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Geometrische Autokalibrierung für die dentale Volumentomographie

Maur, Susanne

English Title: Geometric Auto-calibration for Dental Volume Tomography

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Download (19MB) | Lizenz: Creative Commons LizenzvertragGeometrische Autokalibrierung für die dentale Volumentomographie by Maur, Susanne underlies the terms of Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0

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Abstract

Der technische Fortschritt und die damit einhergehende steigende Systemauflösung der Aufnahmegeräte machen die Bewegung des Patienten zu einem entscheidenden limitierenden Faktor der Bildqualität in der digitalen Volumentomographie (DVT). Patientenbewegungen verursachen schwere Bildartefakte im rekonstruierten Volumen und können dessen Diagnostizierbarkeit maßgeblich beeinträchtigen. Zur Korrektur von Patientenbewegungen können Autokalibrierverfahren eingesetzt werden, welche den Bewegungsfehler in den Bilddaten erkennen und automatisch korrigieren. Diese Arbeit behandelt die dentalspezifische Problemstellung einer Bewegungskorrektur für DVT. Aufgrund der geringen Strahlendosis und der Gerätegeometrie weisen dentale DVT-Daten verstärkt Bildartefakte auf. Dies verschärft die Rahmenbedingungen für Autokalibrierverfahren, da aufgrund der Bildartefakte der Bildentstehungsprozess nur ungenügend modelliert werden kann. Das erschwert eine isolierte Betrachtung des Bewegungsfehlers und somit die Auswertung der Datentreue von Projektionsdaten und rekonstruiertem Volumen. Diese Arbeit fokussiert sich daher auf merkmalbasierte Verfahren, welche eine Abstraktion des Autokalibrierproblems von den Bildartefakten ermöglichen. Konkret werden die Konturen der Zähne ausgewertet. Konturmerkmale sind zur Autokalibrierung dentaler DVT-Daten besonders geeignet, da ihre Dimensionalität und Ausprägung die Nachteile des hohen Rauschens und der Strukturüberlagerungen der Röntgenprojektionen kompensieren. Diese Arbeit umfasst die Beschreibung und Evaluation von drei neuen, auf dentale Daten zugeschnittenen Autokalibrierverfahren. Die Autokalibrierverfahren schätzen die Parameter der Projektionsgeometrie einer DVT-Aufnahme aus ihren Projektionsdaten. Sie behandeln Aspekte der Verfahrensrobustheit und der Reduktion der Problemkomplexität. Die Evaluation zeigt eine deutliche Verbesserung der Bewegungsartefakte und eine durchschnittliche Wiederherstellung der Bildschärfevonbiszu98%. Die Eignung konturbasierter Autokalibrierverfahren zur Kompensation von Patientenbewegungen in der dentalen DVT wird somit belegt.

Translation of abstract (English)

The technical progress and, associated therewith, the increasing system resolution of the acquisition devices make patient motion to a crucial limiting factor of image quality for digital volume tomography (DVT). Patient motion causes severe image artefacts in the reconstructed volume and might strongly affect its diagnostic quality. For compensation of patient motion autocalibration routines are applied, which identify and correct motion errors in the image data automatically. This thesis discusses a dental-specific correction for patient motion in DVT. Dental DVT data exhibits increasingly image artefacts due to its low radiation dose and specific device geometry. These artefacts undermine the conditions for autocalibration, as they complicate modelling the imaging process sufficiently accurate. This makes it difficult to contemplate motion errors in isolation. Thus, it also complicates to evaluate accordingly data fidelity terms, which describe the consistency of projection data and reconstructed volume. Therefore, this work focusses on marker-based methods, which abstract the problem of autocalibration from image artefacts. Precisely, the contours of teeth are considered. Contour features are particularly suitable here, as their dimensionality and characteristics compensate the disadvantages of high noise and overlapping structures in x-ray projections. This thesis includes the description and evaluation of three new autocalibration methods, specially tailored for dental data. These methods estimate the parameters of projectiong geometry for a DVT acquisition from its projection data. They address the aspects of robustness and reduction of complexity of the autocalibration problem. The evaluation shows a significant improvement in the image artefacts and an average recovery of image sharpness up to 98%. This proves the suitability of contour-based autocalibration approaches to compensate for patient motion in dental DVT.

Item Type: Dissertation
Supervisor: Hesser, Prof. Dr. Jürgen
Place of Publication: Heidelberg
Date of thesis defense: 7 January 2020
Date Deposited: 22 Jun 2020 12:48
Date: 2020
Faculties / Institutes: The Faculty of Mathematics and Computer Science > Department of Computer Science
Subjects: 004 Data processing Computer science
Controlled Keywords: Kalibrieren, Computertomographie
Uncontrolled Keywords: Autokalibrierung, Parameterschätzung, Kegelstrahl Computertomographie, dentale digitale Volumentomographie, selbst-kalibrierendes Gerät, geometrische Kalibrierung, Korrektur von Patientenbewegung, merkmalbasierte Kalibrierung, konturbasierte Kalibrierung
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