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Statistische Formmodelle werden seit Jahren bei der automatischen Analyse medizinischer Bilder verwendet um das Wissen um mögliche individuelle Formänderungen bei Knochen oder Organen zu beschreiben. Durch das anpassen solcher Formmodelle an individuelle Bilder können diese einerseits Segmentiert werden oder es kann Information, welche früher an anderen Daten erworben wurde, auf diese übertragen werden.
Derzeitige Ansätze für statistische Formmodelle sind inhärent global, da sie immer aus Lienarkombinationen ganzer Beispielformen aufgebaut sind. Dies macht die Modelle rigide und verhindert, dass lokale individuelle Variationen modelliert werden könne ohne das Ergebnis global zu beeinflussen. In diesem Projekt planen wir ein neues Konzept mit verschiedenen Stufen der Lokalität zu entwickeln und zu testen.
Der vorgeschlagene Ansatz baut auf ein von uns entwickeltes Konzept zur Formmodellierung, welches eine Vielzahl früherer Methoden vereinheitlicht und Methoden des Maschinellen Lernens nutzt. Ein großer Vorteil lokalisierter Modelle ist, dass sie auch von partiellen Daten wie Knochenfrakturen oder aus Bildern mit variabler Aufnahmequalität aufgebaut werden können.
Als praktische Anwendung unserer Methode in der medizinischen Bildanalyse fokussieren wir vorerst auf die Analyse von Bildern mit pathologischen oder fehlenden Strukturen und dabei auf die Analyse von gebrochenen oder traumatisierten Knochen.