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Reduktion von Rissartefakten durch nicht-lineare Registrierung in histologischen Schnittbildern

  • In dieser Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, das Rissartefakte, die in histologischen Rattenhirnschnitten vorkommen können, durch nicht-lineare Registrierung reduziert. Um die Optimierung in der Rissregion zu leiten, wird der Curvature Registrierungsansatz um eine Metrik basierend auf der Segmentierung der Bilder erweitert. Dabei erzielten Registrierungen mit der ausschließlichen Segmentierung des Risses bessere Ergebnisse als Registrierungen mit einer Segmentierung des gesamten Hirnschnitts. Insgesamt zeigt sich eine deutliche Verbesserung in der Rissregion, wobei der verbleibende reduzierte Riss auf die Glattheitsbedingungen des Regularisierers zurückzuführen ist.

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Verfasserangaben:Nicole Schubert, Uwe Pietrzyk, Martin Reißel, Christoph PalmORCiDGND
URL / DOI:http://sunsite.informatik.rwth-aachen.de/Publications/CEUR-WS/Vol-446/p410.pdf
Titel des übergeordneten Werkes (Deutsch):Bildverarbeitung für die Medizin 2009; Algorithmen - Systeme - Anwendungen; Proceedings des Workshops vom 22. bis 25. März 2009 in Heidelberg
Verlag:Springer
Verlagsort:Berlin
Dokumentart:Konferenzveröffentlichung (Beitrag)
Sprache der Veröffentlichung:Deutsch
Jahr der Veröffentlichung:2009
Datum der Freischaltung:22.01.2020
GND-Schlagwort:Registrierung <Bildverarbeitung>; Nichtlineare Optimierung; Bildsegmentierung; Gehirn; Schnittdarstellung
Erste Seite:410
Letzte Seite:414
Fakultäten / Institute / Einrichtungen:Fakultät Informatik und Mathematik
Fakultät Informatik und Mathematik / Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)
Publikationsherkunft:Externe Publikationen
Forschungsschwerpunkt:Lebenswissenschaften und Ethik
Lizenz (Deutsch):Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG