Kurzfassung
In dieser Arbeit wird ein semi-automatisches Verfahren zur Segmentierung der Prostata in MRT Bildern vorgestellt. Dieses basiert auf der Kombination eines statistischen Formmodells mit einem lokalen statistischen Erscheinungsmodell, welche beide aus handsegmentierten Trainingsdaten generiert werden. Eine neue, robuste Kostenfunktion auf Basis eines Shrinkage-Schätzers wird an 10 Datensätzen evaluiert. Dabei zeigt sich für das Segmentierungsergebnis mit Shrinkage- Schätzer eine mittlere Oberflächenabweichung von 1.77 mm, während die verbreitet eingesetzte Mahalanobis Distanz eine Abweichung von 2.67 mm erreicht.
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Dänzer, S., Freitag, S., Beyersdorff, D., Scholz, M., Burgert, O., Stolzenburg, JU. (2011). Segmentierung der Prostata aus MRT-Bilddaten mittels eines statistischen Modells. In: Handels, H., Ehrhardt, J., Deserno, T., Meinzer, HP., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2011. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-19335-4_25
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