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Segmentierung des Myokards aus Datensätzen der Kernspintomographie

 
: Grimm, A.G.
: Dold, C.

Darmstadt, 2005, 121 pp.
Darmstadt, FH, Master Thesis, 2005
German
Master Thesis
Fraunhofer IGD ()
maximum intensity projection; MIP; magnetic resonance imaging; MRI; 4D Segmentation; medical imaging; cardiology

Abstract
Eine der häufigsten Todesursachen in wohlhabenden Ländern ist der Herzinfarkt. 8,2% der Sterbefälle 2002 in der BRD erfolgten durch einen solchen. Aus Aufnahmen der Kernspintomographie können Informationen gewonnen werden, die zur Prophylaxe eines Herzinfarkts eingesetzt werden können. Zu dieser Informationsgewinnung können (unter anderem) Segmentierungen des Herzmuskels (Myokard) eingesetzt werden. Die Herausforderung bei dieser Segmentierung stellt der teilweise nicht vorhandene Grauwertunterschied des Myokards mit der Umgebung im MRT-Bild dar. In dieser Arbeit wurden zwei Verfahren zur Segmentierung des Myokards aus Datensätzen der Kernspintomographie konzipiert und innerhalb der Plattform MIP realisiert. Ein Ansatz basiert auf einer Geodesic Active Contours (GAC)-Segmentierung, der andere auf einem neuen Verfahren: Der Measure and Estimate (MAE)-Segmentierung. Für den GAC-Ansatz wurde von einer bereits bestehenden GAC-Segmentierungskette ausgegangen, die zur Lebersegmentierung erfolgreich eingesetzt wurde, aber für die Myokardsegmentierung ungeeignet ist. Diese Kette wurde bezüglich des speziellen Segmentierungsziels optimiert. Besonderheiten der so erzielten Filterkette sind das automatische Setzen der Vielzahl von notwendigen Seedpoints für den verwendeten Fast Marching-Filter und die Verwendung von Region Growing-Segmentierungen des Myokards und des Ventrikels in der Vorverarbeitung. Der MAE-Ansatz basiert auf einem Teil der Vorverarbeitung der optimierten GAC-Segmentierungskette, variiert aber in der eigentlichen Segmentierung vollständig. Nach der Vorverarbeitung der Bilder erfolgt eine in dieser Arbeit konzipierte Analyse, in der bestimmt wird, welche Teile der Myokardkontur bestimmbar sind und welche abgeschätzt werden müssen. Die innere Kontur wird anhand einer Region Growing-Segmentierung des Ventrikels bestimmt. Die Detektion der äußeren Kontur geschieht basierend auf einer Region Growing-Segmentierung des Myokards. Hierbei wird erkannt welche Bereiche der äußeren Kontur bestimmt werden können und welche abgeschätzt werden müssen. Die Abschätzung erfolgt anschließend. Auf Basis dieses gesammelten Wissens resultiert die eigentliche Segmentierung.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-29634.html