Evolutionäres Graphmatching zur Handknochen-Identifikation

Im medizinischen Umfeld ist haufig eine Identifikation lokaler Bildinhalte (z.B. Organe) erforderlich. Dazu lassen sich Bildinhalte als Graphstruktur abstrahieren und mit fur die jeweilige Anwendung statistisch ermittelten Strukturprototypen vergleichen. Die Identifikation unbekannter Inhalte zu den Prototypen entspricht dann einem Graphmatching. In dieser Arbeit wird dazu ein auf evolutionarer Spieletheorie basierender Ansatz verwendet. Die Praxistauglichkeit wird am Beispiel der Identifikation von 19 Handknochen in 96 Handradiographien evaluiert und mit weiteren Matchingverfahren verglichen. Bei durchschnittlich 2.300 hierarchisch segmentierten Regionen je Radiographie werden mit 34 regionalen und 12 relationalen Merkmalen Werte von bis zu 71,63%, 65,76% bzw. 64,08% fur Recall, Precision bzw. F-Measure fur 27 unterschiedliche Parametrierungen erzielt.