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- Master's Thesis (2)
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Keywords
- Bilateral Filtering (1)
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- Laplace-Pyramide (1)
- Laplacian-Pyramid (1)
- Level-Set-Methoden (1)
- Magnet-Resonanz-Tomographie (1)
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- Nichtlineare Diffusion (1)
- Noise Reduction (1)
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.
Rauschreduktion in Niedrigdosis-Röntgenbildern, wie sie beispielsweise in der intraoperativen Fluoroskopie erzeugt werden, stellt für die Bildverarbeitung der akquirierten Aufnahmen einen entscheidenden Schlüsselfaktor dar. Für eine visuelle Qualitätsverbesserung wird in dieser Arbeit eine auf einem multiskalaren Ansatz beruhende Rauschreduktion vorgestellt, welche auf der zur nichtlinearen, anisotropen Diffusion verwandten bilateralen Filterung basiert. Hierbei werden insbesondere die bestehenden Verfahren auf die Eigenschaften des im Röntgenbild vorhandenen Rauschens angepasst. Die Leistungsfähigkeit der entwickelten Filterung wird an klinischen Fluoroskopiesequenzen demonstriert.