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Klassifikation des Verschlussgrades der Epiphyse der proximalen Tibia zur Altersbestimmung

Evaluation unterschiedlicher Parameter auf Grundlage von Standard 3D-MRT-Bildsequenzen

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Bildverarbeitung für die Medizin 2014

Part of the book series: Informatik aktuell ((INFORMAT))

Kurzfassung

Die Altersbestimmung von lebenden Individuen ist ein wichtiger Teil des Asyl- und Strafrechts. Ein Anhaltspunkt für die Altersbestimmung ist der Ossifikationsprozesses in den Wachstumsfugen. Die nicht-invasive Magnetresonanztomographie ermöglicht die strahlenfreie Beurteilung dieses Prozesses. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Workflows zur automatischen Klassifikation des Epiphysenverschlusses im Knie auf Basis von MRT-Bilddaten. Dazu wurden aus einer Studie zur Altersbestimmung 21 MRT-Datensätze von jungen Männern (Alter zwischen 15 und 19 Jahren) zur Verfügung gestellt für die jeweils eine visuelle Einordnung der Epiphysenfuge in offen, zentral geschlossen und geschlossen existiert. Der entwickelte Workflow besteht aus mehreren aufeinander aufbauenden Methoden zur Segmentierung, Vorverarbeitung der Daten, Analyse und Klassifikation der vorliegenden MRT-Sequenzen. Die Klassifikation erfolgt mittel Support-Vector-Regression (SVR) auf Grundlage des prozentualen Auftretens sowie der Verteilung eines neuen Parameters p. Bei der Evaluation konnten 20 Datensätze richtig klassifiziert werden. Die Ergebnisse zeigen, dass das neue Verfahren eine automatische Bestimmung des Epiphysenverschlusses ermöglicht. Der Workflow erlaubt erstmals eine schnelle Klassifizierung von großen Datenkollektiven und bildet somit die Grundlage zur Beantwortung der forensischen Fragestellung der Altersbestimmung.

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Säring, D., auf der Mauer, M., Jopp, E. (2014). Klassifikation des Verschlussgrades der Epiphyse der proximalen Tibia zur Altersbestimmung. In: Deserno, T., Handels, H., Meinzer, HP., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2014. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-54111-7_16

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