Becker, Meike ; Kirschner, Matthias ; Sakas, Georgios (2013)
Segmentierung von Risikostrukturen der Otobasis für die minimalinvasive multi-port Chirurgie.
Curac 2013.
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Das Forschungsprojekt MUKNO untersucht einen minimal-invasiven multi-port Ansatz für Operationen an der Otobasis. Eine der größten Herausforderungen dabei besteht darin, die verschiedenen Risikostrukturen wie Gesichtsnerv oder Blutgefäße nicht zu verletzen. Daher ist die Segmentierung dieser anatomischen Strukturen in Bilddaten für die Operationsplanung ein essentieller Schritt. Hierbei sind die geringe Größe der Strukturen, deren hohe Variabilität in Form und Intensität, sowie deren geringer Kontrast eine Herausforderung. Um das "Auslaufen" der Segmentierung in benachbarte Strukturen zu verhindern und die fehlende Bildinformation zu kompensieren, wird Vorwissen eingesetzt. In dieser Arbeit stellen wir einen Ansatz zur Segmentierung der Risikostrukturen Cochlea, Bogengänge, innere Halsschlagader und Gesichtsnerv in Computertomographiedaten durch ein Probabilistic Active Shape Model vor. Wir testen unseren Ansatz durch Kreuzvalidierung auf 20 bis 42 Computertomographiedatensätzen (je nach Struktur). Die Ergebnisse zeigen eine gute Umrandung der oben genannten Strukturen.
| Typ des Eintrags: | Konferenzveröffentlichung |
|---|---|
| Erschienen: | 2013 |
| Autor(en): | Becker, Meike ; Kirschner, Matthias ; Sakas, Georgios |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Segmentierung von Risikostrukturen der Otobasis für die minimalinvasive multi-port Chirurgie |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 2013 |
| Veranstaltungstitel: | Curac 2013 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Das Forschungsprojekt MUKNO untersucht einen minimal-invasiven multi-port Ansatz für Operationen an der Otobasis. Eine der größten Herausforderungen dabei besteht darin, die verschiedenen Risikostrukturen wie Gesichtsnerv oder Blutgefäße nicht zu verletzen. Daher ist die Segmentierung dieser anatomischen Strukturen in Bilddaten für die Operationsplanung ein essentieller Schritt. Hierbei sind die geringe Größe der Strukturen, deren hohe Variabilität in Form und Intensität, sowie deren geringer Kontrast eine Herausforderung. Um das "Auslaufen" der Segmentierung in benachbarte Strukturen zu verhindern und die fehlende Bildinformation zu kompensieren, wird Vorwissen eingesetzt. In dieser Arbeit stellen wir einen Ansatz zur Segmentierung der Risikostrukturen Cochlea, Bogengänge, innere Halsschlagader und Gesichtsnerv in Computertomographiedaten durch ein Probabilistic Active Shape Model vor. Wir testen unseren Ansatz durch Kreuzvalidierung auf 20 bis 42 Computertomographiedatensätzen (je nach Struktur). Die Ergebnisse zeigen eine gute Umrandung der oben genannten Strukturen. |
| Freie Schlagworte: | Forschungsgruppe Medical Computing (MECO), Active shape models (ASM), Segmentation, Minimally invasive surgery |
| 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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