TY  - GEN
Y1  - 2018///
ID  - heidok25703
AV  - public
UR  - https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/25703/
N2  - Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung und Weiterentwicklung von Ähnlichkeitsmaßen zur Registrierung von multimodalen medizinischen Bilddaten wie sie zum Beispiel in der Planung und Diagnose von klinischen Eingriffen zum Einsatz kommen.

Hierbei wird zunächst eine Methode mit einem anisotropen Regularisierungsterm zur elastischen Registrierung von EPI-Daten vorgestellt, der speziell für das zu Grunde liegende Problem entwickelt wurde und dadurch genauere Registrierungsergebnisse ermöglicht. 

Außerdem werden anhand von rigiden Problemstellungen zwei Konzepte zur Registrierung entwickelt, bei denen zwei Maße zur Messung der Ähnlichkeit kombiniert werden. Durch die vorgestellte Linearkombination zweier Maße, die auf verschiedenen Bildmerkmalen beruhen, wird ein Ähnlichkeitsmaß erzeugt, das vielseitiger einsetzbar ist als die einzelnen Maße. Durch das in dieser Arbeit entwickelte Konzept einer Homotopie von Ähnlichkeitsmaßen, bei dem die Maße durch eine dynamische Gewichtungsfunktion verknüpft werden, lassen sich dagegen die Stärken zweier Maße kombinieren, die diese in unterschiedlichen Phasen der Optimierung aufweisen. Im hier präsentierten Fall kann somit eine kürzere Laufzeit und eine erhöhte Robustheit gegenüber Fehlregistrierungen bei gleicher Genauigkeit erzielt werden.

Für die Evaluation der elastischen Registrierungsmethoden wird in dieser Arbeit zusätzlich ein neues Maß entwickelt und diskutiert, das durch eine automatische und damit objektive Auswertung der Registrierungsergebnisse einen Vergleich der Ergebnisse verschiedener Methoden ermöglicht.
TI  - Entwicklung von Regularisierungsverfahren und zusammengesetzten Ähnlichkeitsmaßen für die multimodale Bildregistrierung in der medizinischen Physik
A1  - Glodeck, Daniel Dieter
ER  -