Fraunhofer-Gesellschaft

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Scharf und Gut! - Vergleich von Qualitätsmaßen für die digitale Koloskopie

 
: Tepfenhart, Ronald; Prinzen, Martin; Mühldorfer, Steffen; Wittenberg, Thomas; Nowack, Sebastian

Feußner, H. ; Deutsche Gesellschaft für Computer- und Roboterassistierte Chirurgie -CURAC-:
CURAC 2014. Synergie durch Interdisziplinarität : 13. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Computer- und Roboterassistierte Chirurgie; 11. - 13. September 2014, München; Tagungsband
München, 2014
ISBN: 978-3-00-047154-4
pp.36-39
Deutsche Gesellschaft für Computer- und Roboterassistierte Chirurgie (CURAC Jahrestagung) <13, 2014, München>
German
Conference Paper
Fraunhofer IIS ()
Merkmal; medizinische BV; Kantendetektion; Filterung; Farbbilder; Computer Assistierte Endoskopie

Abstract
Durch die Möglichkeit, endoskopische Untersuchungen und Eingriffe digital zu erfassen und speichern, können die damit erzeugten und archivierten Videosequenzen zunehmend auch für eine Computer-Assistierte Diagnose genutzt werden. Da die interaktive Auswertung solcher Endoskopieaufnahmen durch Experten zeitintensiv und ermüdend ist, existiert der Bedarf an automatisierten Verfahren zur Unterstützung der klinischen Experten bei deren Auswertung. Allerdings ist bekannt, dass sich viele Teilsequenzen einer Aufnahme nicht für diagnostische Zwecke eignen, da deren Bildinhalte keine geeigneten diagnostischen Informationen aufweisen, d.h. sie sind vollständig oder partiell unscharf, falsch belichtet, verrauscht oder verdeckt. Es ist daher sinnvoll, solche nicht-informativen Teilsequenzen zu finden und auszublenden, um die nachfolgenden (interaktiven oder automatischen) Auswertungen zu erleichtern und zu beschleunigen. Im Rahmen dieses Beitrags werden am Beispiel der Koloskopie mehrere Qualitätsmaße zur Unterscheidung von „informativen“ und „nicht-informativen“ endoskopischen Teilsequenzen untersucht und miteinander verglichen. Eine Evaluierung der Qualitätsmaße wurde auf 13 koloskopischen Sequenzen mit jeweils 200 Teilbildern durchgeführt, wobei als Referenz jedes der 2600 Vollbilder von 5 unabhängigen Nutzern vorab mit Werten zwischen 1 („sehr informativ“) bis 5 („informationslos“) kategorisiert wurde. Von den untersuchten Qualitätsmaßen liefern der "Frequency Selective Weighted Median" als auch “Sum Modulus Difference“ die besten Ergebnisse gegenüber der manuell ermittelten Grundwahrheit. Die erzielten Ergebnisse und Erkenntnisse lassen sich in nachfolgenden Arbeiten sowohl auf Teil- oder Subbilder von endoskopischen Sequenzen als auch auf andere Anwendungen wie z.B. Aufnahmen der Blase oder Lunge übertragen.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-326199.html