Kurzfassung
Dental-CT-Aufnahmen leiden unter einer vergleichsweise schlechten Bildqualität bezüglich des Signal-zu-Rausch Verhältnisses. Aus diesem Grund benutzen wir ein statistisches Formmodell (SFM) zur robusten Segmentierung des Unterkiefers. Im Gegensatz zu bisherigen Arbeiten ist das von uns vorgestellte Verfahren vollautomatisch – sowohl was die Korrespondenzfindung angeht, als auch bezüglich der Segmentierung an sich. Obwohl unsere Trainingspopulation weniger als 30 % des Umfangs ähnlicher Arbeiten aufweist, erzielen wir vergleichbare Ergebnisse. Ein wesentlicher Grund hierfür ist die Korrespondenzfindung mittels Optimierung einer modellbasierten Ziefunktion: Unsere Ergebnisse zeigen, dass dies eine deutliche Verbesserung der Segmentierungsergebnisse erlaubt und belegen damit erstmals die Bedeutung dieses Ansatz unmittelbar in einer Anwendung zur Segmentierung.
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Gollmer, S.T., Buzug, T.M. (2012). Formmodellbasierte Segmentierung des Unterkiefers aus Dental-CT-Aufnahmen. In: Tolxdorff, T., Deserno, T., Handels, H., Meinzer, HP. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2012. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-28502-8_5
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