By Christian Thies, Tamara Ostwald, Benedikt Fischer, Thomas M. Lehmann (auth.), Hans-Peter Meinzer, Heinz Handels, Alexander Horsch, Thomas Tolxdorff (eds.)
In den letzten Jahren hat sich der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2005 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - einige in englischer Sprache - behandeln alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere Algorithmen, tender- und Hardwaresysteme sowie deren klinische Anwendungen.
Read or Download Bildverarbeitung für die Medizin 2005: Algorithmen — Systeme — Anwendungen Proceedings des Workshops vom 13. – 15. März 2005 in Heidelberg PDF
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Die tats¨ achliche Verarbeitungsphase umfasst wiederum eine Inhomogenit¨ ats-Korrektur des akquirierten intraoperativen Datensatzes (diesmal mit ge¨ offneter Sch¨ adeldecke) und dessen rigide Registrierung auf den bereits in der Vorverarbeitung registrierten, intraoperativen Datensatz. Da diesmal die beiden zu registrierenden Datens¨ atze aus dem selben Scanner stammen, wird ¨ als Ahnlichkeitsmaß f¨ ur die rigide Registrierung die Kreuzkorrelation verwendet, welche bei paralleler Berechnung einen h¨ oheren Speedup erlaubt.
De Villa VH, Chen CL, Chen YS, Wang CC, Lin CC, Cheng YF, et al. Right lobe living donor liver transplantation – addressing the middle hepatic vein controversy. Ann Surg 2003;238(2):275–282. 3. Meinzer HP, Thorn M, Cardenas C. Computerized planning of liver surgery – an overview. Computers & Graphics 2002;26(4):569–576. 4. Thorn M, Sonntag S, Glombitza G, Lamad´e W, Meinzer HP. Ein interaktives Tool f¨ ur die Segmenteinteilung der Leber in der chirurgischen Operationsplanung. In: Procs BVM; 1999.
Typische Fragestellungen sind Abst¨ande der Lymphknoten zu Risikostrukturen sowie die Ausdehnung krankhafter Strukturen. B. Varianten des Regionenwachstums [1] oder der Wasserscheidentransformation. B. mit Fast Marching [2] und Aktiven Konturen. Zur automatischen Detektion von Lymphknoten in CT-Datens¨atzen sind uns hingegen keine Arbeiten bekannt, ebenso wie zur Segmentierung spezieller Strukturen des Halses, wie Kehlkopf, Speichel- und Schilddr¨ usen, sowie des M. sternocleidomastoideus. 3 Methoden Es wurden drei klassische Verfahren ohne Formwissen auf ihre Eignung zur Segmentierung der oben genannten Organe getestet: Regionenwachstum Hier wurde das klassische Regionenwachstum mit Grauwert-Intervall bzw.