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

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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Somit ist es möglich, den Einfluss der Korrespondenzen auf die mit einem SFM erzielbare Segmentierungsgüte unmittelbar zu bewerten. 1 Korrespondenzgüte Die von Davies [73] eingeführten Gütekriterien Spezifität und Generalisierungsfähigkeit werden inzwischen quasi standardmäßig für die Quantifizierung der Güte der Korrespondenzen und damit des SFM eingesetzt. Für beide Kriterien wird die Ähnlichkeit zwischen unterschiedlichen Formen mit Hilfe einer Metrik bzw. Distanzfunktion D : X × X → R in Abhängigkeit von der Anzahl nm der Formparameter b (Gl.

19) kann eine Rekonstruktion y bestimmt werden, welche im Gegensatz zu einer Maximierung von Gl. 15) nicht auf den Unterraum F beschränkt ist [59]. Äquivalent zur Maximierung von Gl. 19) ist die Minimierung ihrer negativen Log-Likelihood-Funktion bzw. Formenergie [59] 2 EForm (y) = 1 nm b(m) ry + 2 m=1 λm 2τ 2 + K, wobei in der Konstanten K die von y unabhängigen Terme zusammengefasst sind. Unter Vernachlässigung von K sowie Berücksichtigung von Gl. 22a) m=1 nm + 1 2 (λm − λ⊥ )−1 b(m) . 22b) EForm (y) setzt sich aus den beiden bereits erwähnten Termen DIFS und DFFS zusammen.

12: Korrespondenzoptimierung mittels Reparametrisierung am Beispiel von LeberFormen Si , i = 1, . . , ns . Die modellbasierte Zielfunktion wird iterativ durch Modifikation der Parametrisierungen optimiert. In jeder Iteration werden durch Neuvernetzung der Si die Formvektoren xi erstellt und ein SFM (Gl. 11)) berechnet. Die Farben der sphärischen Parametrisierung ω i , i ∈ {1, . . , ns } markieren Eins-zu-eins-Korrespondenzen mit der Form Si in Abb. 11. Die farbigen Linien markieren korrespondierende Bereiche der Trainingspopulation.

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