Auszug
Grundlage einer Bestrahlungsplanung ist ein dreidimensionales Modell der individuellen Patientenanatomie, das auf Basis von Schichtbildaufnahmen durch Segmentierung erstellt wird. Manuelle Segmentierungsverfahren sind zeitaufwendig, aus diesem Grund besteht der dringende Bedarf an möglichst vollautomatischen Verfahren. Bekannte Segmentierungsverfahren brauchen geeignete Initialisierungen, um bestimmte Strukturen zu extrahieren. Dazu ist es notwendig zu wissen, welche Strukturen ein Bild enthält. Mit Hilfe des hier präsentierten Verfahrens ist eine automatische Zuordnung eines Bildes zu einer Körperregion möglich. Dazu wird zunächst der Körper des Patienten vom Hintergrund getrennt und anhand von Eigenschaften aus der Grauwertverteilung und eines Formmerkmals mit Hilfe eines Random-Forest-Klassifikators für jede Schicht die zugehörige Körperregion ermittelt. Dieses Wissen kann zu einer anschließenden automatischen Segmentierung von Risikoorganen in MR-Aufnahmen weiterverwendet werden.
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literaturverzeichnis
Stoll A, Wetter T, Bendl R. Wissensakquisition mit Methoden der Mustererkennung zur wissensbasierten Segmentierung von Risikoorganen in CT-Bilddaten. Proc BVM. 2008; p. 39–45.
Otsu N. A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms. IEEE Trans Syst Man Cybern. 1979;SMC-9(l):62–66.
Spiliotis IM, vanOrmondt D, Mertzios BG. Prior Knowledge for Improved Image Estimation from Raw MRI Data. In: Procs 2nd Int Workshop Image Signal Process; 1995. p. 8–10.
Breiman L. Random Forests. Machine Learning. 2001;45(l):5–32.
Hastie T, Tibshirani R, Friedman J. The elements of statistical learning. New York: Springer; 2007.
Author information
Authors and Affiliations
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2009 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this paper
Cite this paper
Fränzle, A., Stoll, A., Bendl, R. (2009). Ermittlung einer kranial-kaudalen Korrespondenz in MR-Aufnahmen. In: Meinzer, HP., Deserno, T.M., Handels, H., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2009. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-93860-6_47
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-93860-6_47
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-540-93859-0
Online ISBN: 978-3-540-93860-6
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)