Zusammenfassung
Aufbauend auf früheren Arbeiten wurde ein Bildverarbeitungssystem entwickelt, welches pleurale Verdickungen automatisch lokalisiert und visualisiert. Es liefert reproduzierbare, quantitative Daten, die eine genauere Beobachtung der Verdickungen ermöglichen als die konventionelle Befundungsmethode, und reduziert den für die Befundung nötigen Zeitaufwand. Die automatische Detektion findet innerhalb eines zweistufigen Algorithmus statt, der zuerst aus allen Schichten des Datensatzes die Pleurakonturen extrahiert und darauf aufbauend die Verdickungen in den Pleurakonturen detektiert. Da die Änderung der Form einer Verdickung ein wichtiges Kriterium bei der Entscheidung ist, ob eine Verdickung entartet, wurde eine Möglichkeit zur Visualisierung der Verdickungen und der Lungenflügel implementiert. Diese können nun aus allen Perspektiven betrachtet werden. Unterschiede in den Verdickungen zweier aufeinanderfolgender Scans können so erkannt werden.
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Jäger, P., Vogel, S., Knepper, A., Kraus, T., Aach, T. (2006). 3D-Erkennung, Analyse und Visualisierung pleuraler Verdickungen in CT-Daten. In: Handels, H., Ehrhardt, J., Horsch, A., Meinzer, HP., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2006. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/3-540-32137-3_3
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