in der medizinischen Bildverarbeitung Segmentierung in der medizinischen Bildverarbeitung

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

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

Verfahren Generell: Pixelorientiert Kantenorientiert Regionsorientiert automatische semiautomatische Pixelorientiert Kantenorientiert Regionsorientiert Modellbasiert Texturbasiert

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

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

Binäres Bild Bei einem Schwellwert Zwei Segmente

Mehr als 2 Segmente Durch Angabe von mehreren Schwellwerten

Schwellwertdefinition Global Schwellwerte für das ganze Bild Lokal Schwellwerte für Bereiche des Bildes Dynamisch Schwellwert je nach Umgebung

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Die Zeit ist um Vielen Dank für die Aufmerksamkeit