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Level-Set-Segmentierung von Rattenhirn-MRTs

  • In dieser Arbeit wird die Segmentierung von Gehirngewebe aus magnet-resonanz-tomographischen Kopfaufnahmen von Ratten mittels Level-Set-Methoden vorgestellt. Dieses so genannte Skull-Stripping stellt einen wichtigen Vorverarbeitungsschritt für quantitative, morphometrische Untersuchungen oder aber Visualisierungsaufgaben dar. Ein kontrastbasierter Segmentierungsalgorithmus wird von einem Pseudo-3DAnsatz in einen echt-dreidimensionalen Segmentierer überführt. Die durch die Level-Set-Funktion beschriebene Kontur wird mittels einer partiellen Differentialgleichung iterativ deformiert und den Grenzen des zu segmentierenden Objektes angenähert. Die Geschwindigkeitsfunktion, welche lokale Kontraste auf der Konturnormalen auswertet und so die Oberflächenentwicklung bestimmt, wird untersucht und das lokale Signal adaptiert. Hierzu wird eine Glättung des Signals eingeführt, die sowohl in Richtung der Konturnormalen als auch parallel dazu wirkt. Zusätzlich wird eine varianzbasierte Kontrastverstärkung des lokalen Signals entwickelt. Daraus resultieren insbesondere in Bildbereichen mit geringem Signal-zu-Rausch-Verhältnis erheblich robustere und exaktere Segmentierungsergebnisse. Diese Leistungsfähigkeit wird an vorliegenden Rattenhirn-MRTs demonstriert.

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Metadaten
Verfasserangaben:Björn Eiben
URN:urn:nbn:de:101:1-20091022778
Jahr der Fertigstellung:2008
Dokumentart:Masterarbeit/Diplomarbeit
Sprache:Deutsch
Veröffentlichende Institution:Hochschulbibliothek der Technischen Hochschule Köln
Datum des Hochladens:28.07.2009
GND-Schlagwort:NMR-Tomographie; Segmentierung; Skull-Stripping
Freies Schlagwort / Tag:Level-Set-Methoden; Magnet-Resonanz-Tomographie
Fakultäten und Zentrale Einrichtungen:Informations-, Medien- und Elektrotechnik (F07) / Fakultät 07 / Institut für Medien- und Phototechnik
DDC-Sachgruppen:600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Open Access:Open Access