Bildverarbeitung für die Medizin 2000

1. Front Matter

   Pages I-XVII

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2. Eingeladener Vortrag

   1. 20 Jahre Medizinische Bildverarbeitung

      • Hans-Peter Meinzer

      Pages 1-9

3. Registrierung und Bildvergleich

   1. Front Matter

      Pages 11-11

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   2. Registrierung und Fusion von funktionellen und anatomischen MRT-Daten

      • Torsten Rohlfing, Jürgen Beier, Jay B. West, Ulrich-Wilhelm Thomale, Thomas Liebig, Christian A. Taschner

      Pages 13-17

   3. Automatische Registrierung von CT- und MR-Bildfolgen für die dreidimensionale Planung von Hüftoperationen

      • J. Ehrhardt, H. Handels, W. Plötz, S. J. Pöppl

      Pages 18-22

   4. Automatische Übertragung von präoperativen fMRI-Markern in intraoperative MR-Datensätze

      • M. Wolf, T. Vogel, P. Weierich, Ch. Nimsky, H. Niemann

      Pages 23-27

   5. A New Approach to Define Landmarks for Point-Based Warping in Brain Imaging

      • Rainer Pielot, Michael Scholz, Klaus Obermayer, Eckart D. Gundelfinger, Andreas Hess

      Pages 28-32

   6. 3D Fusion von physiologischen Bild- und anatomischen Volumendatensätzen

      • R. Ringler, W. Hopfer, C. Forster

      Pages 33-37

   7. 3D Volumenbeschneidung bei der voxelbasierten Registrierung medizinischer Bilddaten: Verfahren und quantitative Analyse

      • Torsten Rohlfing, Jürgen Beier

      Pages 38-42

   8. Automatische Verfolgung von Augenlidbewegungen und Korrelation mit EMG-Daten

      • Thomas Wittenberg, Robert Frischholz, Stephan Wolf, Monika Tigges, Bernhard Suchy, Simone Schneider

      Pages 43-47

   9. Elastic Medical Image Registration Using Surface Landmarks with Automatic Finding of Correspondences

      • Mike Fornefett, Karl Rohr, H. Siegfried Stiehl

      Pages 48-52

   10. Ein System zur funktionellen Perfusionsuntersuchung der Niere bei gleichzeitiger Unterdrückung der Atembewegung des Organs

       • Jens Martin, Jens Hiltner, Bernd Reusch, Thomas Hackländer, Jörg Stattaus

       Pages 53-57

   11. Gesteigerte Registrierungsgenauigkeit verrauschter Bilddaten durch Coincidence Thresholding

       • Torsten Rohlfing, Jürgen Beier

       Pages 58-62

   12. Registration of Intramodal Medical Images Using a Novel s-Distance Approach

       • Zdzisław Król

       Pages 63-67

4. Segmentierung

   1. Front Matter

      Pages 69-69

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   2. Automatische Parameterwahl für Ballon-Modelle

      • Jörg Bredno, Thomas Lehmann, Klaus Spitzer

      Pages 71-75

   3. Characterization of Storke Lesions Using a Histrogram-Based Data Analysis Including Diffusion- and Perfusion-Weighted Imaging

      • Alexander Grzesik, Johannes Bernarding, Jürgen Braun, Hans-Christian Koennecke, Karl-Jürgen Wolf, Thomas Tolxdorff

      Pages 76-80

   4. Modellbasierte Segmentierang mittels Snake und Mutual Information

      • Sebastian von Klinski, Thomas Tolxdorff

      Pages 81-85

   5. Segmentierung des Gehirns auf der Basis von MR-Daten

      • K. Hahn, K. Rodenacker, V. Aurich, D. P. Auer

      Pages 86-90

   6. Bewertung der Ergebnisse von Segmentierungslösungen in radiologischen Bilddaten am Beispiel des Einsatzes von aktiven Konturen

      • Regina Pohle, Markus Grohmann, Klaus Tönnies

      Pages 91-95

Bildgebende Verfahren spielen eine zentrale Rolle in der modernen Medizin. Seit der Entwicklung der Röntgenstrahlen vor einhundert Jahren fand eine rasante Entwicklung statt. Diese Entwicklung wurde begleitet von einem stetig wachsenden Anteil digitaler Rohbilddaten und einer ebenfalls steigenden Zahl digitaler Verarbeitungsmethoden. Solche Methoden helfen bei der klinischen Auswertung der Bilder für diagnostische und therapeutische Maßnahmen ebenso wie bei der Weiterführung der bildgebenden Verfahren selbst. Die Entwicklung neuer Verfahren und die Verbesserung existierender Ansätze sind eine große interdisziplinäre Herausforderung, bei der Wissenschaftler, Hersteller und Anwender aus Medizin, Informatik, Natur- und Ingenieurwissenschaften und Technik eng zusammenarbeiten müssen, um entscheidende Fortschritte zu erzielen.

• Algorithmen
• Bildverarbeitung
• Bildvergleich
• Klassifikation
• Medizin
• Objekterkennung
• Rekonstruktion
• Segmentierung
• Visualisierung

• Institut für Medizinische Statistik und Epidemiologie, Technische Universität München, Klinikum rechts der Isar, München, Germany

  Alexander Horsch

• Institut für Medizinische Informatik, Universitätsklinikum der RWTH Aachen, Aachen, Germany

  Thomas Lehmann

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