Adaptive Verfahren zur automatischen Bildverbesserung kernspintomographischer Bilddaten als Vorverarbeitung zur Segmentierung und Klassifikation individueller 3D-Regionen des Gehirns:
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2008
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Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis i
Abstract v
Kurzfassung vi
1 Einleitung 1
1.1 Überblick 1
1.2 Zielsetzung der Arbeit 4
2 Grundlagen 5
2.1 Magnetresonanztomographie (MRT) 5
2.1.1 Physikalische Grundlagen 5
2.1.2 Räumliche Kodierung des MR-Signals 10
2.1.3 Untersuchungstechniken (Bildgebungssequenzen) 12
2.1.4 Bildgewichtung 15
2.1.5 Rauscheigenschaften der MRT 16
2.2 Rauschunterdrückungsmethoden in der Bildverarbeitung 19
2.2.1 Lineare Rauschunterdrückungsmethoden 20
2.2.2 Nichtlineare Rauschunterdrückungsmethoden 20
3 Untersuchung anisotroper Diffusionsfilter 22
3.1 Stand der Forschung (Technik) 22
3.1.1 Perona-Malik Funktionen 23
3.1.2 Weitere Diffusionsfunktionen 25
3.1.3 Diskrete Implementierung 2 7
3.2 Rauschunterdrückung 30
3.3 Parameter der anisotropen Diffusionsfilter 32
ü Inhaltsverzeichnis
3.3.1 Methode zur Parameterjustierung 33
4 Entwurf und Implementierung einer automatischen
Rauschunterdrückungsmethode 36
4.1 Überblick 36
4.1.1 Applikationen adaptiver Filter 37
4.1.2 Eigene Konfiguration 37
4.2 Implementierung des Verfahrens und Softwaresystem 47
4.2.1 Adaptive Filterung 48
4.2.2 Evaluierung der Bildverbesserung 49
4.2.3 Parameteroptimierung 51
4.2.4 Rechenzeit 53
5 Evaluation der Methode anhand von Testdaten 54
5.1 Testdaten 54
5.2 Bewertungsmethoden 56
5.3 Ergebnisse und Diskussion 58
5.3.1 Ergebnisse des automatisierten Verfahrens im Vergleich zu
anderen Rauschunterdrückungsfiltern 58
5.3.2 Nachweis der optimalen Parameter bezüglich der Ergebnisse
der Evaluierungsfunktion 60
5.3.3 Einfluss der Anzahl von untersuchten Schichten im Verfahren 61
5.3.4 Einfluss der „festgelegten Filterparameter in der
Parameteroptimierung 63
5.3.5 Ergebnis der multispektralen Filterung 69
5.3.6 Untersuchung anhand realer MRT-Bilddaten 71
5.3.7 Zusammenfassung und Diskussion 73
6 Evaluation der Methode anhand realer Bilddaten von Patienten
und Kleintieren 7g
iii
6.1 Filterung und Auswertung realer MRT-Patientenbilddaten 78
6.1.1 Auswertung 80
6.2 Vorverarbeitung diffusionsgewichteter Bilder zur Hirninfarkt-
Segmentierung 81
6.3 Vorverarbeitung von Epilepsie-Datensätzen für die medizinische
Visualisierung 83
6.4 Vorverarbeitung der MRT-Daten für die Segmentierung kortikaler
und subkortikaler Strukturen 85
6.5 Semiautomatische Segmentierung von ROIs/VOIs in Kleintier¬
bilddaten 87
6.6 Diskussion 89
7 Zusammenfassung und Ausblick 90
Literaturverzeichnis 93
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