Automatische Generierung von Bildmerkmalen für die Segmentierung von CT-Bilddaten mit deformierbaren Modellen

Es wird eine Methode zur Segmentierung von anatomischen Strukturen mit dreidimensionalen, deformierbaren Formmodellen basierend auf Organwahrscheinlichkeitskarten vorgestellt. Diese Karten sind das Ergebnis eines uberwachten, Texturmerkmale nutzenden Klassifikationssystems, das den Voxeln der CT-Bilddaten die Wahrscheinlichkeit der Zugehorigkeit zur gesuchten Organklasse zuordnet. Das Formmodell fuhrt seine Adaption beruhend auf einer Organwahrscheinlichkeitskarte aus, was eine automatische Ubertragung des Modells zur Segmentierung neuer Organe ermoglicht. Fur die Segmentierung von 13 Ohrspeicheldrusen bzw. 9 Harnblasen wurde eine mittlere Entfernung zur manuellen Segmentierung eines Klinikers von 1,71 mm bzw. 2,52 mm erreicht, im Vergleich zu 4,99 mm bzw. 2,39 mm einer grauwertbasierten Modelladaption.