Erweiterte statistische Formmodelle mit probabilistischen Punktkorrespondenzen zur wissensbasierten 3D-Segmentierung medizinischer Bildobjekte
Das Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung von modell- und wissensbasierten Methoden zur automatischen 3D-Segmentierung diagnostisch und therapeutisch relevanter Bildobjekte in räumlichen BiIdfolgen. Modell- und wissensbasierte Segmentierungstechniken inkorporieren Vorwissen über die Form und den Kontext zu segmentierender Bildstrukturen. Durch den im Rahmen des Projektes verfolgten erweiterten Modellierungsansatz soll die Möglichkeit zur Repräsentation der natürlichen 3D-Formvariabilität medizinischer Bildstrukturen in statistischen Formmodellen deutlich erhöht und eine optimierte Ausnutzung der Forminformationen auch bei kleinen Trainingsmengen ermöglicht werden. Die erweiterten statistischen Formmodelle ermöglichen zudem die Repräsentation verschiedener Subformtypen und sollen über Segmentierungsfragestellungen hinaus auch für die Klassifikation und Erkennung verschiedener 3D-Formtypen genutzt werden. Zur robusten, simultanen Segmentierung eng benachbarter Bildobjekte wird Vorwissen über die zu segmentierenden Strukturen und ihre Umgebung in das Verfahren inkorporiert. Die neuen Methoden werden an klinisch relevanten Segmentierungsproblemen aus dem Bereich der Strahlentherapie und der computergestützten Operationsplanung evaluiert.
Statistisches Formmodell des Putamen (Hirnregion)
Das Projekt wird durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert.
Ausgewählte Publikationen:
- Heike Hufnagel, Xavier Pennec, Jan Ehrhardt, Heinz Handels, Nicholas Ayache: Point-Based Statistical Shape Models with Probabilistic Correspondences and Affine EM-ICP, In: Horsch A., Deserno T.M., Handels H., Meinzer H.-P., Tolxdorff T. (Hrsg.), Bildverarbeitung für die Medizin 2007, BVM 2007, Informatik aktuell, Springer Verlag, Berlin, 434-438, 2007.
- Heike Hufnagel, Xavier Pennec, Jan Ehrhardt, Heinz Handels, Nicholas Ayache, Shape Analysis Using a Point-Based Statistical Shape Model Build on Correspondence Probabilites, 10th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention 2007, MICCAI 2007, Brisbane, Australia (accepted).
Projektteam:
Heike Hufnagel
Jan Ehrhardt
Dr. Heinz Handels
Kooperationspartner:
Prof. Dr. Nicholas Ayache
Dr. Xavier Pennec
INRIA, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, Epidaure Group, Sophia Antipolis Cedex, Frankreich
