Zusammenfassung
Die im zweidimensionalen Echomuster von Ultraschallbildern der Leber enthaltene Information wird in der klinischen Routine durch visuelle Beurteilung zur Diagnose von diffusen Parenchymschäden der Leber herangezogen. Für eine quantitative Gewebecharakterisierung und automatische Klassifikation der Echomuster gibt es erfolgversprechende Ansätze der statistischen Musteranalyse. Dabei finden als Texturmerkmale insbesondere statistische Kenngrößen der ein- und zweidimensionalen Grauwerte-verteilungen der Bildmatrix einer ROI Verwendung. In dieser Arbeit wird zur Texturanalyse der Echomuster der Einsatz zweidimensionaler stochastischer Prozesse vorgeschlagen. Die geschätzten Modellparameter sind geeignete Texturmerkmale, wenn die mit ihnen regenerierten Texturmuster den Orginalen ausreichend gut entsprechen. Die Auswahl des speziellen stochastischen Prozesses und der durch den Prozeß festgelegten Bildpunktenachbarschaft muß durch sorgfältige empirische Untersuchungen geeigneter Lernstichproben von Echomustern erfolgen.
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Ranft, U. (1985). Zweidimensionale Stochastische Modelle zur Klassifikation von Echomustern in Ultraschall-Parallel-Scan-Bildern der Leber. In: Niemann, H. (eds) Mustererkennung 1985. Informatik Fachberichte, vol 107. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-70638-7_12
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