benutzt werden sollte. Das hierbei erstellte Programm bietet dabei sowohl interaktiv-visuelle als auch analytische Sichten auf die zu evaluierenden Samples. Die Entwickler der Algorithmen können mit diesen Informationen ihre Algorithmen evaluieren und verbessern, was bei der automatischen Segmentierung von medizinischen Bildern sehr hilfreich sein kann. Das im Rahmen dieser Arbeit erstellte Programm ist dabei auf den Vergleich von bis zu sechs Algorithmen ausgerichtet, kann jedoch prinzipiell auch für den Vergleich von mehr Datensätze gleichzeitig benutzt werden. |
| Freie Schlagworte: | Forschungsgruppe Medical Computing (MECO), Forschungsgruppe Visual Search and Analysis (VISA), Medical imaging, Evaluation of segmentation, Cluster analysis, Visual analysis, Image segmentation |
| Zusätzliche Informationen: | 50 S. |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 20 Fachbereich Informatik 20 Fachbereich Informatik > Graphisch-Interaktive Systeme |
| Hinterlegungsdatum: | 12 Nov 2018 11:16 |
| Letzte Änderung: | 12 Nov 2018 11:16 |
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