Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

Segmentierung in der medizinischen Bildverarbeitung.

Ähnliche Präsentationen


Präsentation zum Thema: "Segmentierung in der medizinischen Bildverarbeitung."—  Präsentation transkript:

1 Segmentierung in der medizinischen Bildverarbeitung

2 Definition Teilgebiet der digitalen Bildverarbeitung Inhaltlich zusammenhängende Bereiche Pixel Pixel Kanten Kanten Regionen Regionen Texturen Texturen Modelle Modelle

3 Anwendung in der Medizin CT (Computer Tomographie) Röntgen Sono Abdomen Echokardiographie Endoskopie

4 Verfahren Generell: automatische automatische semiautomatische semiautomatischePixelorientiertKantenorientiertRegionsorientiertModellbasiertTexturbasiert

5 Pixelorientierte Verfahren für jeden Pixel das Segment entschieden beliebig viele Segmente kann von Umgebung abhängen keine geschlossenen Segmente Otsu Nobuyuki 1979

6 Schwellwertverfahren wird am häufigsten angewandt eines der ältesten Verfahren eindimensionaler Wert… Grauwert Grauwert …wird mit Schwellwert verglichen Segmente Schwellwerte + 1

7 Binäres Bild Bei einem Schwellwert Zwei Segmente

8 Mehr als 2 Segmente Durch Angabe von mehreren Schwellwerten

9 Schwellwertdefinition Global Schwellwerte für das ganze Bild Schwellwerte für das ganze BildLokal Schwellwerte für Bereiche des Bildes Schwellwerte für Bereiche des BildesDynamisch Schwellwert je nach Umgebung Schwellwert je nach Umgebung

10 Kantenorientierte Verfahren Übergänge zwischen Segmenten (Kanten) erkennen Algorithmus liefert meist keine geschlossenen Kantenzüge Nachbesserung erforderlich Bekannte Verfahren: Live - Wire, Wasserscheidentransformation (Medizin, CT)

11 Kantenorientierte Verfahren Ablauf kantenorientierter Segmentierung glätten des Bildes (original Bild meist verrauscht) glätten des Bildes (original Bild meist verrauscht) z.B. Medianfilter Detektion von Kanten Detektion von KantenSobeloperator Nachbesserung, Nachbesserung, falsche Kanten entfernen, nicht erkannte Kanten hinzufügen

12 Medianfilter Glättung des Bildes Nichtlinearer Filter Isolierte Störungen werden ohne Nebeneffekte eliminiert Kanten und Grauwertverläufe bleiben unverändert

13 Sobel Operator Linearer Filter zur Kantendetektion Anwendung des Operators durch Faltung Filterkern mittig über jeden Pixel legen Summe über alle 9 Pixel berechnen Schwarz-Weiß-Übergängen liefert Minima bzw. Maxima Robust gegen leichtes rauschen

14 Kantenorientierte Verfahren Wasserscheidentransformation Grauwertunterschiede als Relief dargestellt Werte in Berge und Täler umgesetzt Gebirgslandschaft mit Wasser geflutet Dämme werden simuliert (Objektgrenzen)

15 Wasserscheidentransformation Problematik Ergebnisse meinst stark übersegmentiert Ergebnisse meinst stark übersegmentiert Ergebnis unkorrekt (Bildrauschen) Ergebnis unkorrekt (Bildrauschen)Filterverfahren Ergebnis abhängig vom Ausgangsbild (Körperteil) Ergebnis abhängig vom Ausgangsbild (Körperteil)

16 Wasserscheidentransformation Beispiel für eine brauchbare Anwendung ist das Schädel-CT.

17 Wasserscheidentransformationsvarianten Hierarchische Wasserscheidentransformation Automatisches Verfahren Automatisches Verfahren Ergebnis als Graph dargestellt Ergebnis als Graph dargestellt Rekursiv Rekursiv Problem: Wasserscheiden werden immer breiter Problem: Wasserscheiden werden immer breiter Markerbasierte Wasserscheidentransformation Semiautomatisches Verfahren Semiautomatisches Verfahren Nicht alle Bereiche geflutet Nicht alle Bereiche geflutet Interaktiv oder morphologische Operationen Interaktiv oder morphologische Operationen Interaktive Wasserscheidentransformation Semiautomatisches Verfahren Semiautomatisches Verfahren Anteil an Interaktion größer Anteil an Interaktion größer Include- und Exclude-Punkte Include- und Exclude-Punkte Besten Ergebnisse Besten Ergebnisse

18 Zusammenfassung Manuelle Segmentierung zuverlässig, aber hoher Zeitaufwand Vollständig automatische Segmentierung möglich Funktioniert nicht überall, Anwendungsbereich eingeschränkt Funktioniert nicht überall, Anwendungsbereich eingeschränkt Semiautomatische Segmentierung gut Viele Interaktionen mit Benutzer Viele Interaktionen mit Benutzer

19 Die Zeit ist um Vielen Dank für die Aufmerksamkeit


Herunterladen ppt "Segmentierung in der medizinischen Bildverarbeitung."

Ähnliche Präsentationen


Google-Anzeigen