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Auflistung nach Autor:in "Schmidt-Richberg, Alexander"

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  • Konferenzbeitrag
    A 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, Heinz
    Respiratory 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.
  • Konferenzbeitrag
    Evaluation von Differentialoperatoren zur Detektion anatomischer Landmarken in thorakalen und abdominalen tomographischen Bilddaten
    (INFORMATIK 2012, 2012) Duscha, Christine; Werner, René; Schmidt-Richberg, Alexander; Handels, Heinz
    Anatomische 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.