Auszug
Für die computerbasierte Diagnoseunterstützung bei Tumorerkrankungen ist Wissen über Lage, Ausdehnung und Art der Lymphknoten für die TNM-Klassifikation nötig. Für die computergestütze Planung nachfolgender Eingriffe wie der Hals-Lymphknoten-Ausräumung, ist dieses Wissen ebenfalls von Bedeutung. Deshalb ist ein effizientes und exaktes Segmentierungsverfahren für Lymphknoten in CT-Datensätzen erforderlich, das besonders auch mit pathologisch veränderten Lymphknoten zurechtkommt. Basierend auf früheren Arbeiten präsentieren wir in dieser Arbeit ein deutlich weiterentwickeltes, modellbasiertes Segmentierungsverfahren für Lymphknoten in CT-Datensätzen, mit dem nun besonders auch vergrößerte sowie nekrotische Lymphknoten adressiert werden. Unser Verfahren wurde an 21 Lymphknoten aus 5 CT-Datensätzen getestet, darunter mehrere vergrößerte und nekrotische. Die Ergebnisse liegen im Bereich der Inter-Personen-Varianz und verbessern die Ergebnisse früherer Arbeiten noch einmal spürbar.
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literaturverzeichnis
Rogowska J, et al. Evaluation of selected two-dimensional segmentation techniques for computed tomography quantification of lymph nodes. Invest Radiol. 1996;13:138–145.
Yan J, et al. Lymph node segmentation from CT images using fast marching method. Comput Med Imaging Graph. 2004;28:33–38.
Honea D, Snyder WE. Three-dimensional active surface approach to lymph node segmentation. Proc SPIE. 1999;3361:1003–1011.
Seim H, Dornheim J, Preim U. Ein 2-Fronten-Feder-Masse-Modell zur Segmentierung von Lymphknoten in CT-Daten des Halses. Porc BVM. 2006.
Maleike D, et al. Lymph node segmentation on CT images by a shape model guided deformable surface method. Proc SPIE. 2008.
Dornheim L, et al. Stable dynamic 3D shape models. Proc IEEE ICIP. 2005.
Dornheim L. Quality of fit of stable mass-spring models. Pattern Recogn Image Anal. 2008;18(2):359–364.
Author information
Authors and Affiliations
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2009 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this paper
Cite this paper
Dornheim, L., Dornheim, J. (2009). Modellbasierte Segmentierung von differenzierten Lymphknoten in CT-Daten. In: Meinzer, HP., Deserno, T.M., Handels, H., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2009. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-93860-6_50
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-93860-6_50
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-540-93859-0
Online ISBN: 978-3-540-93860-6
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)