Kombinierte Registrierung und Segmentierung [electronic resource] /
Ens, Konstantin.author.
Die Segmentierung und die Bildregistrierung sind zwei zentrale Gebiete der modernen medizinischen Bildverarbeitung. Konstantin Ens beschäftigt sich mit den Möglichkeiten Registrierungs- und Segmentierungsansätze miteinander zu verbinden. Er entwickelt einen theoretischen Rahmen für eine derartige Kombination der Methoden und klassifiziert die Verfahren. Der Autor erläutert weitere neue Möglichkeiten, die Registrierung und die Segmentierung zu verbessern, und führt abschließend einen Vergleich der Verfahren durch.
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Danksagung; Inhaltsverzeichnis; Abbildungsverzeichnis; Tabellenverzeichnis; 1 Einführung; 1.1 Motivation; 1.2 Aufbau der Arbeit; 1.3 Eigener Beitrag; Teil I Grundlagen; 2 Registrierung; 2.1 Das Problem der Registrierung; 2.2 Distanzmaße; 2.2.1 Summe der Quadrate der Grauwertdifferenzen; 2.2.2 Kreuzkorrelation; 2.2.3 Mutual Information; 2.2.4 Normalisiertes Gradientenfeld; 2.2.5 Vergleich der vorgestellten Distanzmaße; 2.3 Regularisierung der Registrierung; 2.3.1 Implizit regularisierte Registrierung; Rigide Registrierung; Affine Registrierung; Auf Basisfunktionen basierende Registrierung
2.3.2 Explizit regularisierte RegistrierungDiffusiver Regularisierer; Elastischer Regularisierer; Krümungsbasierter Regularisierer; Vergleich der Regularisierer; 2.4 Minimierung; 2.4.1 Gâteaux-Ableitung des Distanzmaßes; 2.4.2 Gâteaux-Ableitung des Regularisierers; 2.4.3 Euler-Lagrange-Gleichung; 2.5 Approximation; 2.5.1 Finite Differenzen; 2.5.2 Diskretisierung der Euler-Lagrange Gleichung; 2.6 Lösung des Registrierungsproblems; 2.6.1 Fixpunktiteration; 2.6.2 Verlauf des Algorithmus; 3 Segmentierung; 3.1 Problemstellung; 3.2 Interne Energie; 3.3 Externe Energie; 3.3.1 Kantenbasierte Terme
3.3.2 Mumford-Shah ModellDie Idee des Mumford Shah Funktionals; Approximation des Mumford-Shah Funktionals durch T. Chan und L. Vese; 3.4 Level-Set Methoden; 3.4.1 Einführung in die Level-Set Methoden; 3.4.2 Approximation der Heaviside Funktion und des Dirac-Stoßes; 3.4.3 Interne Energien in der Level-Set Darstellung; 3.4.4 Externe Energien in der Level-Set Darstellung; 3.5 Multiphasen-Technik für die Segmentierung; 3.6 Minimierung; 3.6.1 Gâteaux-Ableitung der externen Energie; 3.6.2 Gâteaux-Ableitung der internen Energie; 3.6.3 Euler-Lagrange-Gleichung; 3.7 Approximation
3.8 Lösung des Segmentierungsproblems3.8.1 Zeitschrittverfahren und AOS Schema; 3.8.2 Verlauf des Algorithmus; Teil II Methoden; 4 Segistrierung; 4.1 Motivation; 4.1.1 Nutzen für die Registrierung durch die Segmentierung; 4.1.2 Nutzen für die Segmentierung durch die Registrierung; 4.2 Klassi.zierung der Verfahren; 4.3 Gemeinsamer Rahmen; 4.4 Kommunikationsmaß der Segistrierung; 4.5 Segistrierung ohne Vorwissen; 4.5.1 Anwendung der Variationsrechnung; 4.5.2 Verlauf des Algorithmus; 4.6 Segistrierung mit gegebener Segmentierung des Templatebildes; 4.6.1 Anwendung der Variationsrechnung
4.6.2 Verlauf des Algorithmus4.7 Segistrierung mit gegebener Segmentierung des Referenzbildes; 4.7.1 Anwendung der Variationsrechnung; 4.7.2 Verlauf des Algorithmus; 4.8 Zusammenfassung; 5 Verbesserung der Registrierung und der Segmentierung durch die Einbindung von Informationen aus dem Verschiebungsfeld; 5.1 Methodik; 5.1.1 Einführung; 5.1.2 Idee; 5.2 Verbesserung der Segmentierung; 5.2.1 Algorithmus; 5.2.1 Algorithmus; 5.2.2 Akademisches Beispiel; 5.2.3 Reales Beispiel; 5.3 Verbesserung der Registrierung; 5.3.1 Algorithmus; 5.3.2 Akademisches Beispiel; 5.3.3 Reales Beispiel
5.4 Zusammenfassung
Includes bibliographical references.
Die Segmentierung und die Bildregistrierung sind zwei zentrale Gebiete der modernen medizinischen Bildverarbeitung. Konstantin Ens beschäftigt sich mit den Möglichkeiten Registrierungs- und Segmentierungsansätze miteinander zu verbinden. Er entwickelt einen theoretischen Rahmen für eine derartige Kombination der Methoden und klassifiziert die Verfahren. Der Autor erläutert weitere neue Möglichkeiten, die Registrierung und die Segmentierung zu verbessern, und führt abschließend einen Vergleich der Verfahren durch.
Health informatics.
Computer science.
Health Informatics.
Computer Science, general.