Müller, Matthias Peter (2005)
Detektion von Merkmalen in sequentiellen medizinischen Bildern.
Technische Universität Darmstadt
Masterarbeit, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Diese Diplomarbeit beschreibt ein Verfahren zur Fusion von realen und virtuellen Bronchoskopiebildern. Das Verfahren geht von einer bekannten Startposition aus, von der aus es die Bewegung der realen Bronchoskopiekamera in Echtzeit verfolgt. Die Bewegungsverfolgung wird durch Merkmale realisiert, die in den Kamerabildern erkannt und verfolgt werden. Die virtuelle Bronchoskopie wird hierbei ausgenutzt, indem aus CT-Daten die räumliche Tiefe zu den Merkmalen bestimmt wird. Mit Hilfe der räumlichen Merkmalskoordinaten wird die Position der Kamera nach ihrer Bewegung berechnet. Von dieser Position aus kann ein virtuelles Bild der Bronchien erzeugt werden und mit dem Kamerabild überlagert werden. Die Arbeit wurde mit einem Video aus einem Bronchienmodell und dessen CT-Daten getestet. Es wurden gute Ergebnisse bei gleichmäßigen Bewegungen des Bronchoskops erzielt und es konnte zu 15 Bildern pro Sekunde die Kameraposition berechnet werden, welches der Echtzeitanforderung genügt. This diploma thesis discribes a method for image fusion of real and virtual bronchoscopic images. For this method the start position must be known to track the motion of the camera. The real time motion tracking uses feature points, which are detected in the real bronchoscopic images. By using the advantage of virtual bronchoscopy, it is possible to compute the depth of feature points from the Computer Tomograph dataset. With the tracked feature points and the depth information the position of the camera can be estimated. Now a virtual bronchoscopic image can be rendered and blended with the real camera image. This work has been tested on a video and a CT from a model of the bronchi. Good results have been achieved by tracking smooth motions of the bronchoscope. The camera position can be estimated for 15 frames per second, which is fast enough for a real time application.
| Typ des Eintrags: | Masterarbeit |
|---|---|
| Erschienen: | 2005 |
| Autor(en): | Müller, Matthias Peter |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Detektion von Merkmalen in sequentiellen medizinischen Bildern |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 2005 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Diese Diplomarbeit beschreibt ein Verfahren zur Fusion von realen und virtuellen Bronchoskopiebildern. Das Verfahren geht von einer bekannten Startposition aus, von der aus es die Bewegung der realen Bronchoskopiekamera in Echtzeit verfolgt. Die Bewegungsverfolgung wird durch Merkmale realisiert, die in den Kamerabildern erkannt und verfolgt werden. Die virtuelle Bronchoskopie wird hierbei ausgenutzt, indem aus CT-Daten die räumliche Tiefe zu den Merkmalen bestimmt wird. Mit Hilfe der räumlichen Merkmalskoordinaten wird die Position der Kamera nach ihrer Bewegung berechnet. Von dieser Position aus kann ein virtuelles Bild der Bronchien erzeugt werden und mit dem Kamerabild überlagert werden. Die Arbeit wurde mit einem Video aus einem Bronchienmodell und dessen CT-Daten getestet. Es wurden gute Ergebnisse bei gleichmäßigen Bewegungen des Bronchoskops erzielt und es konnte zu 15 Bildern pro Sekunde die Kameraposition berechnet werden, welches der Echtzeitanforderung genügt. This diploma thesis discribes a method for image fusion of real and virtual bronchoscopic images. For this method the start position must be known to track the motion of the camera. The real time motion tracking uses feature points, which are detected in the real bronchoscopic images. By using the advantage of virtual bronchoscopy, it is possible to compute the depth of feature points from the Computer Tomograph dataset. With the tracked feature points and the depth information the position of the camera can be estimated. Now a virtual bronchoscopic image can be rendered and blended with the real camera image. This work has been tested on a video and a CT from a model of the bronchi. Good results have been achieved by tracking smooth motions of the bronchoscope. The camera position can be estimated for 15 frames per second, which is fast enough for a real time application. |
| Freie Schlagworte: | Camera tracking, Feature extraction, Feature recognition, Medical imaging, 3D Image processing |
| Zusätzliche Informationen: | 72 S. |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | nicht bekannt 20 Fachbereich Informatik 20 Fachbereich Informatik > Graphisch-Interaktive Systeme |
| Hinterlegungsdatum: | 16 Apr 2018 09:04 |
| Letzte Änderung: | 16 Apr 2018 09:04 |
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