Medizinische Bildverarbeitung: Bildanalyse, Mustererkennung und Visualisierung für die computergestützte ärztliche Diagnostik und Therapie
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Vieweg+Teubner
2009
|
| Ausgabe: | 2., überarb. und erw. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Studienbücher : Medizinische Informatik
Vieweg+Teubner Studium |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=2998141&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XVI, 432 S. zahlr. Ill., graph. Darst. 240 mm x 170 mm |
| ISBN: | 9783835100770 3835100777 |
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Inhaltsübersicht
1 EINLEITUNG.1
2 MEDIZINISCHE BILDER UND IHRE ERZEUGUNG.7
3 GRUNDLAGEN DIAGNOSE- UND THERAPIEUNTER¬
STÜTZENDER BILDVERARBEITUNGSSYSTEME.49
4 REGISTRIERUNG MEDIZINISCHER BILDDATEN.71
5 SEGMENTIERUNG MEDIZINISCHER BILDDATEN.95
6 QUANTITATIVE BILDANALYSE.157
7 KLASSIFIKATION UND BILDERKENNUNG.201
8 AUSWAHL UND TRANSFORMATION VON MERKMALEN.255
9 VISUALISIERUNG MEDIZINISCHER BILDDATEN.283
10 COMPUTERGESTÜTZTE DIAGNOSTIK UND THERAPIE.345
11 ANHANG.391
12 LITERATURVERZEICHNIS.397
13 STICHWORTVERZEICHNIS.421
Inhaltsverzeichnis
1 EINLEITUNG.1
1.1 Entwicklung der Medizinischen Bildverarbeitung.1
1.2 Struktur des Buches.2
1.3 Bilddaten und Software.5
2 MEDIZINISCHE BILDER UND IHRE ERZEUGUNG.7
2.1 Bildgebende Verfahren in der Medizin.7
2.1.1 Sonographie.8
2.1.1.1
A-Scan-
Verfahren.8
2.1.1.2 B-Scan-Verfahren.8
2.1.1.3 Doppler-Sonographie.9
2.1.2 Röntgentechnik.10
2.1.2.1 Digitale
Radiographie
.11
2.1.2.2 Digitale Subtraktionsangiographie.11
2.1.3 Computertomographie.12
2.1.3.1 Bilderzeugung.12
2.1.3.2 Hounsfield-Skala.13
2.1.4 Magnetresonanztomographie.14
2.1.4.1 Physikalische Grandlagen.15
2.1.4.2 Relaxationsprozesse.19
2.1.4.3 Gewichtete MR-Bilder.22
2.1.4.4 Magnetresonanzangiographie.24
2.1.4.5 Relaxometrie.25
2.1.4.6 Funktionelle Magnetresonanztomographie.29
2.1.4.6.1 FMR-Bildgebung.29
2.1.4.6.2 Subtraktionsmethode.31
2.1.4.6.3 Korrelationsanalyseverfahren.31
2.1.5 Nuklearmedizinische Bildgebung.32
2.1.5.1 Szintigraphie.33
2.1.5.2 Positronen-Emissions-Tomographie.33
2.1.6 Digitale Fotografien.34
Inhaltsverzeichnis
IX
2.2 Struktur und Formate medizinischer Bilddaten.36
2.2.1 DICOM-Bilder.37
2.2.2 Farbbilder.38
2.3 Typisierung medizinischer Bilddaten.41
2.3.1
гО-Віїаег
.41
2.3.2 Multispektrale
гО-ВіШаЇеп
.41
2.3.2.1 Multispektrale MR-Bilddaten.42
2.3.2.2 Farbbilder.42
2.3.2.3 Multispektrale Parameterbilddaten.43
2.3.3 Bewegtbildfolgen.43
2.3.4 SD-Bildfolgen.44
2.3.5 Multispektrale SD-Bilddaten.45
2.3.6 4D-Bilddaten.46
3 GRUNDLAGEN DIAGNOSE- UND THERAPIE¬
UNTERSTÜTZENDER BILDVERARBEITUNGSSYSTEME.49
3.1 Typische Phasen bei der Verarbeitung medizinischer Bilddaten.50
3.1.1 Bildvorverarbeitung.52
3.1.1.1 Lokale Operatoren.52
3.1.1.2 Glättungsfilter.54
3.1.1.2.1 Mittelwertfilter.54
3.1.1.2.2 Gauß-und Binomialfilter.55
3.1.1.2.3 Medianfilter.56
3.1.1.3 Kantenfilter.57
3.1.1.3.1 Differenzoperatoren.58
3.1.1.3.2
Sobel-
und Prewitt-Operator.59
3.1.1.3.3 Laplace-Operator.61
3.1.2 Segmentierung.63
3.1.3 Quantitative Bildanalyse.63
3.1.4 Visualisierung.64
3.1.5 Bilderkennung und Klassifikation.64
3.2 Erstellung diagnoseunterstützender Erkennungssysteme.65
3.2.1 Aufbau von Lernstichproben.66
3.2.2 Training eines Klassifikators.68
3.2.3 Erkennung von Bildobjekten.68
4 REGISTRIERUNG MEDIZINISCHER BILDDATEN.71
4.1 Grundlagen.71
4.2 Starre, affine und perspektivische Transformationen.72
X
Inhaltsverzeichnis
4.3 Landmarkenbasierte Registrierung.74
4.3.1 Methode.74
4.3.2 Anwendungsbeispiel.75
4.4 Kurven- und oberflächenbasierte Registrierung.76
4.4.1 Iterative-Closest-Point-Algorithmus.76
4.4.2 Anwendungsbeispiel.77
4.4.3 Registrierung durch atlasbasierte Bildsegmentierung.78
4.5 Voxelbasierte Registrierung.79
4.5.1 Ähnlichkeitsmaße.79
4.5.1.1 Summe der quadratischen Intensitätsdifferenzen.79
4.5.1.2 Varianz der Intensitätsverhältnisse.80
4.5.1.3 Mutual Information.80
4.5.2 Nicht-lineare voxelbasierte Registrierung.83
4.5.2.1 Mathematische Grundlagen.83
4.5.2.2 Elastische Registrierung.84
4.5.2.3 Fluidale Registrierung.85
4.5.2.4
Diffusive
Registrierung.85
4.5.2.5 Dämonenbasierte Registrierung.86
4.5.3 Anwendungen voxelbasierter Registrierangsverfahren.88
4.5.3.1 Bildfusion und Bewegungskorrektur.88
4.5.3.2 Strakturerhaltende Interpolation.89
4.5.3.3 Bewegungsfeldschätzung in 4D-Bilddaten.92
4.6 Evaluation von Registrierungsverfahren.94
5 SEGMENTIERUNG MEDIZINISCHER BILDDATEN.95
5.1 Schwellwertverfahren.96
5.2 ROI-basierte Pixelklassifikation.97
5.2.1 Intervallkriterium.97
5.2.2 Abstandsmaße.98
5.2.3 Eigenschaften.99
5.3 Bereichs- und Volumenwachstumsverfahren.100
5.3.1 Algorithmus.100
5.3.2 Volumenwachstumsverfahren.102
5.3.3 Algorithmische Erweiterungen und Varianten.103
5.4
Clusteranalyse
multispektraler Bilddaten.106
5.4.1 Iterative partitionierende Clusteranalyseverfahren.107
5.4.2 Histogrammbasierte
Clusteranalyse
.110
5.4.2.1 Basisalgorithmus.111
5.4.2.2 Konfliktbehandlung.113
5.4.2.3 Histogrammpyramiden.114
Inhaltsverzeichnis
XI
5.5 Live-Wire-Segmentierung.116
5.5.1 Kontursegmentierung als graphentheoretisches Optimierungsproblem.117
5.5.2 Kostendefinition.117
5.5.3 Berechnung des Pfadgraphen nach
Dijkstra
.120
5.5.4 Anwendung des
Live-Wire-
Verfahrens.122
5.5.5 Methodische Erweiterungen.123
5.5.5.1 Vereinfachte Saatpunktselektion auf der Kontur.123
5.5.5.2 Kostentraining.124
5.5.5.3 Erweiterung zur atlasbasierten Segmentierung von Bildfolgen.124
5.6 Aktive Konturmodelle und deformierbare Modelle.127
5.6.1 Kontursuche als Optimierungsproblem.127
5.6.1.1 Innere Energie.128
5.6.1.2 Äußere Energie.129
5.6.1.3 Energieminimierung.130
5.6.2 Aktive Konturmodelle in der Anwendung.131
5.7 Level-Set-Segmentierung.133
5.7.1 Level-Set-Modellierung.133
5.7.2 Anpassungsprozess und Speed-Funktion.134
5.8 Modellbasierte Segmentierung mit statistischen Formmodellen.137
5.8.1 Formrepräsentationen und
-modelle
.137
5.8.1.1 M-reps.137
5.8.1.2 Point Distribution Model.141
5.8.2 Generierang statistischer Formmodelle mit dem Point Distribution Model. 141
5.8.3 Evaluation von statistischen Formmodellen.145
5.8.4 Segmentierung mit aktiven Formmodellen.145
5.8.5 Segmentierung mit aktiven Erscheinungsmodellen.147
5.8.5.1 Lokale statistische Erscheinungsmodelle. 147
5.8.5.2 Regionenbasierte statistische Erscheinungsmodelle.148
5.9 Atlasbasierte Segmentierung durch nicht-lineare Registrierung.149
5.9.1 Methode.149
5.9.2 Anwendungsbeispiel.150
5.10 Evaluation von Segmentierungsergebnissen.152
5.10.1 Mittlerer Kontur-und Oberflächenabstand.152
5.10.2 Hausdorff-Distanzen.153
5.10.3
Dice-
und Jaccard-Koeffizienten.154
5.10.4 Flächenüberdeckung.154
5.10.5 Phantome.155
XII Inhaltsverzeichnis
6 QUANTITATIVE BILDANALYSE.157
6.1 Elementare
Bildanalysefunktionen
.157
6.1.1 Abstandsmessung.158
6.1.2 Winkelmessung.159
6.1.3 Flächenmessung und Volumetrie.160
6.1.4 Quantitative Analyse in Regions
of Interest.
160
6.2 Texturanalyse.162
6.2.1 Haralick'sche Texturmerkmale.165
6.2.2 Texturenergien nach
Laws
.169
6.2.3 Texturmerkmale aus dem Powerspektram.172
6.3
Fraktále
Bildanalyse.176
6.3.1 Ähnlichkeitsdimension.178
6.3.2 Hausdorff-Dimension.178
6.3.3
Fraktále
Kästchendimension.180
6.3.4 Bestimmung der fraktalen Kästchendimension digitaler Bildmuster.181
6.3.5
Fraktále
Dimension gebrochener Brownscher Flächen.185
6.3.5.1 Gebrochene Brownsche Bewegung.187
6.3.5.2 Gebrochene Brownsche Flächen.188
6.3.5.3 Bestimmung der fraktalen Dimension und des Parameters
H
.190
6.4 Morphologische Bildanalyse.192
6.4.1 Momente einer Kontur.193
6.4.2 Normalisierte radiale Distanzen und Rauhigkeit.196
6.4.3 Fourier-Deskriptoren.197
6.4.4 Kompaktheit und Rundheit.199
6.4.5 Elongiertheit.200
7 KLASSIFIKATION UND BILDERKENNUNG.201
7.1 Mathematische Grundlagen.202
7.1.1 Klassifikation als Optimierungsproblem.202
7.1.2 Bayes-Strategie.203
7.1.3 Minimax-und Neyman-Pearson-Strategie.206
7.2 Statistische Klassifikatoren.206
7.2.1 Bayes-Klassifikator unter Normalverteilungsannahme.206
7.2.2 Maximum-Likelihood-Klassifikator.209
7.2.3 Minimum-Distanz-Klassifikatoren.211
7.2.3.1 Mahalanobis-Klassifikator.211
7.2.3.2 Euklidischer Klassifikator.212
7.2.4 Segmentierung multispektraler Bilddaten mit statistischen Klassifikatoren. 213
Inhaltsverzeichnis XIII
7.3 Nicht-parametrische Klassifikationsverfahren.214
7.3.1 K-Nächste-Nachbarn-Klassifikator.214
7.3.2 Nächster-Nachbar-Klassifikator.217
7.4 Neuronale Netze.220
7.4.1 Neuronenmodell.221
7.4.2 Perzeptrons.224
7.4.3 Multilayer-Perzeptrons.226
7.4.3.1
Lemen
durch Back-Propagation.227
7.4.3.2 Multilayer-Perzeptrons als Klassifikatoren.229
7.4.3.3 Topologieoptimierang durch Ausdünnung.232
7.4.3.4 Segmentierung multispektraler Bilddaten mit
Multilayer-Perzeptrons.233
7.4.4
Topologische
Merkmalskarten.235
7.4.4.1 Netzwerktopologie.237
7.4.4.2 Lernprozess.238
7.4.4.3 Kontrolle des Lernprozesses.241
7.4.4.4
Clusteranalyse
und Segmentierung mit topologischen
Merkmalskarten.242
7.4.4.5
Topologische
Karten als Klassifikatoren.246
7.4.5 Restricted-Coulomb-Energy-Klassifikator.247
7.5 Evaluation von Mustererkennungssystemen.250
7.5.1 Hold-out-Methode.253
7.5.2 Leaving-one-out-Methode.253
8 AUSWAHL UND TRANSFORMATION VON MERKMALEN.255
8.1 Auswahl von Merkmalen.256
8.1.1 Bewertung von Merkmalen.259
8.1.2 Heuristische Strategien und
Greedy-
Algorithmen.260
8.1.3 Genetische Algorithmen.263
8.1.3.1 Grundlagen.263
8.1.3.2 Selektionsverfahren.265
8.1.3.3 Rekombination.266
8.1.3.4 Mutation.267
8.1.3.5 Steuerung der Populationsentwicklung.268
8.1.3.6 Optimierung genetischer Algorithmen für die Merkmals aus wähl. 269
8.2 Transformation von Merkmalen.274
8.2.1 Hauptkomponentenanalyse.274
8.2.1.1 Mathematische Grundlagen.274
8.2.1.2 Reduktion der Merkmalsanzahl.277
8.2.1.3 Anwendungen in der Medizinischen Bildverarbeitung.279
8.2.2 Merkmalstransformation unter Berücksichtigung der Interklassen-
und der gepoolten Intraklassen-Streuungsmatrix.281
XIV Inhaltsverzeichnis
9 VISUALISIERUNG MEDIZINISCHER BILDDATEN.283
9.1 Visualisierung und Transformation von Grauwertbildern.285
9.1.1 Fensterung.285
9.1.2 Grauwerttransformationen.286
9.1.2.1 Lineare Skalierung der Grauwerte .287
9.1.2.2 Logarithmische und
exponentielle
Skalierung der Grauwerte.288
9.1.3 Zoom-Operation.289
9.1.4 Bildinterpolation.289
9.2 Visualisierung und Transformation von Farbbildern.291
9.2.1 Farbmodelle und Farbräume.291
9.2.1.1 RGB-FarbraumundXYZ-Farbmodell.291
9.2.1.2 HSV-Farbraum.293
9.2.1.3 HLS-Farbraum.294
9.2.2 Farbraumtransformationen.295
9.2.3 Farbdarstellung von Segmentierangsergebnissen.296
9.3 3D-Visualisierung.299
9.3.1 Basistechniken zur Visualisierung von SD-Bildfolgen.299
9.3.2 SD-Visualisierung in der medizinischen Anwendung.301
9.3.3 Oberflächen- versus voxelbasierte SD-Visualisierung.302
9.3.4 Generierung von Oberflächenmodellen.304
9.3.4.1 Konturbasierte Triangulation.304
9.3.4.2 Marching-Cubes-Algorithmus.305
9.3.5 Beleuchtung, Schattierung und Transparenz.309
9.3.5.1 Phong'sches Beleuchtungsmodell.309
9.3.5.2 Schattierung.311
9.3.5.2.1 Konstante Schattierung.311
9.3.5.2.2 Gouraud-Schattierang.312
9.3.5.2.3 Phong-Schattierung.312
9.3.5.3 Transparenz.314
9.3.6 Direktes Volumenrendering.315
9.3.6.1 Ray
Tracing
und optische Modelle.315
9.3.6.2 Volumenrenderingintegral.317
9.3.6.3 Auswertung des Volumenrenderingintegrals.318
9.3.6.4 Approximation der Normalen im Voxelmodell.322
9.3.6.5 Integralschattierung.323
9.3.6.6 Maximumsprojektion.324
9.3.6.7 Voxelbasiertes Oberflächenrendering.325
9.3.7 SD-Interaktionen.329
Inhaltsverzeichnis
XV
9.4 Techniken der Virtuellen Realität.334
9.4.1 Stereobilderzeugimg.335
9.4.1.1 Stereoskopische Displays.336
9.4.1.1.1 Parallel-binokulare Stereo-Displays.336
9.4.1.1.2 Displays mit
Multiplexing
.336
9.4.2 Haptische Interaktion.338
9.4.2.1 Haptische EhWAusgabegeräte.338
9.4.2.2 Haptisches
Rendering
.339
9.4.2.2.1 Haptisches Oberflächenrendering.339
9.4.2.2.2 Haptisches Volumenrendering.342
9.4.3 Trackingsysteme.344
9.4.3.1 Optische Trackingsysteme.344
9.4.3.2 Magnetische Trackingsysteme.344
10 COMPUTERGESTÜTZTE DIAGNOSTIK UND THERAPIE.345
10.1 SD-Bildanalyse intrakranieller Tumoren in MR-Bildfolgen.346
10.1.1 Medizinische Grundlagen.346
10.1.2 Computergestützte Hirntumoranalyse.348
10.1.2.1 SD-Formanalyse der Hirntumoren.350
10.1.2.2 Analyse der Tumorberandung.351
10.1.2.2.1
Fraktále
Analyse der Tumorberandung
und innerer Konturen.352
10.1.2.2.2 Tumorrandprofile.353
10.1.2.3 Texturanalyse des Tumorinneren.355
10.1.2.4 Quantifizierung der Kontrastmittelaufnahme.356
10.1.3 Bewertung der Tumormerkmale und Diagnoseunterstützung.357
10.2 4D-Bildanalyse atmungsbedingter Lungenbewegungen.359
10.2.1 Medizinischer Hintergrund.359
10.2.2 4D-Bilddateп.360
10.2.3 Segmentierung und SD-Visualisierung.360
10.2.4 Analyse der Lungenbewegung.361
10.2.5 Analyse der Tumormobilität.363
10.3 Computerunterstützte Erkennung von Hauttumoren
in Oberflächenprofilen.365
10.3.1 Medizinische Problemstellung.365
10.3.2 Visualisierung der Hautoberflächenprofile.367
10.3.3 Profilcharakterisierung durch Bildanalysemethoden.368
10.3.3.1 Texturanalyse der Oberflächenprofile.369
10.3.3.2
Fraktále
Analyse der Oberflächenprofile.370
10.3.4 Merkmalsauswahl für die Melanomerkennung.371
10.3.5 Computergestützte Melanomerkennung.372
XVI Inhaltsverzeichnis
10.4 Computergestützte SD-Planung und Simulation von Hüftoperationen.374
10.4.1 Medizinischer Hintergrand.374
10.4.2 Vorverarbeitung der Bilddaten.376
10.4.3 Techniken für die computergestützte Operationsplanung.379
10.4.4 Simulation der Operation und computergestütztes Prothesendesign.381
10.5
Virtual-Reality-Simulator
für das Training von Punktionen.384
10.5.1 Medizinischer Hintergrund.384
10.5.2 Vorverarbeitung.384
10.5.3 Visualisierungskomponente.385
10.5.4 Haptische Komponente.387
10.5.5 VR-Training von Lumbaipunktionen.388
11 ANHANG.391
11.1 Texturmerkmale nach Haralick.391
11.2 Algorithmen zur Farbraumtransformation.394
12 LITERATURVERZEICHNIS.397
13 STICHWORTVERZEICHNIS.421 |
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Inhaltsverzeichnis
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2000 YR 2200 H236(2) |
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| Exemplar 1 | ausleihbar Verfügbar Bestellen |