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Medizinische Bildverarbeitung Bildanalyse, Mustererkennung und Visualisierung für die computergestützte ärztliche Diagnostik und Therap...
Medizinische Bildverarbeitung Bildanalyse, Mustererkennung und Visualisierung für die computergestützte ärztliche Diagnostik und Therapie 2., überarbeitete und erweiterte Auflage STUDIUM
VIEWEG+ TEUBNER
Inhaltsverzeichnis 1 EINLEITUNG
1
1.1 Entwicklung der Medizinischen Bildverarbeitung
3.2 Erstellung diagnoseunterstützender Erkennungssysteme 3.2.1 Aufbau von Lernstichproben 3.2.2 Training eines Klassifikators 3.2.3 Erkennung von Bildobjekten
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4 REGISTRIERUNG MEDIZINISCHER BILDDATEN
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4.1 Grundlagen
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4.2 Starre, affine und perspektivische Transformationen
Inhaltsverzeichnis XI 5.5 Live-Wire-Segmentierung 5.5.1 Kontursegmentierung als graphentheoretisches Optimierungsproblem 5.5.2 Kostendefinition 5.5.3 Berechnung des Pfadgraphen nach Dijkstra 5.5.4 Anwendung des Live-Wire-Verfahrens 5.5.5 Methodische Erweiterungen 5.5.5.1 Vereinfachte Saatpunktselektion auf der Kontur 5.5.5.2 Kostentraining 5.5.5.3 Erweiterung zur atlasbasierten Segmentierung von Bildfolgen
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5.6 Aktive Konturmodelle und deformierbare Modelle 5.6.1 Kontursuche als Optimierungsproblem 5.6.1.1 Innere Energie 5.6.1.2 Äußere Energie 5.6.1.3 Energieminimierung 5.6.2 Aktive Konturmodelle in der Anwendung
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5.7 Level-Set-Segmentierung 5.7.1 Level-Set-Modellierung 5.7.2 Anpassungsprozess und Speed-Funktion
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5.8 Modellbasierte Segmentierung mit statistischen Formmodellen 137 5.8.1 Formrepräsentationen und -modelle 137 5.8.1.1 M-reps 137 5.8.1.2 Point Distribution Model 141 5.8.2 Generierung statistischer Formmodelle mit dem Point Distribution Model.. 141 5.8.3 Evaluation von statistischen Formmodellen 145 5.8.4 Segmentierung mit aktiven Formmodellen 145 5.8.5 Segmentierung mit aktiven Erscheinungsmodellen 147 5.8.5.1 Lokale statistische Erscheinungsmodelle 147 5.8.5.2 Regionenbasierte statistische Erscheinungsmodelle 148 5.9 Atlasbasierte Segmentierung durch nicht-lineare Registrierung 5.9.1 Methode 5.9.2 Anwendungsbeispiel
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5.10 Evaluation von Segmentierungsergebnissen 5.10.1 Mittlerer Kontur-und Oberflächenabstand 5.10.2 Hausdorff-Distanzen 5.10.3 Dice- und Jaccard-Koeffizienten 5.10.4 Flächenüberdeckung 5.10.5 Phantome
152 152 153 154 154 155
XII
Inhaltsverzeichnis
6 QUANTITATIVE BILDANALYSE
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6.1 Elementare Bildanalysefunktionen 6.1.1 Abstandsmessung 6.1.2 Winkelmessung 6.1.3 Flächenmessung und Volumetrie 6.1.4 Quantitative Analyse in Regions of Interest
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6.2 Texturanalyse 6.2.1 Haralick'sche Texturmerkmale 6.2.2 Texturenergien nach Laws 6.2.3 Texturmerkmale aus dem Powerspektrum
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6.3 Fraktale Biidanalyse 6.3.1 Ähnlichkeitsdimension 6.3.2 Hausdorff-Dimension 6.3.3 Fraktale Kästchendimension 6.3.4 Bestimmung der fraktalen Kästchendimension digitaler Bildmuster 6.3.5 Fraktale Dimension gebrochener Brownscher Flächen 6.3.5.1 Gebrochene Brownsche Bewegung 6.3.5.2 Gebrochene Brownsche Flächen 6.3.5.3 Bestimmung der fraktalen Dimension und des Parameters H
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6.4 Morphologische Bildanalyse 6.4.1 Momente einer Kontur 6.4.2 Normalisierte radiale Distanzen und Rauhigkeit 6.4.3 Fourier-Deskriptoren 6.4.4 Kompaktheit und Rundheit 6.4.5 Elongiertheit
192 193 196 197 199 200
7 KLASSIFIKATION UND BILDERKENNUNG
201
7.1 Mathematische Grundlagen 7.1.1 Klassifikation als Optimierungsproblem 7.1.2 Bayes-Strategie 7.1.3 Minimax- und Neyman-Pearson-Strategie
7.5 Evaluation von Mustererkennungssystemen 7.5.1 Hold-out-Methode 7.5.2 Leaving-one-out-Methode
8 AUSWAHL UND TRANSFORMATION VON MERKMALEN
250 253 253
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8.1 Auswahl von Merkmalen 8.1.1 Bewertung von Merkmalen 8.1.2 Heuristische Strategien und Greedy-Algorithmen 8.1.3 Genetische Algorithmen 8.1.3.1 Grundlagen 8.1.3.2 Selektionsverfahren 8.1.3.3 Rekombination 8.1.3.4 Mutation 8.1.3.5 Steuerung der Populationsentwicklung 8.1.3.6 Optimierang genetischer Algorithmen für die Merkmalsauswahl...
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8.2 Transformation von Merkmalen 8.2.1 Hauptkomponentenanalyse 8.2.1.1 Mathematische Grundlagen 8.2.1.2 Reduktion der Merkmalsanzahl 8.2.1.3 Anwendungen in der Medizinischen Bildverarbeitung 8.2.2 Merkmalstransformation unter Berücksichtigung der Interklassenund der gepoolten Intraklassen-Streuungsmatrix
274 274 274 277 279 281
XIV Inhaltsverzeichnis
9 VISUALISIERUNG MEDIZINISCHER BILDDATEN
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9.1 Visualisierung und Transformation von Grauwertbildern 9.1.1 Fensterung 9.1.2 Grauwerttransformationen 9.1.2.1 Lineare Skalierung der Grauwerte 9.1.2.2 Logarithmische und exponentielle Skalierung der Grauwerte 9.1.3 Zoom-Operation 9.1.4 Bildinterpolation
285 285 286 287 288 289 289
9.2 Visualisierung und Transformation von Farbbildern 9.2.1 Farbmodelle und Farbräume 9.2.1.1 RGB-Farbraum und XYZ-Farbmodell 9.2.1.2 HSV-Farbraum 9.2.1.3 HLS-Farbraum 9.2.2 Farbraumtransformationen 9.2.3 Farbdarstellung von Segmentierungsergebnissen
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9.3 3D-Visualisierung 9.3.1 Basistechniken zur Visualisierung von 3D-Bildfolgen 9.3.2 3D-Visualisierang in der medizinischen Anwendung 9.3.3 Oberflächen- versus voxelbasierte 3D-Visualisierang 9.3.4 Generierung von Oberflächenmodellen 9.3.4.1 Konturbasierte Triangulation 9.3.4.2 Marching-Cubes-Algorithmus 9.3.5 Beleuchtung, Schattierung und Transparenz 9.3.5.1 Phong'sches Beleuchtungsmodell 9.3.5.2 Schattierung 9.3.5.2.1 Konstante Schattierung 9.3.5.2.2 Gouraud-Schattierang 9.3.5.2.3 Phong-Schattierung 9.3.5.3 Transparenz 9.3.6 Direktes Volumenrendering 9.3.6.1 Ray Tracing und optische Modelle 9.3.6.2 Volumenrenderingintegral 9.3.6.3 Auswertung des Volumenrenderingintegrals 9.3.6.4 Approximation der Normalen im Voxelmodell 9.3.6.5 Integralschattierung 9.3.6.6 Maximumsprojektion 9.3.6.7 Voxelbasiertes Oberflächenrendering 9.3.7 3D-Interaktionen
10.1 3D-Bildanalyse intrakranieller Tumoren in MR-Bildfolgen 10.1.1 Medizinische Grundlagen 10.1.2 Computergestützte Hirntumoranalyse 10.1.2.1 3D-Formanalyse der Hirntumoren 10.1.2.2 Analyse der Tumorberandung 10.1.2.2.1 Fraktale Analyse der Tumorberandung und innerer Konturen 10.1.2.2.2 Tumorrandprofile 10.1.2.3 Texturanalyse des Tumorinneren 10.1.2.4 Quantifizierung der Kontrastmittelaufnahme 10.1.3 Bewertung der Tumormerkmale und Diagnoseunterstützung
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10.2 4D-Büdanalyse atmungsbedingter Lungenbewegungen 10.2.1 Medizinischer Hintergrund 10.2.2 4D-Bilddaten 10.2.3 Segmentierung und 3D-Visualisierung 10.2.4 Analyse der Lungenbewegung 10.2.5 Analyse der Tumormobilität
359 359 360 360 361 363
10.3 Computerunterstützte Erkennung von Hauttumoren in Oberflächenprofilen 10.3.1 Medizinische Problemstellung 10.3.2 Visualisierung der Hautoberflächenprofile 10.3.3 Profilcharakterisierung durch Bildanalysemethoden 10.3.3.1 Texturanalyse der Oberflächenprofile 10.3.3.2 Fraktale Analyse der Oberflächenprofile 10.3.4 Merkmalsauswahl für die Melanomerkennung 10.3.5 Computergestützte Melanomerkennung
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XVI Inhaltsverzeichnis 10.4 Computergestützte 3D-Planung und Simulation von Hüftoperationen 10.4.1 Medizinischer Hintergrund 10.4.2 Vorverarbeitung der Bilddaten 10.4.3 Techniken für die computergestützte Operationsplanung 10.4.4 Simulation der Operation und computergestütztes Prothesendesign
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10.5 Virtual-Reality-Simulator für das Training von Punktionen 10.5.1 Medizinischer Hintergrund 10.5.2 Vorverarbeitung 10.5.3 Visualisierungskomponente 10.5.4 Haptische Komponente 10.5.5 VR-Training von Lumbalpunktionen