Zusammenfassung
Die Aufgabe der Segmentierung und der Flächenmessung des Objektbereichs im Bild einer DICOM-Bildfolge wird wie die Aufgabe der Parameterschätzung, die das Kriterium des Maximums der Aposteriori-Wahrscheinlichkeiten für Vektor-Prozesse optimieren, vorgestellt. Die Auflosung, die das Resultat der folgerichtigen Optimierung des Kriteriums ist, besteht aus der Pixelklassifikation der vorlaufigen Bilder im Objektbereich und im Hintergrund, wobei die Grauwert-, Form- und Größenänderungen des Objekts berücksichtigt werden, sowie aus der zeitlichen Kalman-Filterung des Objektbereichs und des Hintergrunds. Auf Basis dieses vorgeschlagenen Verfahrens kann man konkrete Algorithmen ausarbeiten fiir die verschiedenen Unter suchungsobj ekte.
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Literatur
Rosenfeld A., Kak A.C.: Digital Picture Processing. Orlando: Academic Press 1982.
Saurbier F., Scheppelmann D., Meinzer H.P. (1989) Segmentierung biologischer Objekte aus CT- und MR-Schnittserien ohne Vorwissen. Informatik-Fachberichte 219, Mustererkennnung 1989, 11. DAGM-Symposium Hamburg, Springer Berlin, pp 210–210
Chelappa R., Chatterjee S.: Classification of textures using Gaussian Markov random fields. IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Process. 33 (1985), pp. 959–963.
BoumanC.A., Shapiro M.: A multiscale random field model for Bayesian image segmentation. IEEE Trans. Image Process. 3 (1994), pp 162–177.
Hotter M., Thoma R.: Image segmentation based on object-oriented mapping parameter estimation. Signal Processing 15 (1988), pp. 315–334.
Grewal, M.S. and Andrews, A.P., 1993. Kalman Filtering, Theory and Practice. Prentice-Hall Inc.
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© 1999 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
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Hludov, S., Meinel, C., Engel, T. (1999). Flächen- und Volumenmessung lokaler Objekte in DICOM-Bildern und -Bildfolgen. In: Evers, H., Glombitza, G., Meinzer, HP., Lehmann, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 1999. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-60125-5_54
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