Zusammenfassung
Die Fusion funktioneller und morphologischer Bildinformation spielt in der radiologischen Diagnostik eine wichtige Rolle. Allerdings ist eine zuverlässige Registrierung aufgrund der unterschiedlichen bildgebenden Eigenschaften der beiden Modalitäten nur bedingt möglich. In dieser Arbeit wird ein neues Verfahren zur Registrierung von SPECT und CT Datensätzen vorgestellt, welches es ermöglicht gezielt lokale Deformationseigenschaften aktiver Regionen in die Registrierung zu integrieren. Hierzu wird der Datensatz zunächst mit Hilfe von Fuzzy-C-Means segmentiert und das Ergebnis in die Registrierung integriert. Weiterhin wird ein Regularisierer vorgestellt, welcher a-priori Wissen über die Steifheit unterschiedlicher Gewebetypen während des Optimierungsprozesses nutzt und somit das Ergebnis beeinflusst und verbessert. Die vorgestellte Methode wurde auf realen, klinisch relevanten 3D-Volumendatensätzen evaluiert.
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Literaturverzeichnis
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Jäger, F., Han, J., Hornegger, J., Kuwert, T. (2006). Wissensbasierte nicht-starre Registrierung von SPECT/CT Datensätzen. In: Handels, H., Ehrhardt, J., Horsch, A., Meinzer, HP., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2006. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/3-540-32137-3_48
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