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Download e-book for iPad: Bildverarbeitung für die Medizin 2017: Algorithmen - Systeme by Klaus Hermann Maier-Hein geb. Fritzsche, Thomas Martin

By Klaus Hermann Maier-Hein geb. Fritzsche, Thomas Martin Deserno geb. Lehmann, Heinz Handels, Thomas Tolxdorff

ISBN-10: 3662543443

ISBN-13: 9783662543443

ISBN-10: 3662543451

ISBN-13: 9783662543450

In den letzten Jahren hat sich der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2017 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - einige davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere Bildgebung und -akquisition, Maschinelles Lernen, Bildsegmentierung und Bildanalyse, Visualisierung und Animation, Zeitreihenanalyse, Computerunterstützte Diagnose, Biomechanische Modellierung, Validierung und Qualitätssicherung, Bildverarbeitung in der Telemedizin u.v.m.

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In den letzten Jahren hat sich der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2017 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - einige davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere Bildgebung und -akquisition, Maschinelles Lernen, Bildsegmentierung und Bildanalyse, Visualisierung und Animation, Zeitreihenanalyse, Computerunterstützte Diagnose, Biomechanische Modellierung, Validierung und Qualitätssicherung, Bildverarbeitung in der Telemedizin u.

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2). 1 Building the 4D statistical shape model Our approach for establishing landmark correspondences for model building largely follows that of [2]. Briefly summarized, an atlas representing the average shape of the cardiac structures in the training set at a reference phase (here: end-diastolic) is constructed whose automatically generated M landmarks are propagated to the training shapes by atlas-patient and intra-patient non-linear diffeomorphic registration. Subsequently, all shapes are mapped to the atlas space via patient-specific similarity transforms.

1. Exemplary stack of coronal slices (top) and the corresponding likelihood function (bottom). Overlayed centerlines were created manually (top) and calculated by our approach (bottom). of the curved path through the aortic arch. The choice of α is discussed in the experiments. Solving Eq. (1) for any location can be done efficiently by fast marching methods. Afterwards, the globally optimal is extracted by backtracking the earliest arrival in the end region by streamline integration on −∇T . 2 Likelihood function When tracing tubular structures it is most intuitive to utilize a so-called vesselness criterion.

Furthermore, the size of the polar image is smaller, which allows for a faster processing. Through this mapping the Cartesian coordinates (x, y) are converted to polar coordinates (r, ρ). The contours Cs from the transformed mask M are converted to polar space, where s corresponds to the current slice index. Fig 2 (c) shows an example of the polar image with the transformed contours. These contours are used to refine the boundaries of the blood pool. For the refinement the edge information is extracted using the Canny edge detector.

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Bildverarbeitung für die Medizin 2017: Algorithmen - Systeme - Anwendungen. Proceedings des Workshops vom 12. bis 14. März 2017 in Heidelberg by Klaus Hermann Maier-Hein geb. Fritzsche, Thomas Martin Deserno geb. Lehmann, Heinz Handels, Thomas Tolxdorff


by Christopher
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