Segmentierung von Aortenaneurysmen in CTA-Bildern mit dem statistischen Verfahren der Active Appearance Models

In diesem Beitrag werden Active Appearance Models (AAMs) zur Segmentierung der auseren Kontur von Aortenaneurysmen eingesetzt. Diese Aufgabe ist wegen des geringen Kontrastes zum umliegenden Gewebe und des Aufbaus der teils thrombotisierten oder kalzifizierten Gefaswande im Bereich eines Aneurysmas so komplex, dass sie aufgrund der Vielgestalt der Kontur in CT-Angiographie-Bildern die Verwendung eines statistischen Modells fur Form und eingeschlossene Textur rechtfertigt. Fur die Evaluation des Verfahrens wurden verschiedene statistische Modelle aus Schichten von neun CTA-Datensatzen trainiert und die Segmentierung anhand von Leave-One-Out-Tests uberpruft.

[1]  Max A. Viergever,et al.  Interactive segmentation of abdominal aortic aneurysms in CTA images , 2004, Medical Image Anal..

[2]  Bjarne K. Ersbøll,et al.  FAME-a flexible appearance modeling environment , 2003, IEEE Transactions on Medical Imaging.

[3]  Leo Grady,et al.  Semi-automatic aortic aneurysm analysis , 2007, SPIE Medical Imaging.

[4]  Erik Buskens,et al.  Two-year outcomes after conventional or endovascular repair of abdominal aortic aneurysms. , 2005, The New England journal of medicine.

[5]  Sven Loncaric,et al.  3D image analysis of abdominal aortic aneurysm , 2002, SPIE Medical Imaging.

[6]  Marcel Breeuwer,et al.  Segmentation of thrombus in abdominal aortic aneurysms from CTA with nonparametric statistical grey level appearance modeling , 2005, IEEE Transactions on Medical Imaging.

[7]  E Sorantin,et al.  3-D image analysis of abdominal aortic aneurysm. , 2000, Studies in health technology and informatics.

[8]  Timothy F. Cootes,et al.  Active Appearance Models , 1998, ECCV.