Synthese von regionen- und kantenorientierter parameterfreien Erzeugung von Multiskalengraphen mittels Region Growing

Zusammenfassung

Der Multiskalenansatz ermöglicht die kontextfreie strukturelle Beschreibung medizinischer Bilder mittels Extraktion aller dargestellten biomedizinischen Objekte. Um für ähnliche Bilder formal vergleichbare Ergebnisse zu erhalten, muss diese Analyse eine effiziente Datenstruktur liefern, die sowohl die Skalen-, als auch die räumlichen Adjazenzen der Bildregionen reflektiert. Klinisch relevant ist eine solche Regionendetektion nur, wenn sie parameterfrei berechnet werden kann, und für verschiedene Bilder ähnlichen Inhalts auch ähnliche Ergebnisse liefert. Herkömmliche Region-Growing-Verfahren basieren auf der Ermittlung von Saatpunkten und bevorzugen im Laufe des MergingProzesses bestimmte Nachbarn, wobei Strategien zur Vermeidung dieser Probleme sowohl Vorwissen bei der Auswahl der Saatpunkte erfordern, als auch zu Übersegmentierung bei restriktiven Merge-Regeln führen. Um dem entgegenzuwirken, berechnet das vorgestellte Verfahren eine Regionenhierarchie, in der jeder Bildpunkt als initiale Region betrachtet wird und ein Regionen-Merge nicht nur von der Nachbarschaftshomogenität, sondern auch von hemmenden Bildkanten gesteuert wird. Jede Region bildet dann einen Knoten in einem Graphen, der durch Kanten mit Nachbarregionen und Merge-Vorgängern verbunden ist.

Diese Arbeit wurde im Rahmen des Projekts Image Retrieval inMedical Applications (IRMA) durchgeführt und von der DFG gefördert. (Le 1108/4)