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Direkte Darstellung von Faserinformation durch Kohärenzmaße Mario Hlawitschka Gerik Scheuermann Abteilung für Bild- und Signalverarbeitung Universität.

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Präsentation zum Thema: "Direkte Darstellung von Faserinformation durch Kohärenzmaße Mario Hlawitschka Gerik Scheuermann Abteilung für Bild- und Signalverarbeitung Universität."—  Präsentation transkript:

1 Direkte Darstellung von Faserinformation durch Kohärenzmaße Mario Hlawitschka Gerik Scheuermann Abteilung für Bild- und Signalverarbeitung Universität Leipzig

2 Mario Hlawitschka und Gerik Scheuermann Diffusionsdaten Durch diffusionsgewichteter MRT aufgenommene Diffusionsprofile Extraktion von Richtungsinformation der Faserstruktur möglich

3 Mario Hlawitschka und Gerik Scheuermann Traktographie Integrationslinien, die die Faserrichtungen im Gehirn darstellen Keine 1:1 Abbildung zu Nervenbahnen, jedoch ähnliches Erscheinungsbild „Visual Clutter“ durch zu viele gezeichnete Linien

4 Mario Hlawitschka und Gerik Scheuermann Bündelung von Fasern Bündelung (Clustering) von Integrationslinien ist rechenintensiv Starke Abhängigkeit von Distanzmaßen zwischen Linien Clustering stellt harte Ränder dar, deren Zuverlässigkeit nicht erkennbar ist Pro: Gute Sichtbarkeit der Aufteilung der Regionen Enders et al. 2007

5 Mario Hlawitschka und Gerik Scheuermann Lokale vs. Globale Analyse Lokale Analyse auf Zellen oder Nachbarschaften beschränkt Kaum Aussage über Faserverläufe möglich Bei Hinzunahme globaler Information ist Grenze zwischen unterschiedlichen Verläufen erkennbar

6 Mario Hlawitschka und Gerik Scheuermann Analyse von Faserbahnen Anforderung an Abstandsmaße: Symmetrie, keine Abhängigkeit von der Linienrichtung Effizient berechenbar Untersuchte Maße: Maximaler Abstand der Linien:max a d(i a,j a ) Mittlerer Punktabstand: avg d(i a,j a ) Norm der linearen Verschiebung:|| A T A|| 2 mit L’ = L + A dx Abstand der Endpunkte:d(i 1,j 1 ) + d(i N,j N )

7 Mario Hlawitschka und Gerik Scheuermann Direkte Darstellung von Kohärenzmaßen Vor und beide Richtungen müssen nach Umorientierung berücksichtigt werden Globale Orientierung nicht möglich  Lokal konsistente Orientierung berechnen

8 Mario Hlawitschka und Gerik Scheuermann Umsetzung (CPU) Verteilte Implementierung auf mehreren CPUs notwendig für hinreichende Geschwindigkeit Hierarchische Ansätze liefern hohe Präzision bei vertretbarem Rechenaufwand

9 Mario Hlawitschka und Gerik Scheuermann Umsetzung (GPU) Leichte Parallelisierbarkeit: Nutzung der Grafikkarte als Parallelrechner Geschwindigkeiten im interaktiven Bereich (ca. 10fps für Schnittebenen)

10 Mario Hlawitschka und Gerik Scheuermann Falschfarbendarstellung

11 Mario Hlawitschka und Gerik Scheuermann Linienplatzierung/Linienausdünnung

12 Mario Hlawitschka und Gerik Scheuermann Zusammenfassung Viele grundlegende Strukturen sind sichtbar Verzweigungen werden ähnlich der topologischen Auswertung angezeigt Einfache, effiziente Berechnung möglich Mehr Information als lokale Gradienten auf Tensordaten (Bildverarbeitung) Weniger Rauschanfällig als Clustering „Unsicherheiten“ sind auch im Ergebnisbild erkennbar Ergebnis weniger Abhängig von Kohärenzmaß als beim Clustering

13 Mario Hlawitschka und Gerik Scheuermann Ausblick Untersuchung, wann Clustering durch diese Methode ersetzt werden kann. Exakte Analyse bei verschiedenen Erkrankungen der Nervenbahnen nötig Vergleiche zwischen verschiedenen Datensätzen

14 Mario Hlawitschka und Gerik Scheuermann Danksagung Xavier Tricoche (Purdue University, Fayetteville, IN, USA) Christoph Garth (University of California at Davis, CA, USA) Gordon Kindlmann (Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, USA) Max-Planck-Institut für Kognitions und Neurowissenschaften, Leipzig und University of Utah, Salt Lake City für Datensätze

15 Fragen?


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