Auflistung nach Autor:in "Handels, Heinz"
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- KonferenzbeitragAnToNIa: A software tool for the hemodynamic analysis of cerebral vascular malformations using 3D and 4D MRA image sequences(Informatik 2009 – Im Focus das Leben, 2009) Forkert, Nils Daniel; Säring, Dennis; Fiehler, Jens; Illies, Till; Handels, Heinz
- KonferenzbeitragA diffeomorphic framework for surrogate-based motion estimation in radiation therapy: Concept and first evaluation(INFORMATIK 2012, 2012) Werner, René; Ehrhardt, Jan; Schmidt-Richberg, Alexander; Wilms, Matthias; Blendowski, Maximilian; Handels, HeinzRespiratory motion is a major obstacle in radiation therapy of thoracic and abdominal tumors. Techniques to cope with it such as gating and tracking techniques are based on the use of breathing signals that can be acquired easily and in real-time. These signals represent only surrogates of the motion of the inner organs and tumors. Consequently, methods are needed to estimate respiratory motion patterns of the internal structures based on surrogate measurements. In this contribution, a diffeomorphic framework based on a multi-linear regression and the Log-Euclidean framework recently introduced in the context of diffeomorphic registration is proposed to establish such a correspondence model. The feasibility of the approach is demonstrated by means of a leave-out evaluation using 4D CT image sequences of ten lung tumor patients and simulating three different types of breathing signals: spirometry records, tracking motion of points on the diaphragm, and assessing the raising/lifting of chest wall points.
- KonferenzbeitragEvaluation von Differentialoperatoren zur Detektion anatomischer Landmarken in thorakalen und abdominalen tomographischen Bilddaten(INFORMATIK 2012, 2012) Duscha, Christine; Werner, René; Schmidt-Richberg, Alexander; Handels, HeinzAnatomische Landmarken bilden oftmals die Grundlage einer quantitativen Evaluation nicht-linearer Registrierung medizinischer Bilddaten. Eine manuelle Landmarkendetektion ist jedoch zeitaufwändig und fehleranfällig. Dieser Beitrag adressiert daher eine automatische Detektion anatomisch markanter Punkte. Herangezogen werden hierzu drei krümmungsbasierte Differentialoperatoren sowie der Gradientenbetrag. Zur Evaluation werden thorakale und abdominale CT- und MRT-Daten mit der Lunge und der Leber als zentralen Organen betrachtet; eine gleichmäßige Verteilung der Landmarken über die Organe bzw. interessierenden Regionen wird algorithmisch gewährleistet. Die durchgeführte quantitative Evaluation belegt, dass für die gegebenen Anwendungsgebiete anhand des vorgestellten Detektionsschemas und unter Verwendung der krümmungsbasierten Operatoren eine zuverlässige Detektion anatomisch markanter Punkte weitgehend erreicht werden kann.
- KonferenzbeitragA framework for visuo-haptic simulation of puncture interventions(Informatik 2009 – Im Focus das Leben, 2009) Färber, Matthias; Dalek, David; Habermann, Christian R.; Hummel, Friedhelm; Schöps, Christian; Handels, Heinz
- KonferenzbeitragMedizinische Bildverarbeitung und Mustererkennung(Informatik 2009 – Im Focus das Leben, 2009) Handels, Heinz
- KonferenzbeitragMedizinische Bildverarbeitung und Mustererkennung – Neue Perspektiven für die bildgestützte Diagnostik und Therapie(Informatik 2009 – Im Focus das Leben, 2009) Handels, HeinzIn dem Workshop „Medizinische Bildverarbeitung und Mustererkennung“ stehen Methoden und Techniken für die Analyse und Interpretation komplexer medizinischer Bilddaten im Vordergrund, die neue Perspektiven für die medizinische Diagnostik und Therapie eröffnen. Es werden modellbasierte Methoden, effiziente Algorithmen sowie diagnose- und therapieunterstützende Systeme zur weitgehend automatisierten Erzeugung, Verarbeitung, Analyse und Interpretation komplexer medizinischer Bilddaten vorgestellt und zukünftige Entwicklungen diskutiert. Den Höhepunkt des Workshops bildet der Gastvortrag von Prof. Dr. Dr Siegfried J. Pöppl vom Institut für Medizinische Informatik der Universität zu Lübeck, in dem die Rolle der Medizinischen Informatik bei der Entwicklung arzt-unterstützender Technologien im Wandel der Zeit beleuchtet wird.
- KonferenzbeitragModellbasierte 4D-Segmentierung von Lungen mit großen Tumoren in räumlich-zeitlichen CT-Bildfolgen(INFORMATIK 2012, 2012) Wilms, Matthias; Ehrhardt, Jan; Handels, HeinzDie Segmentierung von Lungen mit großen Tumoren in 4D-CT-Daten- sätzen, wie sie beispielsweise im Rahmen der Strahlentherapie genutzt werden, ist eine schwierige und zeitaufwendige Tätigkeit, weshalb eine weitgehende Automatisierung erforderlich ist. Der Einsatz von existierenden Verfahren zur automatischen Lungensegmentierung ist hierbei nicht zielführend, da diese nicht in der Lage sind große Tumoren in die Segmentierung zu integrieren und/oder durch die einzelne Segmentierung aller 3D-Datensätze einer 4D-Bildsequenz die zeitliche Komponente der Bilddaten ignorieren. Aus diesem Grund wird in diesem Beitrag ein automatisches modellbasiertes 4D-Segmentierungsverfahren für Lungen mit großen Tumoren vorgestellt, bei dem alle 3D-Datensätze einer Bildfolge simultan segmentiert werden, um eine räumliche und zeitliche Konsistenz der Ergebnisse zu erreichen. Hierfür wird die Anpassung eines statistisches 4D-Formmodells, welches neben der Interpatienten- Variabilität auch die atmungsbedingten Veränderungen der Lungenform (Intrapatienten-Variabilität) modelliert, mit einer ebenfalls räumlich-zeitlichen graphenbasierten Nachverarbeitung und den Resultaten eines intensitätsbasierten Segmentierungsverfahrens kombiniert. Die Evaluation anhand von 10 4D-CT-Datensätzen von Lungenkrebspatienten zeigt, dass der in diesem Beitrag vorgestellte modellbasierte 4D-Ansatz einem rein intensitätsbasierten Segmentierungsverfahren überlegen ist, wenn die zu segmentierenden Lungenflügel große Tumoren enthalten.