Kriterien für die Integration von digitaler Bildverarbeitung in die medizinische Routine:
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Format: | Abschlussarbeit Buch |
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2004
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adam_text | Titel: Kriterien für die Integration von digitaler Bildverarbeitung in die medizinische Routine
Autor: Lehmann, Thomas Martin
Jahr: 2004
Inhalt
1. EINLEITUNG 1
1.1. Problemstellung 1
1.2. Beispiel: Dentale Software 5
1.3. Ziel dieser Arbeit 10
2. GRUNDLAGEN DER PRAXISORIENTIERTEN BILDVERARBEITUNG 13
2.1. Medizinische Bildverarbeitung 13
2.1.1. Bildbearbeitung vs. Bildverarbeitung 13
2.1.2. Bereiche der Bildverarbeitung 17
Bilderzeugung 17
Bilddarstellung 17
Bildauswertung 18
Bildspeicherung 18
2.1.3. Bereiche der Bildbearbeitung 18
2.1.4. Verfahren und Algorithmen der medizinischen Bildverarbeitung 19
2.1.5. Besonderheiten der medizinischen Bildverarbeitung 21
Heterogenes Bildmaterial 21
Unscharfe Objektgrenzen 23
Robuste Algorithmen 24
2.2. Klinische Routine 25
2.3. Integration und Integrierbarkeit 30
2.3.1. Integrationsebenen 30
2.3.2. Integrationsstufen 31
Datenintegration 31
Funktionsintegration 32
Präsentationsintegration 35
Kontextintegration 37
2.3.3. Integrierbarkeit von Bildverarbeitungsalgorithmen 37
Algorithmisches Design 38
Systematische Validierung 40
3. METHODEN 44
3.1. Definition und Katalogisierung abstrakter Bewertungskriterien 45
3.1.1. Anforderungen an die Kriterien eines Kataloges 45
Abstraktheit 45
Anwendbarkeit 46
Verifizierbarkeit 46
3.1.2. Anforderungen an den Kriterienkatalog 47
Vollständigkeit 47
Eindeutigkeit 48
Sortiertheit 48
Effizienz 49
3.1.3. Anwendungsszenarien für einen Kriterienkatalog 50
A-priori-Anwendung als Leitfaden 50
A-posteriori-Anwendung als Analysewerkzeug 50
3.2. Flexibilität der Software 52
3.2.1. Semantische Ebenen bei der Integration des A-priori-Wissens 52
3.2.2. Multiskalen-Ansätze 54
3.2.3. Beispiel: Strukturierte Abstraktion zum inhaltsbasierten Bildzugriff. 54
Zielsetzung 55
Bisherige CBIR-Systeme 55
Das IRMA-Konzept 58
Semantische Ebenen in IRMA 62
3.2.4. Fazit 63
3.3. Adaptivität der Software 64
3.3.1. Abstraktionsstufen der Adaptivität 64
Keine Adaptivität 65
Datenbasierte Adaptivität 66
Regionenbasierte Adaptivität 66
Szenenbasierte Adaptivität 67
3.3.2. Learning from Examples 67
Applikationsspezifische Parametrierung 68
Bildspezifische Parametrierung 69
3.3.3. Beispiel: Texturadaptive Segmentierung mit aktiven Konturmodellen 70
3.3.4. Fazit 72
3.4. Kontrollmöglichkeiten für den Anwender 73
3.4.1. Kontrolle qualitativer Ergebnisse im Bildraum 73
3.4.2. Beispiel: Digitale Freihand-Subtraktionsradiographie 74
3.4.3. Kontrolle qualitativer Ergebnisse im Transformationsraum 76
3.4.4. Beispiel: Time-Motion Diagramme der Glottis 76
3.4.5. Kontrolle quantitativer Ergebnisse eines Einzelbildes 79
3.4.6. Beispiel: Schwingungsprofilbilder der Stimmlippen 80
3.4.7. Kontrolle quantitativer Ergebnisse aus vielen Einzelbildern 81
3.4.8. Beispiel: Ergebnisprotokolle bei der Vermessung synaptischer Boutons 82
3.4.9. Fazit 84
3.5. Stabilität der Software 86
3.5.1. Variationskoeffizient 86
3.5.2. Reproduzierbarkeit im engeren Sinne 87
Stochastische Komponenten 87
Algorithmische Reihenfolge 88
Statische Parameter 89
3.5.3. Reproduzierbarkeit im weiteren Sinne 89
Rauschen 90
Positionierung des Objektes 90
Geräteeinstellungen bei der Aufnahme 91
Manuelle Komponenten 91
3.5.4. Beispiel: Stabilität der automatischen Vermessung synaptischer Boutons 91
Stochastische Optimierung 92
Manuelle Positionierung 93
Mikroskopeinstellungen 93
Manuelle Wahl der Referenzen 95
3.5.5. Fazit 96
3.6. Art der Referenzen zur Validierung 97
3.6.1. Kategorisierung von Referenzbildern 98
Reproduzierbarkeit 99
Adäquanz 99
Unabhängigkeit 100
3.6.2. Nomenklatur für Referenzstandards 101
3.6.3. Validierungsstrategien für die medizinische Bildverarbeitung 102
Validierung mit Goldstandards 102
Validierung mit Silberstandards 102
3.6.4. Beispiel: Generierung von Silberstandards für Segmentierungsverfahren 104
3.6.5. Beispiel: Generierung von Goldstandards für Registrierungsverfahren 107
3.6.6. Fazit 109
3.7. Anzahl der Referenzen und deren Analyse 111
3.7.1. Validierung medizinischer Bildverarbeitung als kontrollierte Studie 111
3.7.2. Auswertung von Validierungsstudien 112
Hypothesenformulierung 112
Wahl der richtigen Teststatistik 113
Interpretation des Tests 115
3.7.3. Planung von Validierungsstudien 115
3.7.4. Beispiel: Quantitativer Vergleich von Interpolationsverfahren 118
3.7.5. Fazit 121
3.8. Datenintegration 123
3.8.1. Externe Datenintegration mit dem DICOM-Protokoll 123
3.8.2. Beispiel: Informationskodierung und deren Validität bei CT-Untersuchungen 125
3.8.3. Interne Datenintegration durch relationale Datenbanken 128
Bilddatenspeicherung in GIF 129
Bilddatenspeicherung in TIFF 129
Bilddatenspeicherung in JPEG 130
Bilddatenspeicherung in PNG 131
Transparente Bilddatenspeicherung 132
3.8.4. Beispiel: Interne Datenintegration im IRMA-System 133
Das interne IRMA-Datenbankschema 133
Transparenz beim Zugriff auf Merkmale und Methoden 135
3.8.5. Fazit 136
3.9. Funktionsintegration 138
3.9.1. Synchrone vs. asynchrone Kommunikation 138
3.9.2. Synchrone Funktionsintegration mit DICOM 139
3.9.3. Synchrone Funktionsintegration mit HTML und HTTP 142
3.9.4. Asynchrone Funktionsintegration mit Email und SMTP 143
3.9.5. Beispiel: Das DSR-Web 144
3.9.6. Fazit 146
3.10. Präsentationsintegration 147
3.10.1. Normen für die Gebrauchstauglichkeit von Software 148
3.10.2. Usability Engineering und Web-Usability 151
Positionierung und Layout 151
3.10.3. Evaluation und Usability-Test 153
3.10.4. Beispiel: Das DSR-Web, Version 2.0 155
3.10.5. Fazit 158
3.11. Kontextintegration 160
3.11.1. Externe Kontextintegration mit dem DICOM-Protokoll 160
3.11.2. Externe Kontextintegration über API-Schnittstellen 161
3.11.3. Interne Kontextintegration durch relationale Datenbanken 162
3.11.4. Beispiel: Interne Kontextintegration in IRMA 162
3.11.5. Fazit 164
4. ERGEBNISSE 165
4.1. Kriterienkatalog zur Bewertung medizinischer Bildverarbeitung 165
4.1.1. A-priori-Katalog 165
4.1.2. A-posteriori-Katalog 168
4.2. Anwendung als Leitfaden am Beispiel des IRMA-Systems 171
4.2.1. Flexibilität 171
4.2.2. Adaptivität 172
4.2.3. Kontrollmöglichkeiten 173
4.2.4. Stabilität 175
4.2.5. Validierung 176
4.2.6. Präsentationsintegration 177
4.2.7. Datenintegration 179
4.2.8. Funktionsintegration 181
4.2.9. Kontextintegration 182
4.2.10. Resümee 183
4.3. Anwendung als Analysewerkzeug am Beispiel des DSR-Web 185
4.3.1. Analyse durch die Beantwortung der Leitfragen 185
4.3.2. Empfehlungen für Verbesserungen 189
5. DISKUSSION 191
6. ZUSAMMENFASSUNG 198
7. ABKÜRZUNGEN 200
8. LITERATUR 204
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