dc.contributor.author
Ehrig, Karsten Andreas
dc.date.accessioned
2018-06-07T20:45:58Z
dc.date.available
2005-09-26T00:00:00.649Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/7111
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-11310
dc.description
Titel, Abstract, Veröffentlichung, Inhalt, Danksagung, Lebenslauf
1\. Einleitung 1
2\. Grundlagen und Methoden 5
2.1. Magnetresonanztomographie (MRT) 5
2.2. Der Hirninfarkt 11
2.3. Interaktive Segmentierung mittels Snake-Verfahren 16
2.4. Automatische, histogrammbasierte Segmentierung 21
2.5. Computergestutzte Datenauswertung 22
2.6. Patienten und Datenmaterial 31
3\. Ergebnisse 35
3.1. Optimierung der Snake-Verfahren anhand charakteristischer Testdatensätze
35
3.2. Vergleich des klassischen Snake-Verfahrens mit dem Goldstandard 37
3.3. Vergleich des SplineSnake-Verfahrens mit dem Goldstandard 41
3.4. Vergleich des klassischen Snake-Verfahrens mit dem SplineSnake-Verfahren
45
3.5. Vergleich der Snake-Verfahren mit einer automatischen
histogrammbasierten Segmentierung 46
4\. Diskussion 49
4.1. Segmentierung mittels Snake-Verfahren 49
4.2. Vergleich zu vorliegenden Ergebnissen von Snake-Verfahren anderer
Arbeitsgruppen 53
4.3. Interpretation der Ergebnisse der Snake-Verfahren im Vergleich mit
automatischen histogrammbasierten Segmentierungsverfahren 57
5\. Zusammenfassung 61
Literaturverzeichnis 65
dc.description.abstract
In der vorliegenden Arbeit wird die Genauigkeit und Zuverlässigkeit zweier
interaktiver Snake-Verfahren zur Segmentierung von
magnetresonanztomographischen Aufnahmen von Patienten mit zerebralen Ischämien
vorgestellt. Es handelt sich dabei um ein klassisches Snake-Verfahren und ein
weiterentwickeltes, auf kubischen Splines basierendes Verfahren. Die Grundlage
zur Datenanalyse bilden T2- und diffusionsgewichtete Aufnahmen (DWI) und
Bilder des berechneten, quantitativen apparenten Diffusionskoeffizienten
(ADC). Als Programmplattform zur Integration der beiden Snake-Verfahren dient
das Java Programm ImageJ (Image Processing and Analysis in Java). Beide Snake-
Verfahren werden auf das klinische Datenmaterial angewandt und untereinander
und mit den Ergebnissen einer vollautomatischen histogrammbasierten
Segmentierung verglichen, welche auf das gleiche Datenmaterial angewendet
wurde. Die Segmentierungsergebnisse werden hierbei gegen einen Goldstandard
validiert, der unabhängig von einem Radiologen durch manuelle Segmentierung
definiert wurde. Hierbei wird gezeigt, dass beide Snake-Verfahren signifikant
besser als die histogrammbasierte Segmentierung sind und dass das Spline
Snake-Verfahren signifikant besser als das klassische Snake-Verfahren ist.
de
dc.description.abstract
In this thesis, precision and reliability of two interactive active contour
models (snakes) are presented for segmentation of magnetic resonance images of
patients with cerebral ischemias, namely a classical snake approach and an
improved snake approach with spline-based snakes. T2- and diffusion-weighted
images (DWI) as well as calculated apparent diffusion coefficients (ADC) maps
are used for the data analysis. The integration platform for both snake
approaches is the Java program ImageJ (Image Processing and Analysis in Java).
Both snakes approaches are applied to cerebral ischemia images as well as
compared with each other and with the results of a fully automatic feature-
based segmentation, which has been applied to the same data material. The
segmentation results are evaluated against a manual segmentation, which has
been defined independently by a radiologist. It is shown that both snake
approaches are significantly better than the feature-based segmentation and
that the spline snake approach is significantly better than the classical
snake approach.
en
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
active contour model
dc.subject.ddc
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::610 Medizin und Gesundheit::610 Medizin und Gesundheit
dc.title
Interaktive Segmentierung von Hirninfarkten mit Snake-Verfahren auf der
Grundlage von diffusionsgewichteten magnetresonanztomographischen Aufnahmen
dc.contributor.firstReferee
Priv.-Doz. Dr. Jürgen Braun
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. med. Arno Villringer
dc.date.accepted
2005-12-02
dc.date.embargoEnd
2005-10-26
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-2005002566
dc.title.translated
Interactive Segmentation of Cerebral Ischemias with Active Contour Models
(Snakes) based on Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Images
en
refubium.affiliation
Charité - Universitätsmedizin Berlin
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000001811
refubium.mycore.transfer
http://www.diss.fu-berlin.de/2005/256/
refubium.mycore.derivateId
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dcterms.accessRights.dnb
free
dcterms.accessRights.openaire
open access