Zusammenfassung
Die automatisierte Segmentation dreidimensionalerBilddatensätze, die durch Kernspin- oder Computer-Tomographen und durch Ultraschall-Geräte erzeugt werden, ist im Hinblick auf eine weitere klinische Auswertung ein zentrales Problem der medizinischen Bildverarbeitung. Diesel- Artikel stellt ein neues Verfahren vor, das nach Filterung der Bilder mit der 3D Anisotropen Diffusion lokale Extrema der geglätteten Bilder als Keimzellen für ein Regionenwachstum verwendet. Die Ergebnisse zeigen im Vergleich zum 3D-Mexican-Hat-Filter eine bessere Lokalisierung der realen Kanten und erlauben eine feinere anatomische Unterteilung der Bildobjekte.
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Krug, C., Eckstein, W. (1991). Segmentation medizinischer 3D-Bilddatensätze. In: Radig, B. (eds) Mustererkennung 1991. Informatik-Fachberichte, vol 290. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-08896-8_76
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