Automatische Evaluation von Segmentierungsergebnissen zur Qualitätsverbesserung der automatischen linksventrikulären Konturberechnung auf Herzsequenzszintigrammen

Zusammenfassung

Die Automatisierung der Bildverarbeitung ist ein wesentlicher Aspekt für den praktischen Einsatz bildanalytischer Verfahren. Mit Hilfe seines visuellen Systems und seiner interpretativen durch die Erfahrung gewonnenen Fähigkeiten scheint es dem Menschen relativ leicht zu fallen, Objekte, ihre Beziehungen und ihre Bedeutung in Bildern zu erfassen. Der für den Menschen einfache Schritt, ein Objekt auf dem Bild zu erkennen, ist mit einem computergestützten Verfahren deutlich langwieriger zu absolvieren und führt wesentlich häufiger zu fehlerhaften Ergebnissen, als beim Menschen. Dies wird im Bereich der nuklearmedizinischen Bildverarbeitung dadurch deutlich, daß im günstigsten Fall semiautomatische Verfahren zur Bildsegmentierung sinnvoll in der klinischen Routine einsetzbar sind. Im Bereich der Auswertung von Herzsequenzszintigrammen gibt es sehr unterschiedliche Ansätze zur automatischen Segmentierung des linken Ventrikels von denen hier nur [BUN 85], [DUN 87] und [JOU 90] genannt werden sollen. In der Regel wird keine explizite Aussage über die Erfolgsquote beim routinemäßigen Einsatz der Verfahren getroffen. In diesem Beitrag wird ein Ansatz zur Qualitätsverbesserung eines Segmentierungsverfahrens vorgestellt. Hierbei werden nach einer automatischen Fehlerklassifikation, durch Rückschlüsse auf Fehlerursachen, automatisch Verfahrensänderungen vorgenommen, die zu einer erfolgreichen Segmentierung führen.