Kurzfassung
In diesem Beitrag wird ein semi-automatischer und skalierungsinvarianter Segmentierungsalgorithmus zur Echtzeit-Konturierung vorgestellt. Dabei ”verpackt“ der Ansatz Parameter des Algorithmus in seiner Interaktivität für den Anwender. Dadurch wird vermieden, dass ein Anwender, um ein akzeptables Segmentierungsergebnis zu erzielen, ihm unbekannte Parametereinstellungen finden muss, die er im Gegensatz zum Entwickler des Algorithmus nicht ohne weiteres verstehen kann. Für die interaktive Segmentierung wurde ein spezieller graphbasierter Ansatz entwickelt, der sich insbesondere für eine interaktive Echtzeit-Konturierung eignet, da nur ein benutzerdefinierter Saatpunkt innerhalb der Zielstruktur benötigt wird und sich das Segmentierungsergebnis durch die besondere geometrische Konstruktion des Graphen sehr schnell berechnen lässt. Außerdem lassen sich die Grauwertinformationen, die für den Ansatz benötigt werden, automatisch aus dem Bereich um den benutzerdefinierten Saatpunkt herum extrahieren. Der Ansatz wurde über feste Saatpunkte in medizinischen 2D- und 3D-Daten evaluiert. Ein direkter Vergleich mit wesentlich zeitintensiveren manuellen Segmentierungen soll die praktische Anwendbarkeit des Ansatzes verdeutlichen.
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Egger, J. (2014). Semi-automatische Echtzeit-Konturierung. 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_67
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