dc.contributor.author
Westerhoff, Malte
dc.date.accessioned
2018-06-07T15:14:18Z
dc.date.available
2004-01-30T00:00:00.649Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/782
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-4984
dc.description
Title, Table of Contents, and Acknowledgements
1 Introduction 1
1.1 Problem Formulation 1
1.2 Motivation 2
1.3 Overview 3
1.4 Outline of the Thesis 3
1.5 Specific Contributions 4
2 Concepts and Techniques 5
2.1 Digital Images 5
2.2 Data Acquisition 7
3 Visualization 10
3.1 Computer Graphics Basics 10
3.2 Image Data Visualization 12
3.2.1 Slicing 13
3.2.2 Color Mapping 14
3.2.3 Maximum Intensity Projection 15
3.2.4 Iso-Surfaces 16
3.2.5 Direct Volume Rendering 18
3.3 Visualizing Graphs and Lines 22
3.3.1 Illumination of Lines in R3 23
3.3.2 Rendering Illuminated Lines 25
3.3.3 Visual Enhancements 27
3.3.4 Results 29
3.4 Enhanced Transparency 29
3.4.1 The Physical Model 30
3.4.2 Implementation 32
3.4.3 Results 35
4 Image Segmentation 37
4.1 Introduction 37
4.2 Interactive Segmentation 39
4.3 Interpolation and Extrapolation 40
4.3.1 Distance Maps 43
4.3.2 Distance Based Interpolation 44
4.3.3 Interpolation for Segmentation 45
4.3.4 Higher Order Interpolation 45
4.3.5 Border Initialization 47
4.3.6 Non-Planar Interpolation 50
4.3.7 Results 50
4.4 Sub-Voxel Accuracy 51
4.5 Results 52
5 Line Extraction 53
5.1 Interactive Extraction 53
5.1.1 Line Extraction in MIP 54
5.1.2 Recovering Depth 58
5.1.3 Results and Discussion 59
5.2 Automatic Extraction 60
5.2.1 Scale Space 61
5.2.2 Line Detection Operators 62
5.2.3 Neuron Data Sets 64
5.2.4 Tree Re-Assembling 64
5.2.5 Skeletonization 65
5.2.6 Radius Estimation 66
5.2.7 Results and Discussion 66
6 Geometry Reconstruction 69
6.1 From Labels to Geometry 69
6.2 Triangulation Algorithm 71
6.2.1 Space Partitioning 71
6.2.2 Cell Triangulation 72
6.2.3 Look-Up Tables 74
6.2.4 Comparison to Marching Cubes 76
6.2.5 Results 76
6.3 Computing Weights 77
6.3.1 Minimal Surfaces 78
6.3.2 Constrained Smoothing 80
6.3.3 Surface Noise 82
6.3.4 Thin Structures 84
6.3.5 Results 85
6.4 From Graphs to Geometry 85
6.4.1 Introduction 85
6.4.2 Algorithm 86
6.4.3 Algorithmic Details and Implementation 87
6.4.4 Results 89
7 Registration and Averaging 90
7.1 Registration 90
7.1.1 Intensity Correlation 90
7.1.2 Landmark Based Methods 92
7.1.3 Labels 93
7.1.4 Results and Discussion 94
8 Applications 96
8.1 Anatomical Insect Brain Models 96
8.2 Drosophila Standard Brain 98
8.3 Drosophila Gene Expression Atlas 99
8.4 Honey Bee Antennal Lobe 100
8.5 Honey Bee Projection Neurons 101
9 Conclusion 103
Zusammenfassung in deutscher Sprache 105
Bibliography 107
dc.description.abstract
We have developed efficient methods related to the generation of geometrical
models from 3D image data. This includes visualization of the primary data and
the resulting models as well as image segmentation, extraction of line
structures and triangulation of labelings. Our primary motivation has been to
create a practically usable working environment for researchers in
neurobiology, but we have verified the generality of the methods. We have
worked in the following fields:
Visualization: We have implemented visualization techniques for the primary
data types occurring in our application: three dimensional image data,
polygonal surfaces, and polyline trees, as well as arbitrary combinations of
these. Specifically, we have implemented different slicing techniques, color
mapping techniques, isosurfacing and volume rendering algorithms. We have
shown how maximum intensity projections can be applied to efficiently
visualize sparse data sets like neuronal dendritic trees and we have presented
a new technique for effective shading of line-structures. Furthermore we
derive and propose a transparency model which significantly enhances the shape
perception.
Image Segmentation: We have designed and implemented a complete interactive
image segmentation tool. We have discussed why efficient interactive and semi-
automatic segmentation tools are essential for practical applications and
discussed how they can be complemented with interpolation and extrapolation
methods. We have proposed new distance map based interpolation schemes and
shown results.
Line Extraction: We have developed an interactive method for the extraction of
line-like structures based on MIP.
Geometry Reconstruction: We have proposed a new method for the generation of
consistent, intersection free, and closed surfaces from non-binary labelings.
This is complemented with our new algorithm to compute sub-voxel positions for
the intersection points, which lead to smooth surfaces, which are still
consistent with the given labeling. Furthermore we have proposed a flexible
and easy-to-implement method to create polygonal models from thickness-
annotated graph structures for high quality rendering.
Registration and Averaging: We have discussed, implemented, and used existing
methods for correlation based and landmark based registration methods, and
explained how they can be used in the context of our application for
integration, comparison, and averaging. We have proposed a non-affine
registration procedure and we have shown average intensity maps generated with
this method.
Applications: We have presented biological applications based on our results.
The described methods have been implemented within the Amira visualization
system..
de
dc.description.abstract
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von effizienten Methoden zur Erzeugung
und Visualisierung geometrischer Modelle aus dreidimensionalen Bilddaten.
Damit soll eine Umgebung für eine computergestützte dreidimensionale
quantitative Neuroanatomie geschaffen werden. Anwendungsschwerpunkt ist der
Einsatz der entwickelten Methoden zur Erforschung von Insektengehirnen. Im
Einzelnen werden folgende Gebiete bearbeitet:
Visualisierung: Es werden Darstellungsmethoden für die primären Datenklassen
unserer Fragestellung beschrieben und implementiert: Schnitttechniken,
Einfärbetechniken, Isoflächen und Volume Rendering Algorithmen. Es wurde
gezeigt, wie mit Hilfe von Maximum-Intensity Projektionen (MIP) "sparse"
Datensätze wie neuronale Dendritenbäume effizient visualisiert werden können.
Es wird eine neue Technik zur wirkungsvollen Beleuchtung von Linienprimitiven
und ein verbessertes Transparenzmodell fur Flächen vorgeschlagen.
Bildsegmentierung: Es wird ein vollständiges interaktives Werkzeug zur
Segmentierung dreidimensionaler Bildstapel entworfen und implementiert. Es
wird diskutiert, warum effiziente interaktive und halbautomatische
Segmentierungsverfahren für viele praktische Anwendungen essentiell sind und
gezeigt, wie diese mit Interpolations- und Extrapolationsmethoden ergänzt
werden können. Es werden neue distanzfeldbasierte Interpolationsmethoden
entwickelt und Ergebnisse dargestellt.
Geometrierekonstuktion: Basierend auf MIP wird eine interaktive Methode zur
Extraktion linienartiger Strukturen und eine neue Methode zur Erzeugung von
konsistenten überschneidungsfreien geschlossenen Flächen aus nicht-binären
Labelings entwickelt. Letztere wird durch einen neuen Algorithmus zur
Berechnung von sub-voxel Positionen der Schnittpunkte ergänzt. Dieser erlaubt
es, glatte Flächen zu erzeugen, die nach wie vor konsistent mit dem Labeling
sind. Darüber hinaus wird eine flexible und leicht zu implementierende Methode
zur Erzeugung dickenannotierter Graphenstrukturen für qualitativ hochwertige
Darstellungen vorgeschlagen.
Registrierung und Mittelung: Es werden existierende Methoden zur
korrellations- und landmarkenbasierten Registrierung implementiert und
diskutiert. Es wird gezeigt, wie diese im Kontext der Fragestellung dieser
Arbeit zu Datenintegration, -vergleich und -mittelung eingesetzt werden
können. Es wird eine nicht-affine Registrierungsmethode vorgeschlagen, und mit
dieser Methode erzeugte Average Intensity Maps gezeigt.
Anwendungen: Es werden biologische Anwendungen gezeigt, die auf den Resultaten
dieser Arbeit basieren.
Die beschriebenen Methoden wurden innerhalb des Visualisierungssystems Amira
implementiert.
de
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
image segmentation
dc.subject
geometry reconstruction
dc.subject
volume rendering
dc.subject.ddc
500 Naturwissenschaften und Mathematik::510 Mathematik::510 Mathematik
dc.title
Efficient Visualization and Reconstruction of 3D Geometric Models from Neuro-
Biological Confocal Microscope Scans
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Deuflhard
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. Ross T. Whitaker
dc.date.accepted
2004-01-28
dc.date.embargoEnd
2001-01-23
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-2004000196
dc.title.translated
Effiziente Visualisierung und Rekonstruktion von dreidimensionalen
geometrischen Modellen aus neurobiologischen konfokalmikroskopischen Scans
de
refubium.affiliation
Mathematik und Informatik
de
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FUDISS_thesis_000000001196
refubium.mycore.transfer
http://www.diss.fu-berlin.de/2004/19/
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000001196
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free
dcterms.accessRights.openaire
open access
