Becker, Meike ; Kirschner, Matthias ; Wesarg, Stefan (2011)
Konsistente Parametrisierung von Flächen vom Geschlecht 1 zur Bildung eines statistischen Formmodells des Wirbels.
Bildverarbeitung für die Medizin 2011.
doi: 10.1007/978-3-642-19335-4_17
Conference or Workshop Item, Bibliographie
Abstract
Für die Segmentierung komplexer Strukturen wie beispielsweise Wirbel werden häufig statistische Formmodelle (SFM) verwendet. Bei der Konstruktion des SFM stellt die Lösung des Korrespondenzproblems eine der größten Herausforderungen dar. In dieser Arbeit präsentieren wir einen neuen automatischen Ansatz für die Initiallösung des Korrespondenzproblems für Flächen vom Geschlecht 1. Dazu schneiden wir eine Referenzfläche der Trainingsmenge entlang zweier möglichst kurzer Schleifen auf und propagieren diese auf die übrigen Flächen der Trainingsmenge. Anschließend bilden wir jede Fläche auf den Parameterraum des Rechtecks ab, wo wir die entstehende Flächenverzerrung mit einem heuristischen Ansatz verringern. Damit können wir SFM mit erhöhter Qualität konstruieren.
| Item Type: | Conference or Workshop Item |
|---|---|
| Erschienen: | 2011 |
| Creators: | Becker, Meike ; Kirschner, Matthias ; Wesarg, Stefan |
| Type of entry: | Bibliographie |
| Title: | Konsistente Parametrisierung von Flächen vom Geschlecht 1 zur Bildung eines statistischen Formmodells des Wirbels |
| Language: | German |
| Date: | 2011 |
| Publisher: | Springer, Berlin; Heidelberg; New York |
| Series: | Informatik aktuell |
| Event Title: | Bildverarbeitung für die Medizin 2011 |
| DOI: | 10.1007/978-3-642-19335-4_17 |
| Abstract: | Für die Segmentierung komplexer Strukturen wie beispielsweise Wirbel werden häufig statistische Formmodelle (SFM) verwendet. Bei der Konstruktion des SFM stellt die Lösung des Korrespondenzproblems eine der größten Herausforderungen dar. In dieser Arbeit präsentieren wir einen neuen automatischen Ansatz für die Initiallösung des Korrespondenzproblems für Flächen vom Geschlecht 1. Dazu schneiden wir eine Referenzfläche der Trainingsmenge entlang zweier möglichst kurzer Schleifen auf und propagieren diese auf die übrigen Flächen der Trainingsmenge. Anschließend bilden wir jede Fläche auf den Parameterraum des Rechtecks ab, wo wir die entstehende Flächenverzerrung mit einem heuristischen Ansatz verringern. Damit können wir SFM mit erhöhter Qualität konstruieren. |
| Uncontrolled Keywords: | Forschungsgruppe Medical Computing (MECO), Distortion, Surface parameterization, Cutting, Statistical shape models (SSM) |
| Divisions: | 20 Department of Computer Science 20 Department of Computer Science > Interactive Graphics Systems |
| Date Deposited: | 12 Nov 2018 11:16 |
| Last Modified: | 12 Nov 2018 11:16 |
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