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Automatische Initialisierung von Formmodellen mittels modellbasierter Registrierung

Kirschner, Matthias and Wesarg, Stefan (2011):
Automatische Initialisierung von Formmodellen mittels modellbasierter Registrierung.
In: Informatik aktuell, pp. 69-73, Springer, Berlin; Heidelberg; New York, Bildverarbeitung für die Medizin 2011, DOI: 10.1007/978-3-642-19335-4₁₆,
[Conference or Workshop Item]

Abstract

Das Active Shape Model (ASM) ist ein Segmentierungsverfahren, das statistische Formmodelle (SFM) verwendet, um Organe in Bilddaten trotz geringen Kontrastes zu benachbarten Strukturen robust und effizient zu segmentieren. Da das ASM ein lokales Suchverfahren ist, muss vor der Segmentierung zunächst das gesuchte Organ im Bild detektiert werden, um dann das SFM initial möglichst genau zu platzieren. In dieser Arbeit stellen wir ein neues Verfahren zur Modellinitialisierung vor. Unser Hauptbeitrag ist eine neue Variante des Iterative Closest Point Algorithmus (ICP), die es erlaubt, ein komplettes SFM mit einer Punktmenge effizient zu registrieren. Das Verfahren wird zur Detektion der Leber mit anschließender SFM Initialisierung in 14 kontrastverstärkten CT-Aufnahmen eingesetzt und quantitativ evaluiert.

Item Type: Conference or Workshop Item
Erschienen: 2011
Creators: Kirschner, Matthias and Wesarg, Stefan
Title: Automatische Initialisierung von Formmodellen mittels modellbasierter Registrierung
Language: German
Abstract:

Das Active Shape Model (ASM) ist ein Segmentierungsverfahren, das statistische Formmodelle (SFM) verwendet, um Organe in Bilddaten trotz geringen Kontrastes zu benachbarten Strukturen robust und effizient zu segmentieren. Da das ASM ein lokales Suchverfahren ist, muss vor der Segmentierung zunächst das gesuchte Organ im Bild detektiert werden, um dann das SFM initial möglichst genau zu platzieren. In dieser Arbeit stellen wir ein neues Verfahren zur Modellinitialisierung vor. Unser Hauptbeitrag ist eine neue Variante des Iterative Closest Point Algorithmus (ICP), die es erlaubt, ein komplettes SFM mit einer Punktmenge effizient zu registrieren. Das Verfahren wird zur Detektion der Leber mit anschließender SFM Initialisierung in 14 kontrastverstärkten CT-Aufnahmen eingesetzt und quantitativ evaluiert.

Series Name: Informatik aktuell
Publisher: Springer, Berlin; Heidelberg; New York
Uncontrolled Keywords: Forschungsgruppe Medical Computing (MECO), Statistical shape models (SSM), Segmentation, Active shape models (ASM), 3D Object localisation, Registration
Divisions: 20 Department of Computer Science
20 Department of Computer Science > Interactive Graphics Systems
Event Title: Bildverarbeitung für die Medizin 2011
Date Deposited: 12 Nov 2018 11:16
DOI: 10.1007/978-3-642-19335-4₁₆
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