2D-3D-Registrierung mit Parameterentkopplung für die Patientenlagerung in der Strahlentherapie

Die optimale Lagerung des Patienten ist von entscheidender Bedeutung für den Erfolg einer Bestrahlung. In dieser Arbeit wird ein 2D-3D-Registrierungsverfahren für Hochenergiekontrollaufnahmen entwickelt, das die relevante anatomische Information gezielt herausarbeitet. Virtuelle Projektionsbilder können unter Ausnutzung des 3D-Radonraumes schnell berechnet werden. Die mathematische Entkopplung der Freiheitsgrade ermöglicht eine vollständige und robuste Lagebestimmung innerhalb weniger Sekunden

2D-3D-Registrierung mit Parameterentkopplung für die Patientenlagerung in der Strahlentherapie

Die optimale Lagerung des Patienten ist von entscheidender Bedeutung für den Erfolg einer Bestrahlung. In dieser Arbeit wird ein 2D-3D-Registrierungsverfahren für Hochenergiekontrollaufnahmen entwickelt, das die relevante anatomische Information gezielt herausarbeitet. Virtuelle Projektionsbilder können unter Ausnutzung des 3D-Radonraumes schnell berechnet werden. Die mathematische Entkopplung der Freiheitsgrade ermöglicht eine vollständige und robuste Lagebestimmung innerhalb weniger Sekunden

Echtzeitfähige modellbasierte Bilderkennung zur visuomotorischen Kontrolle bewegter Objekte

Autonome Roboter müssen sich in einer dynamischen Umwelt zurechtfinden können und zeitnah auf Ereignisse reagieren. Der echtzeitfähigen Verarbeitung visueller Information kommt dabei eine Schlüsselrolle zu. Am Beispiel zweier spezieller Roboter wird die Gewinnung steuerungsrelevanter Daten aus einer Bildsequenz demonstriert. Dazu werden in Form von Modellen umfassende Voraussetzungen aufgestellt von dem, was gesehen werden soll und kann. Es wird ein Erkennungssystem entworfen und implementiert, welches die Extraktion der gesuchten Daten aus den Bilddaten u.a. mittels Bildkorrelation im Frequenzraum und Hough-Transformation durchführt. Die gewonnenen Daten werden zur Steuerung eines der Roboter verwendet

Efficient Acquisition and Denoising of Full-Range Event-Related Potentials Following Transient Stimulation of the Auditory Pathway

This body of work relates to recent advances in the field of human auditory event-related potentials (ERP), specifically the fast, deconvolution-based ERP acquisition as well as single-response based preprocessing, denoising and subsequent analysis methods. Its goal is the contribution of a cohesive set of methods facilitating the fast, reliable acquisition of the whole electrophysiological response generated by the auditory pathway from the brainstem to the cortex following transient acoustical stimulation. The present manuscript is divided into three sequential areas of investigation : First, the general feasibility of simultaneously acquiring auditory brainstem, middle-latency and late ERP single responses is demonstrated using recordings from 15 normal hearing subjects. Favourable acquisition parameters (i.e., sampling rate, bandpass filter settings and interstimulus intervals) are established, followed by signal analysis of the resulting ERP in terms of their dominant intrinsic scales to determine the properties of an optimal signal representation with maximally reduced sample count by means of nonlinear resampling on a logarithmic timebase. This way, a compression ratio of 16.59 is achieved. Time-scale analysis of the linear-time and logarithmic-time ERP single responses is employed to demonstrate that no important information is lost during compressive resampling, which is additionally supported by a comparative evaluation of the resulting average waveforms - here, all prominent waves remain visible, with their characteristic latencies and amplitudes remaining essentially unaffected by the resampling process. The linear-time and resampled logarithmic-time signal representations are comparatively investigated regarding their susceptibility to the types of physiological and technical noise frequently contaminating ERP recordings. While in principle there already exists a plethora of well-investigated approaches towards the denoising of ERP single-response representations to improve signal quality and/or reduce necessary aquisition times, the substantially altered noise characteristics of the obtained, resampled logarithmic-time single response representations as opposed to their linear-time equivalent necessitates a reevaluation of the available methods on this type of data. Additionally, two novel, efficient denoising algorithms based on transform coefficient manipulation in the sinogram domain and on an analytic, discrete wavelet filterbank are proposed and subjected to a comparative performance evaluation together with two established denoising methods. To facilitate a thorough comparison, the real-world ERP dataset obtained in the first part of this work is employed alongside synthetic data generated using a phenomenological ERP model evaluated at different signal-to-noise ratios (SNR), with individual gains in multiple outcome metrics being used to objectively assess algorithm performances. Results suggest the proposed denoising algorithms to substantially outperform the state-of-the-art methods in terms of the employed outcome metrics as well as their respective processing times. Furthermore, an efficient stimulus sequence optimization method for use with deconvolution-based ERP acquisition methods is introduced, which achieves consistent noise attenuation within a broad designated frequency range. A novel stimulus presentation paradigm for the fast, interleaved acquisition of auditory brainstem, middle-latency and late responses featuring alternating periods of optimized, high-rate deconvolution sequences and subsequent low-rate stimulation is proposed and investigated in 20 normal hearing subjects. Deconvolved sequence responses containing early and middle-latency ERP components are fused with subsequent late responses using a time-frequency resolved weighted averaging method based on cross-trial regularity, yielding a uniform SNR of the full-range auditory ERP across investigated timescales. Obtained average ERP waveforms exhibit morphologies consistent with both literature values and the reference recordings obtained in the first part of this manuscript, with all prominent waves being visible in the grand average waveforms. The novel stimulation approach cuts acquisition time by a factor of 3.4 while at the same time yielding a substantial gain in the SNR of obtained ERP data. Results suggest the proposed interleaved stimulus presentation and associated postprocessing methodology to be suitable for the fast, reliable extraction of full-range neural correlates of auditory processing in future studies.Diese Arbeit steht im Zusammenhang mit aktuellen Entwicklungen auf dem Gebiet der ereigniskorrelierten Potentiale (EKP) des humanen auditorischen Systems, insbesondere der schnellen, entfaltungsbasierten EKP-Aufzeichnung sowie einzelantwortbasierten Vorverarbeitungs-, Entrauschungs- und nachgelagerten Analysemethoden. Ziel ist die Bereitstellung eines vollständigen Methodensatzes, der eine schnelle, zuverlässige Erfassung der gesamten elektrophysiologischen Aktivität entlang der Hörbahn vom Hirnstamm bis zum Cortex ermöglicht, die als Folge transienter akustischer Stimulation auftritt. Das vorliegende Manuskript gliedert sich in drei aufeinander aufbauende Untersuchungsbereiche : Zunächst wird die generelle Machbarkeit der gleichzeitigen Aufzeichnung von Einzelantworten der auditorischen Hirnstammpotentiale zusammen mit mittelspäten und späten EKP anhand von Referenzmessungen an 15 normalhörenden Probanden demonstriert. Es werden hierzu geeignete Erfassungsparameter (Abtastrate, Bandpassfiltereinstellungen und Interstimulusintervalle) ermittelt, gefolgt von einer Signalanalyse der resultierenden EKP im Hinblick auf deren dominante intrinsische Skalen, um auf dieser Grundlage die Eigenschaften einer optimalen Signaldarstellung mit maximal reduzierter Anzahl an Abtastpunkten zu bestimmen, die durch nichtlineare Neuabtastung auf eine logarithmische Zeitbasis realisiert wird. Hierbei wird ein Kompressionsverhältnis von 16.59 erzielt. Zeit-Skalen-Analysen der uniform und logarithmisch abgetasteten EKP-Einzelantworten zeigen, dass bei der kompressiven Neuabtastung keine relevante Information verloren geht, was durch eine vergleichende Auswertung der resultierenden, gemittelten Wellenformen zusätzlich gestützt wird - alle prominenten Wellen bleiben sichtbar und sind hinsichtlich ihrer charakteristischen Latenzen und Amplituden von der Neuabtastung weitgehend unbeeinflusst. Die uniforme und logarithmische Signalrepräsentation werden hinsichtlich ihrer Anfälligkeit für die üblicherweise bei der EKP-Aufzeichnung auftretenden physiologischen und technischen Störquellen vergleichend untersucht. Obwohl bereits eine Fülle von gut etablierten Ansätzen für die Entrauschung von EKP-Einzelantwortdarstellungen zur Verbesserung der Signalqualität und/oder zur Reduktion der benötigten Erfassungszeiten existiert, erfordern die wesentlich veränderten Störeigenschaften der vorliegenden, logarithmisch abgetasteten Einzelantwortdarstellungen im Gegensatz zu ihrem uniformen Äquivalent eine Neubewertung der verfügbaren Methoden für diese Art von Daten. Darüber hinaus werden zwei neuartige, effiziente Entrauschungsalgorithmen geboten, die auf der Koeffizientenmanipulation einer Sinogramm-Repräsentation bzw. einer analytischen, diskreten Wavelet-Zerlegung der Einzelantworten basieren und gemeinsam mit zwei etablierten Entrauschungsmethoden einer vergleichenden Leistungsbewertung unterzogen werden. Um einen umfassenden Vergleich zu ermöglichen, werden der im ersten Teil dieser Arbeit erhaltene EKP-Messdatensatz sowie synthetischen Daten eingesetzt, die mithilfe eines phänomenologischen EKP-Modells bei verschiedenen Signal-Rausch-Abständen (SRA) erzeugt wurden, wobei die individuellen Anstiege in mehreren Zielmetriken zur objektiven Bewertung der Performanz herangezogen werden. Die erhaltenen Ergebnisse deuten darauf hin, dass die vorgeschlagenen Entrauschungsalgorithmen die etablierten Methoden sowohl in den eingesetzten Zielmetriken als auch mit Blick auf die Laufzeiten deutlich übertreffen. Weiterhin wird ein effizientes Reizsequenzoptimierungsverfahren für den Einsatz mit entfaltungsbasierten EKP-Aufzeichnungsmethoden vorgestellt, das eine konsistente Rauschunterdrückung innerhalb eines breiten Frequenzbands erreicht. Ein neuartiges Stimulus-Präsentationsparadigma für die schnelle, verschachtelte Erfassung auditorischer Hirnstammpotentiale, mittlelspäter und später Antworten durch alternierende Darbietung von optimierten, dichter Stimulussequenzen und nachgelagerter, langsamer Einzelstimulation wird eingeführt und in 20 normalhörenden Probanden evaluiert. Entfaltete Sequenzantworten, die frühe und mittlere EKP enthalten, werden mit den nachfolgenden späten Antworten fusioniert, wobei eine Zeit-Frequenz-aufgelöste, gewichtete Mittelung unter Berücksichtigung von Regularität über Einzelantworten hinweg zum Einsatz kommt. Diese erreicht einheitliche SRA der resultierenden EKP-Signale über alle untersuchten Zeitskalen hinweg. Die erhaltenen, gemittelten EKP-Wellenformen weisen Morphologien auf, die sowohl mit einschlägigen Literaturwerten als auch mit den im ersten Teil dieses Manuskripts erhaltenen Referenzaufnahmen konsistent sind, wobei alle markanten Wellen deutlich in den Gesamtmittelwerten sichtbar sind. Das neuartige Stimulationsparadigma verkürzt die Erfassungszeit um den Faktor 3.4 und vergrößert gleichzeitig den erreichten SRA erheblich. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die vorgeschlagene verschachtelte Stimuluspräsentation und die nachgelagerte EKP-Verarbeitungsmethodik zur schnellen, zuverlässigen Extraktion neuronaler Korrelate der gesamten auditorischen Verarbeitung im Rahmen zukünftiger Studien geeignet sind.Bundesministerium für Bildung und Forschung | Bimodal Fusion - Eine neurotechnologische Optimierungsarchitektur für integrierte bimodale Hörsysteme | 2016-201

Numerische Behandlung von Kaskadengleichungen zur schnellen Simulation höchstenergetischer Luftschauer

Von Teilchen der kosmischen Strahlung ausgelöste Luftschauer können mit Kaskadengleichungen beschrieben werden. Dies sind Systeme gekoppelter partieller Differentialgleichungen. In der vorliegenden Arbeit wird ein numerisches Lösungsverfahren für die elektromagnetische Kaskadengleichung entwickelt. Ziel ist die Beschleunigung der Berechnung der elektromagnetischen Schauerkomponente in Hybrid-Luftschauersimulationen. Die Ergebnisse werden mit parallel dazu entwickelten Monte-Carlo-Simulationen und der historischen Approximation A und B verifiziert. Das Monte-Carlo- und das numerische Verfahren werden dann in einem Hybrid-Verfahren miteinander kombiniert. Die numerischen Lösungen werden abschließend mit CORSIKA-Simulationsrechnungen und Auger-Daten verglichen, und es wird eine Rechenzeitanalyse der verschiedenen Methoden durchgeführt

Numerische Behandlung von Kaskadengleichungen zur schnellen Simulation höchstenergetischer Luftschauer

Von Teilchen der kosmischen Strahlung ausgelöste Luftschauer können mit Kaskadengleichungen beschrieben werden. Dies sind Systeme gekoppelter partieller Differentialgleichungen. In der vorliegenden Arbeit wird ein numerisches Lösungsverfahren für die elektromagnetische Kaskadengleichung entwickelt. Ziel ist die Beschleunigung der Berechnung der elektromagnetischen Schauerkomponente in Hybrid-Luftschauersimulationen. Die Ergebnisse werden mit parallel dazu entwickelten Monte-Carlo-Simulationen und der historischen Approximation A und B verifiziert. Das Monte-Carlo- und das numerische Verfahren werden dann in einem Hybrid-Verfahren miteinander kombiniert. Die numerischen Lösungen werden abschließend mit CORSIKA-Simulationsrechnungen und Auger-Daten verglichen, und es wird eine Rechenzeitanalyse der verschiedenen Methoden durchgeführt

Zur direkten Lösung linearer Gleichungssysteme auf Shared und Distributed Memory Systemen.

Der Gaußsche Algorithtmus zur Lösung linearer Gleichungssysteme Ax = b wird für Shared Memory Systeme als Rank-r LU Update Verfahren und bei blockzyklischer Aufteilung von A für Distributed Memory Systeme als Message Passing Implementation vorgestellt

Verfahrensfortschritte in der robusten Echtzeiterkennung von Schriftzeichen

In den meisten industriellen Anwendungen sind schnelle und zuverlässige Algorithmen zur Zeichenerkennung gefordert. Dazu werden verschiedene Zeichensegmentierungsansätze vorgestellt, die sich größtenteils adaptiv an die Gegebenheiten in den Aufnahmen anpassen. Weiterhin wird ein Segmentierungsverfahren beschrieben, das mögliches Vorwissen mit berücksichtigt. Zudem wurden Kombinationen von Merkmalen und Klassifikatoren bezüglich deren Robustheit unter dem Einfluss von Rauschen untersucht

Automatisierte Auswertung forensischer Spuren auf Patronenhülsen

Ziel dieser Arbeit ist es, für den visuellen und automatisierten Vergleich geeignete Daten von Patronenhülsen zu erzeugen und in einer Datenbank vorzuhalten sowie die Bereiche des Hülsenbodens automatisiert zu markieren, die Spuren des Stoßbodens der Waffe enthalten können. Dazu werden Beleuchtungsserien fusioniert, Kreise geschätzt und klassifiziert sowie der Bodenstempel segmentiert. Die Leistungsfähigkeit der Verfahren wird anhand experimenteller Untersuchungen belegt