Modell- und wissensbasierte Segmentierung und Bildanalyse von Röntgenbildern

Zusammenfassung

Im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung ist die Segmentierung der wichtigste Vorverarbeitungsschritt für die nachfolgende Bildanalyse. Um einen den visuellen und kognitiven Fähigkeiten des Menschen wenigstens nahen Algorithmus zu entwickeln, muß nach Ansicht der Autoren möglichst umfassend das a priori verfügbare Wissen über das Segmentierungszenario berücksichtigt werden, um eine Kopplung von Segmentierungs- und Analyseprozeß zu erreichen. Ein wesentliches Problem bei der Verwendung von aktiven Konturen zur Segmentierung ist eine hinreichend gute Initialisierung. Es wird eine Methode zur Initialisierung des vorgestellten Bildmodells mit Active Shapes beschrieben, die unter Ausnutzung der im Modell verankerten topographischen Information eine sehr gute initiale Ausrichtung zur Feinsegmentierung der zu detektierenden Objekte erlaubt.