Auflistung nach Autor:in "Buzug, T. M."
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- KonferenzbeitragAutomatische Detektion von abrupten Patientenbewegungen in der Cone-Beam-Computertomographie(Informatik 2009 – Im Focus das Leben, 2009) Ens, S.; Buzug, T. M.Im Bereich der Computertomographie (CT) existiert eine Reihe von Anwendungen, wie zum Beispiel Micro- oder Dental-CT, die eine längere Datenakquisitionszeit aufweisen. Entsprechend nimmt die Frage der Bewegungskorrektur eine wichtige Stellung ein, da sich z.B. bei der Dental-CT Patientenbewegungen nicht vollständig vermeiden lassen. Die gängigste Methode der Bewegungskorrektur ist die Data-Driven Motion-Correction (DDMC). Für dieses Verfahren müssen die Bewegungszeitpunkte bekannt sein, um die Daten in bewegungsfreie Abschnitte unterteilen zu können. Da die Überwachung des Patienten mit Kamera- oder Trackingsystemen zusätzlichen Zeit- und vor allem Kostenaufwand mit sich bringt, wird ein Softwareverfahren benötigt, welches nur die aufgenommenen CT-Daten verwendet. Nach einem Überblick über momentan existierende Methoden, wird in diesem Beitrag eine Vorgehensweise für die Bestimmung der Bewegungszeitpunkte vorgestellt. Dabei gibt der Betrag des Distanzmaßes, bestimmt zwischen zwei sukzessiven Projektionsbildern (erzeugt mit Cone-Beam-CT), Aufschluss über das Vorhandensein einer Bewegung. Gesucht ist eine Metrik, die zwischen zwei Projektionen des Objektes in gleicher Position ähnliche Werte liefert. An den Stellen, wo eine Bewegung stattgefunden hat, soll dieses Distanzmaß einen auffällig großen Wert liefern. Die Schwierigkeit dabei besteht darin, dass zwei nacheinander folgende Projektionen bereits ein gewisses Maß an Unähnlichkeit besitzen, welches durch die rotierende Bewegung des Quelle-Detektor-Systems und folglich unterschiedliche Überlagerungen der Objektstrukturen entsteht. Es wird die Anwendbarkeit von sieben verschiedenen Distanzmassen untersucht. Durch Verwendung von CT-Daten mit bekannten Bewegungsstellen ist eine quantitative Evaluierung der Bewegungsdetektion möglich. Die Vorgehensweise und das benötigte Equipment zur Erstellung einer solchen Datenbank werden beschrieben. Es wird gezeigt, dass bei Verwendung der Mutual Information als Distanzmaß und eines modifizierten Verfahrens zur Ausreißerdetektion eine Korrekt-Detektionsrate von 99.91% erreicht werden kann. Dieses Maß wies auch die niedrigste Abhängigkeit von der Objektstruktur auf, was die Wahl der betrachteten Umgebungen für die Bestimmung der statistischen Parameter datenunabhängig macht. Allerdings ist MI am aufwendigsten zu berechnen. Deshalb könnte die SSIM-Metrik, die nur eine wenig schlechtere Korrekt-Detektionsrate hat, eine mögliche schnellere Alternative sein.
- KonferenzbeitragEvaluierung und Verbesserung der initialen Landmarkenkonfiguration für statistische Formmodelle(Informatik 2009 – Im Focus das Leben, 2009) Gollmer, S. T.; Buzug, T. M.Statistische Formmodelle lassen sich generisch für verschiedene Aufgabenstellungen der medizinischen Bildverarbeitung und -analyse einsetzen. Die Modelle ermöglichen die Einbindung von a priori Wissen bezüglich der Formvariabilität einer bestimmten Objektklasse, basierend auf einer repräsentativen Trainingspopulation. Die automatische Bestimmung korrespondierender Landmarken über die gesamte Trainingspopulation ist die wesentliche Herausforderung bei der Modellerstellung. Die Minimierung der sogenannten Description Length (DL) des Modells stellt den derzeitigen Goldstandard zur Lösung dieses Problems dar. Dabei werden die Landmarken zunächst initial über jede Trainingsinstanz verteilt und anschließend in einem iterativen Prozess bezüglich der DL des Modells optimiert. Die eigentliche Objektform wird allerdings häufig nur unzureichend durch die Landmarken repräsentiert. Mittels entsprechender Umverteilung der Landmarken während und/oder nach der Optimierung lässt sich zwar eine besser geeignete Distribution der Landmarken erzwingen. Um jedoch die potenziell negative Beeinflussung des Optimierungsprozesses zu umgehen, stellt diese Arbeit eine Verbesserung der initialen Landmarkenkonfiguration im Sinne einer homogenen Verteilung vor. Diese homogene Verteilung wird während der gesamten Optimierung aufrecht erhalten und erlaubt somit eine erheblich stabilere, kontinuierliche Konvergenz zum globalen Minimum der DL. Die qualitative und quantitative Evaluierung der Modellgüte belegt die signifikante Verbesserung des resultierenden, die Objektform adäquat repräsentierenden Modells.
- KonferenzbeitragIn-Silico Modellierung von Tumorwachstum: Approximation des Tumormasseeffektes mittels Thin-Plate-Splines(Informatik 2009 – Im Focus das Leben, 2009) Becker, S.; Mang, A.; Jungmann, J. O.; Buzug, T. M.