Download 3D-Bildsegmentierung mittels statistischer Formmodelle: by Sebastian T. Gollmer PDF

By Sebastian T. Gollmer

Sebastian T. Gollmer entwickelt neue Methoden und Algorithmen für die Erstellung statistischer Formmodelle, die Formmodellierung und die formmodellbasierte Bildsegmentierung. Der Autor diskutiert ihre Vorteile gegenüber den jeweils etablierten Verfahren aus der Literatur und evaluiert den generellen Einfluss dieser drei Aspekte auf die erzielbare Segmentierungsgenauigkeit. Letzteres erfolgt sowohl unter Verwendung neu entwickelter und etablierter Evaluierungsverfahren als auch im Rahmen realer Anwendungen. Von besonderer praktischer Relevanz zeigen sich dabei die exzellenten, mit einem neuen vollautomatischen Algorithmus erzielten Ergebnisse für die Unterkiefersegmentierung.

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3 Optimierung Für die Minimierung von Gl. 23) bzw. Gl. 24) wurden in [175] bzw. B. [107]) verwendet. : simulated annealing) [163] für die 3D-Korrespondenzoptimierung zum Einsatz kam. In der neuesten Arbeit von Davies et al. [68] wird der Simplex-Algorithmus (auch Downhill-Simplex-Verfahren) [228] benutzt. Ericsson und Åström [85] berech(j) nen mit Hilfe der Singulärwertzerlegung (Gl. 7)) den Gradienten ∂λm /∂xi , m = 1, . . , ns − 1, i = 1, . . , ns , j = 1, . . , np von LThodberg (Gl. 26)) analytisch, sodass eine effiziente Minimierung mit Hilfe des Gradientenabstiegsverfahrens möglich ist.

Mittels der Spezifität S wird gemessen, inwiefern die mit dem SFM in Gl. 11) generierten Formen valide sind bezüglich der dem Modell zugrunde gelegten Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (Gl. 15)). B. N = 1000) an Formvektoren {xk ∈ R3np ; k = 1, . . , N } durch zufälliges Ziehen von nm Formparametern b ∼ Nnm (0, Λ) generiert (s. Gl. 15)). Die Spezifität S kann nun quantifiziert werden als die Ähnlichkeit der durch die Formvektoren xk , k = 1, . . , N repräsentierten Formen Sk ∈ X ⊂ R3 mit den Trainingsformen {Si ∈ X ; i = 1, .

26)) eine Ad-hoc-Vereinfachung der ursprünglichen MDL-Zielfunktion dar, allerdings wurde später gezeigt [84], dass der Unterschied für große ns lediglich in einer Konstanten liegt. B. [128, 138, 283]) ist die analytische Differen- 30 Kapitel 2 Formmodellierung Abb. 13: Reparametrisierung mittels räumlich lokalisierter Gaußfunktionen [132] am Beispiel der Leber-Formen aus Abb. 12, hier von posterior aus betrachtet. Die Formen wurden zunächst einer initialen Neuvernetzung mit etwa 3np Abtastpunkten unterzogen.

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