Hochdimensionale Transformationen zur Bestimmung morphologischer Veränderungen bei Hirninfarkt
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Quantifizierung morphologischer Veranderungen, die durch Hirninfarkte verursacht werden, erfordern neue Bildverarbeitungs-Techniken, um die z.T. auch sehr weit vom initialen Infarkt lokalisierten sekundaren Volumenanderungen detektieren zu konnen. Es wird ein System von linearen und nicht-linearen Anpassungs-Verfahren vorgestellt, mit dem eine nicht-invasive, kontinuierliche in-vivo Bestimmung von Raumunterschieden ermoglicht wird. Das Verfahren verwendet — ohne Interpolation — die Grauwert-Information samtlicher Volumenelemente, womit die grostmogliche Ausnutzung an Information zur Bestimmung hochdimensionaler Transformationen erreicht wird. Die Ergebnisse zeigen vom initial kleinen Infarktfokus ausgehende, weit ausgedehnte, betroffene Gebiete.
[1] Karl Zilles,et al. Limitations of the principal-axes theory , 1997, IEEE Transactions on Medical Imaging.
[2] Karl J. Friston,et al. Why Voxel-Based Morphometry Should Be Used , 2001, NeuroImage.
[3] T. Schormann,et al. Statistics of Nonlinear Spatial Distortions in Histological Images , 2001 .
[4] Karl J. Friston,et al. Spatial registration and normalization of images , 1995 .
[5] T. Schormann,et al. Alignment of 3‐D brain data sets originating from MR and histology , 1993 .