3D-Bildsegmentierung mittels statistischer Formmodelle

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.

Der Inhalt

• Statistische Formmodelle
• Evaluierung der Korrespondenzgüte
• Untersuchung der Normalverteilungsannahme
• Kernbasierte Formmodellierung
• Relaxiertes aktives Formmodell
• Unterkiefer- und Abdomensegmentierung

Die Zielgruppen

• Dozierende und Studierende der Informatik, angewandten Mathematik und Ingenieurwissenschaften mit dem Schwerpunkt medizinische Bildverarbeitung
• Anwender aus dem Bereich der medizinischen Bildverarbeitung und Computer Vision

Der Autor

Sebastian T. Gollmer promovierte als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Medizintechnik der Universität zu Lübeck. Zurzeit ist er bei einem der Weltmarktführer für die Herstellung dentaler Bohrschablonen tätig.

Der Herausgeber

Die Reihe Aktuelle Forschung Medizintechnik - Latest Research in Medical Engineering wird herausgegeben von Thorsten M. Buzug.