Fraunhofer-Gesellschaft

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Unterscheidung von Polypen und Hintergrundgewebe in statischen Koloskopieaufnahmen

 
: Nowack, Sebastian; Benz, Michaela; Münzenmayer, Christian; Raithel, Martin; Prinzen, Martin; Mühldorfer, Steffen; Wittenberg, Thomas

Hahn, H.K. ; Deutsche Gesellschaft für Computer- und Roboterassistierte Chirurgie -CURAC-:
14. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Computer- und Roboterassistierte Chirurgie, CURAC 2015. Tagungsband : 17.-19.9.2015, Bremen
Bremen, 2015
ISBN: 978-3-00-050359-7
S.201-204
Deutsche Gesellschaft für Computer- und Roboterassistierte Chirurgie (CURAC Jahrestagung) <14, 2015, Bremen>
Deutsch
Konferenzbeitrag
Fraunhofer IIS ()
Verarbeitung; Segmentierung; medizinische BV; Klassifikation; flächenbasierte Segmentierung; Farbbilder; Endoskope; Computer Assistierte Endoskopie

Abstract
Früherkennung von neoplastischen Läsionen im Darm (d.h. meist in Form von Polypen) ist das zentrale Ziel der Vorsorge-Koloskopie (Darmspieglung). Aktuell ist die Koloskopie die aussagefähigste Methode zur Untersuchung des Darms. Mit dieser bildgebenden Prozedur wird die innere Oberfläche des Dickdarms nach auffälligen Regionen abgesucht. Im Rahmen eines Forschungsprojekts werden aktuell Komponenten entwickelt und evaluiert, um Polypen in koloskopischen HD-Bildern automatisch von Hintergrundgewebe zu unterscheiden. Basierend auf einer Datensammlung von über 2500 HD-Bildern mit über 5000 handannotierten Bereichen wurde mit Farbtexturansätzen eine Gesamtklassifikationsrate von ca. 90% bei der Unterscheidung von Polypen und gesundem Gewebe erzielt. Auf einer automatischen Segmentierung der Bilder mittels des sog. Superpixel(SLIC)-Algorithmus und der Kombination der detektierten Segmente mit der Handannotation wurde eine Gesamtklassifikationsrate von 80% erreicht.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-377285.html