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Philipps-Universität Marburg

1. Egger, Jan. Segmentierung medizinischer Bilddaten und bildgestützte intraoperative Navigation.

Degree: 2017, Philipps-Universität Marburg

Die Entwicklung von Algorithmen zur automatischen oder semi-automatischen Verarbeitung von medizinischen Bilddaten hat in den letzten Jahren mehr und mehr an Bedeutung gewonnen. Das liegt zum einen an den immer besser werdenden medizinischen Aufnahmemodalitäten, die den menschlichen Körper immer feiner virtuell abbilden können. Zum anderen liegt dies an der verbesserten Computerhardware, die eine algorithmische Verarbeitung der teilweise im Gigabyte-Bereich liegenden Datenmengen in einer vernünftigen Zeit erlaubt. Das Ziel dieser Habilitationsschrift ist die Entwicklung und Evaluation von Algorithmen für die medizinische Bildverarbeitung. Insgesamt besteht die Habilitationsschrift aus einer Reihe von Publikationen, die in drei übergreifende Themenbereiche gegliedert sind: -Segmentierung medizinischer Bilddaten anhand von vorlagenbasierten Algorithmen -Experimentelle Evaluation quelloffener Segmentierungsmethoden unter medizinischen Einsatzbedingungen -Navigation zur Unterstützung intraoperativer Therapien Im Bereich Segmentierung medizinischer Bilddaten anhand von vorlagenbasierten Algorithmen wurden verschiedene graphbasierte Algorithmen in 2D und 3D entwickelt, die einen gerichteten Graphen mittels einer Vorlage aufbauen. Dazu gehört die Bildung eines Algorithmus zur Segmentierung von Wirbeln in 2D und 3D. In 2D wird eine rechteckige und in 3D eine würfelförmige Vorlage genutzt, um den Graphen aufzubauen und das Segmentierungsergebnis zu berechnen. Außerdem wird eine graphbasierte Segmentierung von Prostatadrüsen durch eine Kugelvorlage zur automatischen Bestimmung der Grenzen zwischen Prostatadrüsen und umliegenden Organen vorgestellt. Auf den vorlagenbasierten Algorithmen aufbauend, wurde ein interaktiver Segmentierungsalgorithmus, der einem Benutzer in Echtzeit das Segmentierungsergebnis anzeigt, konzipiert und implementiert. Der Algorithmus nutzt zur Segmentierung die verschiedenen Vorlagen, benötigt allerdings nur einen Saatpunkt des Benutzers. In einem weiteren Ansatz kann der Benutzer die Segmentierung interaktiv durch zusätzliche Saatpunkte verfeinern. Dadurch wird es möglich, eine semi-automatische Segmentierung auch in schwierigen Fällen zu einem zufriedenstellenden Ergebnis zu führen. Im Bereich Evaluation quelloffener Segmentierungsmethoden unter medizinischen Einsatzbedingungen wurden verschiedene frei verfügbare Segmentierungsalgorithmen anhand von Patientendaten aus der klinischen Routine getestet. Dazu gehörte die Evaluierung der semi-automatischen Segmentierung von Hirntumoren, zum Beispiel Hypophysenadenomen und Glioblastomen, mit der frei verfügbaren Open Source-Plattform 3D Slicer. Dadurch konnte gezeigt werden, wie eine rein manuelle Schicht-für-Schicht-Vermessung des Tumorvolumens in der Praxis unterstützt und beschleunigt werden kann. Weiterhin wurde die Segmentierung von Sprachbahnen in medizinischen Aufnahmen von Hirntumorpatienten auf verschiedenen Plattformen evaluiert. Im Bereich Navigation zur Unterstützung intraoperativer Therapien wurden Softwaremodule zum Begleiten von… Advisors/Committee Members: Freisleben, Bernd (advisor).

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APA (6th Edition):

Egger, J. (2017). Segmentierung medizinischer Bilddaten und bildgestützte intraoperative Navigation. (Doctoral Dissertation). Philipps-Universität Marburg. Retrieved from 10.17192/es2017.0001; http://archiv.ub.uni-marburg.de/es/2017/0001

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Egger, Jan. “Segmentierung medizinischer Bilddaten und bildgestützte intraoperative Navigation.” 2017. Doctoral Dissertation, Philipps-Universität Marburg. Accessed September 25, 2018. 10.17192/es2017.0001; http://archiv.ub.uni-marburg.de/es/2017/0001.

MLA Handbook (7th Edition):

Egger, Jan. “Segmentierung medizinischer Bilddaten und bildgestützte intraoperative Navigation.” 2017. Web. 25 Sep 2018.

Vancouver:

Egger J. Segmentierung medizinischer Bilddaten und bildgestützte intraoperative Navigation. [Internet] [Doctoral dissertation]. Philipps-Universität Marburg; 2017. [cited 2018 Sep 25]. Available from: 10.17192/es2017.0001; http://archiv.ub.uni-marburg.de/es/2017/0001.

Council of Science Editors:

Egger J. Segmentierung medizinischer Bilddaten und bildgestützte intraoperative Navigation. [Doctoral Dissertation]. Philipps-Universität Marburg; 2017. Available from: 10.17192/es2017.0001; http://archiv.ub.uni-marburg.de/es/2017/0001

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