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dc.contributor.authorWachinger, Christian
dc.contributor.editorHölldobler, Steffen
dc.contributor.editoret al.
dc.date.accessioned2020-08-21T08:44:16Z
dc.date.available2020-08-21T08:44:16Z
dc.identifier.isbn978-3-88579-416-5
dc.identifier.issn1617-5468
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/33708
dc.description.abstractUltraschall ist eine der interessantesten klinischen Bildgebungsmodalitäten. Vor allem die Kosteneffizienz und die Sicherheit für den Patienten haben zu einer weiten Verbreitung geführt. Die Anwendungen von Ultraschall sind aber bisher aufgrund hohen Bildrauschens, spezifischer Artefakte und Abhängigkeit vom Aufnahmewinkel limitiert. So ist die Erstellung von Atmungsmodellen zur Unterstützung klinischer Eingriffe bisher auf Aufnahmen der Kernspin- oder Computertomographie beschränkt. Diese modernen Modellierungsverfahren werden aber auch in der Zukunft, angesichts hoher Kosten, nur einem beschränkten Patientenanteil zur Verfügung stehen. Damit eine breite Patientenmasse von diesen Fortschritten profitieren kann, müssen preiswertere Alternativen gefunden werden. Ultraschall stellt derzeit die aussichtsreichste Alternative dar, allerdings müssen neue Algorithmen entwickelt werden, die sich den Herausforderungen der Ultraschallbildgebung stellen. In meiner Dissertation habe ich mich genau mit der Entwicklung dieser Verfahren beschäftigt, mit der Fokussierung auf Ultraschall-Mosaicing und 4D Atmungsmodellierung. Um gute Ergbnisse zu erzielen, haben wir die gesamte Verarbeitungskette, beginnend bei der Demodulation der Rohdaten über die Erstellung von 4D Zeitserien bis zur korrekten Registrierung, analysiert und neue Beiträge geleistet. Wir haben diese auf zahlreichen internationalen Konferenzen vorgestellt und in top-tier Journalen publiziert. Besonders hervorzuheben ist, dass es uns als Erste gelungen ist ein Bewegungsmodell der Leber während der Atmung anhand von Ultraschalldaten zu erstellen. Dies war erst möglich nach der Entwicklung eines neues Systems zur Erstellung von 4D Ultraschalldaten anhand von Manifold Learning and eines neuen Registrierverfahrens, das die räumlichen als auch die zeitliche Komponente gleichzeitig berücksichtigt und damit die Erzeugung eines korrekten Atmumgsmodells ermöglicht.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik
dc.relation.ispartofAusgezeichnete Informatikdissertationen 2011
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Dissertations, Volume D-12
dc.titleUltraschall-Mosaicing und Bewegungsmodellierung: Anwendungen der medizinischen Bildregistrierungde
dc.pubPlaceBonn
mci.reference.pages251-260


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