Kirschner, Matthias ; Wesarg, Stefan (2011)
Automatische Initialisierung von Formmodellen mittels modellbasierter Registrierung.
Bildverarbeitung für die Medizin 2011.
doi: 10.1007/978-3-642-19335-4_16
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie
Kurzbeschreibung (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.
| Typ des Eintrags: | Konferenzveröffentlichung |
|---|---|
| Erschienen: | 2011 |
| Autor(en): | Kirschner, Matthias ; Wesarg, Stefan |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Automatische Initialisierung von Formmodellen mittels modellbasierter Registrierung |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 2011 |
| Verlag: | Springer, Berlin; Heidelberg; New York |
| Reihe: | Informatik aktuell |
| Veranstaltungstitel: | Bildverarbeitung für die Medizin 2011 |
| DOI: | 10.1007/978-3-642-19335-4_16 |
| Kurzbeschreibung (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. |
| Freie Schlagworte: | Forschungsgruppe Medical Computing (MECO), Statistical shape models (SSM), Segmentation, Active shape models (ASM), 3D Object localisation, Registration |
| 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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