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Computergestützte Endokarderkennung echokardiographischer Bildsequenzen

 

Levi, P.; Ahlers, R.-J.; May, F.; Schanz, M. ; Univ. Stuttgart, Institut für Parallele und Verteilte Höchstleistungsrechner; Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung -DAGM-; Gesellschaft für Informatik -GI-, Bonn:
Mustererkennung 1998. 20. DAGM-Symposium : Stuttgart, 29.September - 1.Oktober 1998
Berlin: Springer, 1998 (Informatik aktuell)
ISBN: 3-540-64935-2
S.447-454
Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung (Symposium) <20, 1998, Stuttgart>
Deutsch
Konferenzbeitrag
Fraunhofer IMS ()
Bildsegmentierung; Rauschunterdrückung; Ultraschalldiagnostik

Abstract
In der Ultraschalldiagnostik müssen für den Nachweis koronarer Herzerkrankungen mit Hilfe der Streß-Echokardiographie die Bewegungen des Endokards während der Systole und Diastole vollständig nachvollziehbar sein. Bedingt durch die zeitlich und örtlich stark verrauschten Aufnahmen in der Echokardiographie ist die Erkennung des Endokards durch den Diagnostiker oftmals nur bei laufender Bildsequenz möglich. Im einzelnen Standbild hingegen ist in Ermangelung einer zeitlichen Interpolationsmöglichkeit der Endokardverlauf nur unvollständig sichtbar. In diesem Beitrag wird ein Verfahren vorgestellt, das unter Verwendung eines an die besonderen Gegebenheiten von Ultraschallsequenzen angepaßten adaptiven Rangordnungsfilters, einer lokalen 3D-Grauwertäqualisation sowie eines Gebietswachstumsverfahrens die automatische Erkennung des Endokards realisiert. Es wird gezeigt, daß zur Rauschunterdrückung die Residuum-Filterung mit Hilfe eines mehrstufigen radialen Median-Filters sehr gute Ergebnisse l iefert. Der ermittelte Endokardverlauf wird nach Anhalten der Sequenz in das aktuelle Frame eingeblendet, so daß er auch im Einzelbild für eine Diagnose zur Verfügung steht. Die vorgestellten Simulationsergebnisse zeigen, daß die algorithmisch ermittelten Endokardverläufe gut mit den subjektiv empfundenen Verläufen übereinstimmen.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/PX-8410.html