Bildverarbeitung für die Medizin 2008: Algorithmen - Systeme - Anwendungen (Informatik aktuell) (German and English Edition)

In den letzten Jahren hat sich der Workshop „Bildverarbeitung für die Medizin“ durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2008 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - einige in englischer Sprache - behandeln alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere Bildgebung, CAD, Segmentierung, Bildanalyse, Computerunterstützte Diagnose, Therapieplanung sowie deren klinische Anwendungen. Inhaltsverzeichnis......Page 11 V1. 4D Endocardial Segmentation Using Spatio-temporal Appearance Models and Level Sets......Page 20 V2. 3D Segmentation of the Left Ventricle Combining Long- and Shortaxis Views......Page 25 V3. Computer-Aided Diagnosis in Breast MRI: Do Adjunct Features Derived from T[sub(2)]-weighted Images Improve Classification of Breast Masses?......Page 30 V4. Halbautomatische Segmentierung von Pulmonalgefäßen in CT Daten als Referenz zur Validierung automatischer Verfahren......Page 35 V5. Non-equispaced Fourier Transform Vs. Polynomial-Based Metal Artifact Reduction in Computed Tomography......Page 40 V6. Variationeller Ansatz für eine integrierte Segmentierung und nicht-lineare Registrierung......Page 45 V7. Hatch Textures for Virtual Endoscopy......Page 50 V8. A Comparison of Five Methods for Signal Intensity Standardization in MRI......Page 55 P1. Wissensakquisition mit Methoden der Mustererkennung zur wissensbasierten Segmentierung von Risikoorganen in CT-Bilddaten......Page 60 P2. Level Set Segmentation of Lumbar Vertebrae Using Appearance Models......Page 65 P3. Segmentierung von Aortenaneurysmen in CTA-Bildern mit dem statistischen Verfahren der Active Appearance Models......Page 70 P4. Automatic Liver Segmentation Using the Random Walker Algorithm......Page 75 P5. Simulation of Contrast Agent Enhanced Ultrasound Imaging Based on Field II......Page 81 P6. Microbubble Oscillation due to Harmonic, Pulsed and Frequency Modulated Excitation with Ultrasound......Page 86 P7. Fluorescence Microscopy Deconvolution Based on Bregman Iteration and Richardson-Lucy Algorithm with TV Regularization......Page 91 P8. Intersection Line Length Normalization in CT Projection Data......Page 96 V9. Validation Metrics for Non-rigid Registration of Medical Images Containing Vessel Trees......Page 101 V10. Effiziente nichtlineare Registrierung mittels diskreter Optimierung......Page 106 V11. Fluid Extensions for Optical Flow and Diffusion-Based Image Registration......Page 111 V12. Geometric Alignment of 2D Gel Electrophoresis Images......Page 116 V13. Detection of Point Scatterers by Regularized Inversion of a Linear Ultrasound System Model......Page 121 V14. Automatische Lokalisation und hämodynamische Charakterisierung von Gefäßstrukturen bei arteriovenösen Malformationen......Page 126 V15. Finite-Element-Modellierung von respiratorischen Lungenbewegungen als elastizitätstheoretisches Kontaktproblem zur Bewegungsschätzung in 4D-CT-Daten......Page 131 V16. Curvature- andModel-Based Hatching of Patient-Specific Muscle Surfaces......Page 136 P9. Comparison of Different Metrics for Appearance-Model-Based 2D/3D-registration with X-ray Images......Page 141 P10. Patient Alignment Estimation in Six Degrees of Freedom Using a CT-scan and a Single X-ray Image......Page 146 P11. Entwicklung und Optimierung eines elastischen Registrierungsverfahrens für CTA und RA Daten......Page 152 P12. Registrierung im Fokus......Page 157 P13. Automatische Kamerapositionierung für intra-operative Visualisierungen in der onkologischen Leberchirurgie......Page 162 P14. Magnetisches Tracking für die Navigation mit dem da Vinci[sup(®)] Surgical System......Page 167 P15. 3D Bildgebung von zerebralen Aneurysmen......Page 172 P16. 3D Reconstruction of Neurons from Confocal Image Stacks and Visualization of Computational Modeling Experiments......Page 177 P17. Vollautomatische Segmentierung der Prostata aus 3D-Ultraschallbildern......Page 182 P18. Filtering,Segmentation and Feature Extraction in Ultrasound Evaluation ofBreast Lesions......Page 187 P19. Segmentierung pleuraständiger Lungenrundherde in CT-Bildern mittels Ellipsoidapproximation......Page 192 P20. Segmentation of Axonal Fibres in Tissue Slices......Page 197 P21. Einfache Grauwert-Transferfunktion für die Berechnung von digital rekonstruierten Röntgenbildern......Page 202 P22. Haptic Pulse Simulation for Virtual Palpation......Page 206 P23. Ruler-Based Automatic Stitching of Spatially Overlapping Radiographs......Page 211 P24. Molecular Surface Decomposition Using Graphical Modeling......Page 216 V17. Segmentierung der Knochenoberfläche einzelner Lendenwirbel für die ultraschallbasierte Navigation......Page 221 V18. Segmentation of Bony Structures with Ligament Attachment Sites......Page 226 V19. Segmentierung der Papille in Fundusaufnahmen......Page 231 V20. Optimierte Segmentierung der Papille in HRT-Retinaaufnahmen......Page 236 V21. Ein routine-integrierbares Planungswerkzeug zur operativen Rekonstruktion der Orbita......Page 241 V22. In-Vivo Targeting of Liver Lesions with a Navigation System Based on Fiducial Needles......Page 246 V23. Planungsunterstützung für Pankreasoperationen bei Hyperinsulinismus von Kindern......Page 251 V24. Entwicklung und Evaluation einer Kalibrierungsmethode für 3D-Ultraschall......Page 256 V25. Tracking und Segmentierung baumförmiger, tubulärer Strukturen mit einem hybriden Verfahren......Page 261 V26. Esophagus Segmentation by Spatially-Constrained Shape Interpolation......Page 266 V27. Simultaneous Model-Based Segmentation of Multiple Objects......Page 271 V28. Edge-Preserving Denoising for Segmentation in CT-images......Page 276 V29. Intuitive Mapping of Perfusion Parameters to Glyph Shape......Page 281 V30. A Scientific Workflow Platform for Generic and Scalable Object Recognition on Medical Images......Page 286 V31. A Knowledge-Based System for the Computer Assisted Diagnosis of Endoscopic Images......Page 291 V32. A Global Criterion for the Computation of Statistical Shape Model Parameters Based on Correspondence Probabilities......Page 296 V33. Verbesserte Visualisierung der Koronararterien in MSCT-Daten mit direkter Vergleichbarkeit zur Angiographie......Page 302 V34. 3D Blood Flow Reconstruction from 2D Angiograms......Page 307 V35. SinusEndoscopy......Page 312 V36. Creating a Vision Channel for Observing Deep-Seated Anatomy in Medical Augmented Reality......Page 317 V37. A Novel Two-Step Method for CT Reconstruction......Page 322 V38. Automatische Detektion von Lymphknoten in CT-Datensätzen des Halses......Page 327 V39. Haptic Landmark Positioning and Automatic Landmark Transfer in 4D Lung CT Data......Page 332 V40. Iterative Reconstruction of SPECT Images Using Adaptive Multi-level Refinement......Page 337 P25. Automatic Ascending Aorta Detection in CTA Datasets......Page 342 P26. Aufnahme, Analyse und Visualisierung von Bewegungen nativer Herzklappen in-vitro......Page 347 P27. Kontinuierliche Wanddickenbestimmung und Visualisierung des linken Herzventrikels......Page 352 P28. Approximation dreidimensionaler Oberflächenmodelle der Lippen-Kiefer-Gaumen-Region durch aktive Polygonnetze......Page 357 P29. Schnelles Voxel-Resampling für DRR-Raycasting-Verfahren in der 2D/3D-Registrierung......Page 362 P30. Adaptive Visualization Using the Annealing M-estimator......Page 367 P31. Analysis of Cerebral Blood Flow from Small Rodents......Page 372 P32. Quantify Prostate Cancer by Automated Histomorphometry......Page 377 P33. Quantifizierung neurodegenerativer Veränderungen bei der Alzheimer Krankheit......Page 382 P34. Measuring the Reliability of Geometries in Magnet Resonance Angiography......Page 387 P35. Adaptive Threshold Masking......Page 392 P36. Flow Quantification from 2D Phase Contrast MRI in Renal Arteries Using Clustering......Page 396 P37. Automatische Rekonstruktion des Verlaufs aneurysmatischer Aorten in postoperativen CTA-Bildern......Page 401 P38. Modellbasierte automatische Ermittlung des Gefäßdurchmessers in digitalen Fundusbildern......Page 406 P39. Freehand 3-D Sonographic Measurement of the Superficial Femoral Artery......Page 411 P40. Automatic Detection of Air Holes Inside the Esophagus in CT Images......Page 416 P41. Digitale Subtraktion von kontrastiertem Stuhlmaterial für die virtuelle CT-Koloskopie......Page 421 S1. METK – The Medical Exploration Toolkit......Page 426 S2. GridIJ......Page 431 S3. Qualitätszentrierte Softwareentwicklung in wissenschaftlichen Arbeitsgruppen......Page 436 S4. Konzept und Realisierung eines Zustandsmaschinen-Editors für Interaktionen medizinischer Bildverarbeitung mit Debug-Funktionalität......Page 441 S5. Evaluating the Performance of Processing Medical Volume Data on Graphics Hardware......Page 446 V41. Detection of Focal Cortical Dysplasia Lesions in MRI Using Textural Features......Page 451 V42. Automatic Segmentation of the Cortical Grey and White Matter in MRI Using a Region-Growing Approach Based on Anatomical Knowledge......Page 456 V43. Model-Based Segmentation of Cortical Regions of Interest for Multi-subject Analysis of fMRI Data......Page 461 V44. Probabilistic Tracking of Virus Particles in Fluorescence Microscopy Image Sequences......Page 467 V45. Automated Analysis of siRNA Screens of Virus Infected Cells Based on Immunofluorescence Microscopy......Page 472 V46. Determination of Contrast Sensitivity for Mammographic Softcopy Reading......Page 477 Kategorisierung der Beiträge......Page 482 Autorenverzeichnis......Page 484 H......Page 488 S......Page 489 Z......Page 490 In den letzten Jahren hat sich der Workshop „Bildverarbeitung für die Medizin" erfolgreich etabliert. Ziel ist es, aktuelle Forschungsergebnisse darzustellen und den Dialog zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern zu vertiefen. Die Beiträge der Workshop-Dokumentation - einige in englischer Sprache - behandeln alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere Bildgebung, CAD, Segmentierung, Bildanalyse, Computerunterstützte Diagnose, Therapieplanung sowie deren klinische Anwendungen.