Registrierung von Tumoren in PET-Bildern anhand merkmalslistenbasierter Kreuzkorrelationsverfahren

The main focus of this thesis is the analysis of some chosen pixel-based and feature-list cross-correlation algorithms for automatically comparing nuclear-medical images. Based on the latest results of using several cross-correlation algorithms for matching synthetic and medical fundus images a first test series shall prove the applicability of such algorithms even for comparing natural and noisy PET- images. Therefore a template image showing a tumor is chosen from a PET-image- series. The task is to find this template within several PET-image-series being acquired at later medical examination dates. As a result one gains knowledge of the reliability of the tested correlation algorithms for matching nuclear- medical images, whereas the results of the feature-list algorithms are most interesting. On the one hand the feature-list algorithms react quite sensitive to noise, but on the other hand they work much faster due to the small amount of edges that have to be compared. Despite the bad quality of PET-images the feature-list difference-correlation works as the fastest algorithm quite precisely and proves to be the best algorithm. Based on these results the feature-list difference-correlation is set to solve a given problem related to practice in oncology. In the centre of the second test series is the determination of the individual radiation dose (dosimetry) for destroying tumors using the radio peptide therapy. In the course of a dosimetry one manually has to place masks of several body regions in temporally shifted whole body scintigraphies of a patient. By means of these masks the modification of the mean gray values within the body regions and hence the amount of decomposing radioactive material can be determined. In the second test series these masks shall be placed automatically using the feature-based difference- correlation. The automatically acquired mean gray values are compared to the manually acquired ones. The gained results confirm those of the first test series and prove the applicability of feature-list cross-correlation algorithms for comparing nuclear-medical images.Inhalt dieser Arbeit ist die Untersuchung ausgewählter pixel- und kantenlistenbasierter Kreuzkorrelationsverfahren beim automatischen nuklearmedizinischen Bildvergleich. Ausgehend vom bisherigen Kenntnisstand über die Arbeitsweise der verschiedenen Korrelationsverfahren beim Matchen synthetischer und medizinischer Fundusbilder werden in eine ersten Testreihe Voruntersuchungen zur Anwendbarkeit dieser Algorithmen beim Vergleich natürlicher, stark verrauschter PET-Bilder durchgeführt. Dabei stehen die Algorithmen vor der Aufgabe, ein Templatebild, welches einer PET-Bildserie entnommen wird, sowohl innerhalb dieser Bildserie als auch in den Aufnahmen folgender Untersuchungszeitpunkte korrekt zu lokalisieren. Im Ergebnis sind Aussagen über die Zuverlässigkeit der einzelnen Korrelationsverfahren beim Matchen nuklearmedizinischer Bilder möglich. Von besonderem Interesse sind dabei die Ergebnisse der gegenüber Bildstörungen sehr empfindlichen, aufgrund der geringen Anzahl zu vergleichender Kanten jedoch deutlich schneller arbeitenden kantenlistenbasierten Algorithmen. Trotz der extrem schlechten Qualität der PET-Bilder arbeitet die kantenlistenbasierte Differenz-Korrelation als schnellster untersuchter Algorithmus fehlerfrei und erweist sich in diesem Test als bestes Verfahren. Aufbauend auf diesen Ergebnissen wird die kantenlistenbasierte Differenz-Korrelation in einer zweiten Testserie zur Lösung einer praxisrelevanten Aufgabe der Onkologie eingesetzt. Im Mittelpunkt steht dabei die Ermittlung der patientenspezifischen Strahlendosierung (Dosimetrie) zur Tumorbekämpfung bei der Radiorezeptortherapie. Im Rahmen einer Dosimetrie müssen Masken verschiedener Körperregionen in zeitlich versetzt aufgenommenen Ganzkörperszintigraphiebildern eines Patienten platziert werden. Mit Hilfe dieser Masken kann die Veränderung der mittleren Grauwerte dieser Regionen über die Zeit und damit die Menge zerfallener radioaktiver Elemente im Patientenkörper ermittelt werden. Die bislang manuell ausgeführte Maskenplatzierung erfolgt in dieser Testserie durch den Einsatz der kantenlistenbasierten Differenz-Korrelation. Die automatisch ermittelten Grauwerte werden mit den manuell bestimmten Referenzwerten verglichen. Die dabei gewonnenen Ergebnisse bestätigen die Aussagen der ersten Testserie und belegen die Einsetzbarkeit der kantenlistenbasierten Differenz-Korrelation zum Vergleich nuklearmedizinischer Bilder.Ilmenau, Techn. Univ., Diplomarbeit, 200

GPU basierte Parallelisierung von deformierbaren Registrierungsverfahren als Grundlage für dynamische Anpassungen von Therapieplänen in der adaptiven Strahlentherapie

Hochkonforme Strahlentherapietechniken ermöglichen eine gezielte Tumorbestrahlung bei maximaler Schonung des benachbarten gesunden Gewebes und der Risikoorgane. Anatomische Veränderungen während des Bestrahlungsverlaufs können jedoch zu einer Abweichung von der verschriebenen Dosisverteilung führen. Durch Adaptionen der Patientenposition oder des Bestrahlungsplans können diese Abweichungen kompensiert werden. Dafür werden Transformationen benötigt, die diese Veränderungen beschreiben. Die sich verändernde Anatomie wird unter der Therapie in Kontrollaufnahmen abgebildet. Um die Transformationen aus den Aufnahmen zu ermitteln, können Bildregistrierungsverfahren eingesetzt werden. Zur Berücksichtigung von lokalen Veränderungen der Anatomie werden deformierbare Registrierungsverfahren benötigt. Um während der Therapie auf beobachtete Veränderungen eingehen zu können, steht nur ein sehr enges Zeitfenster zur Verfügung. Existierende Registrierungsverfahren sind zu langsam, um diese Aufgabe erfüllen zu können. Durch Parallelisierung der algorithmischen Komponenten lassen sich die Registierungsverfahren signifikant beschleunigen, ohne die Genauigkeit zu reduzieren. In dieser Arbeit wurde ein hoch parallelisierbares Verfahren zur Ermittelung der Deformationen aus Bildern entwickelt und auf einer parallelen Architektur der GPU Hardware umgesetzt. Die resultierende Rechendauer von unter einer bis wenigen Minuten bei guter Registrierungsqualität kann die Umsetzung von adaptiven Korrekturstrategien noch während der Behandlung ermöglichen

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

Analyse endoskopischer Bildsequenzen für ein laparoskopisches Assistenzsystem

Rechnergestützte Assistenzsysteme zielen auf eine Minimierung der chirurgischen Belastung und Verbesserung der Operationsqualität ab und werden immer häufiger eingesetzt. Im Fokus der vorliegenden Arbeit steht die Analyse endoskopischer Bildsequenzen für eine Unterstützung eines minimalinvasiven Eingriffs. Zentrale Themen hierbei sind die Vorverarbeitung der endoskopischen Bilder, die dreidimensionale Analyse der Szene und die Klassifikation unterschiedlicher Handlungsaspekte

Merkmalslistenbasierte Kreuzkorrelationsmethoden für die medizinische Bildverarbeitung

In image processing, cross correlation algorithms are preferrably used to find objects in images. This is mainly due to their robustness towards different image and object interferences. In general, these algorithms require a high computing effort. Therefore, procedures are required to reduce the computing effort without deteriorating the quality of the results. This thesis introduces cross correlation algorithms based on feature lists (FLCCA). It illustrates their advantages and disadvantages first based on synthetic pictures and compares them with pixel based cross correlation algorithms. FLCCA are derived from the generalized radon transformation with the aid of the image point mapping technology. By using image lists and a pre-flight feature extraction, by dropping list entries withzero value, the number of computing steps is reduced significantly. If alternative distancemeasurements are used instead of multiplicative measurements, the results differ from theones of the pixel based algorithms. To which extent this influences the results in a positiveor negative way, is described in this thesis. The FLCCA are very sensitive towards all changes of objects and depend on the feature extraction algorithm used. By a pre-flight feature extraction, the values of the crosscorrelation coefficients and the Peak signal to Noise ratio are very high compared to the pixel based cross correlation algorithms. This way, these algorithms are able to recognize small differences between the objects. In addition, they allow a robust detection of objects, even under complicated imaging conditions. The FLCCA are even with non-artificial images up to 12 times faster than pixel based cross correlation algorithms. The rule based edge detection in combination with a difference based feature list based cross correlation has turned out to be the best combination of feature extraction algorithm and FLCCA as described in this thesis. The rule based edge detection was developed to meet the requirements for feature extraction algorithms brought upon by the FLCCA. It allows an exact detection of the position of rising edges even as small as one pixel as well as the detection of very long rising edges. The usability of the procedures described here is illustrated with the aid of different tasks from medical image processing. The advantages of the rule based edge detection are exploited in segmentation of the glottis in high speed recording. The FLCCA are used for movement detection of fundus images of the ocular fundus. Further on, a procedure for supporting the dosimetry of the radio receptor therapy is introduced which utilizes FLCCA. The algorithms necessary for these examinations are implemented with the aid of an object oriented software architecture developed for this purpose. This has been developed for quickly implementing reusable, extendable and exchangeable components. It is a combinations of the patterns “Pipes and Filters“, “Reflection“ and “Microkernel“.Kreuzkorrelationsverfahren werden in der Bildverarbeitung aufgrund ihrer Robustheit gegenüber verschiedenen Bild- und Objektstörungen vorwiegend zum Finden von Objekten in Bildern eingesetzt. Generell besitzen diese Algorithmen jedoch einen hohen Rechenaufwand. Daher wird nach Verfahren gesucht, mit denen der Rechenaufwand gesenkt werden kann, ohne die Qualität der Ergebnisse zu reduzieren. Im Rahmen dieser Arbeit werden merkmalslistenbasierte Kreuzkorrelationsverfahren(MlKV) vorgestellt, ihre Vor- und Nachteile zunächst anhand synthetischer Bilder aufgezeigt und anschließend mit den pixelbasierten Kreuzkorrelationsverfahren verglichen. Die MlKV werden aus der generalisierten Radontransformation unter Zuhilfenahme der „Image-Point-Mapping“-Technik abgeleitet. Durch die Verwendung von Bildlisten und einer vorherigen Merkmalsextraktion wird, durch Weglassen von Listeneinträgen mit einem Wert von Null, die Anzahl der Berechnungsschritte erheblich gesenkt. Werden anstelle des multiplikativen Abstandsmaßes bei der Berechnung der MlKV alternative Abstandsmaße verwendet, weichen die Ergebnisse zu den pixelbasierten Verfahren ab. Inwieweit sich dies positiv oder negativ auf die Ergebnisse der Kreuzkorrelationsverfahren auswirkt, wird in dieser Arbeit dargelegt. Die MlKV reagieren empfindlich gegenüber allen Veränderungen der Objekte und sind abhängig vom verwendeten Merkmalsextraktionsverfahren. Durch eine vorherige Merkmalsextraktion sind die Werte der Kreuzkorrelationskoeffizienten und das „Peak-Signal-to-Noise-Ratio“ im Vergleich zu den pixelbasierten Kreuzkorrelationsverfahren sehr hoch. Hierdurch sind diese Verfahren in der Lage, kleine Abweichungen zwischen den Objekten zu erkennen. Darüber hinaus ermöglichen sie eine robuste Detektion von Objekten, selbst unter schwierigen Bildbedingungen. Die MlKV sind auch bei nicht künstlichen Bildern bis zu zwölf mal schneller als pixelbasierte Kreuzkorrelationsverfahren. Als beste Kombination aus Merkmalsextraktionsverfahren und MlKV hat sich die in dieser Arbeit vorgestellte, regelbasierte Kantenerkennung in Kombination mit einer differenzbasierten merkmalslistenbasierten Kreuzkorrelation erwiesen. Die regelbasierte Kantenerkennung wurde entwickelt, um die Anforderungen, die an die Merkmalsextraktionsverfahren durch die MlKV gestellt werden, zu erfüllen. Sie ermöglicht sowohl die genaue Detektion der Position selbst ein Pixel breiter Kantenanstiege als auch die Detektion von sehr langen Kantenanstiegen. Die Einsetzbarkeit der vorgestellten Verfahren wird anhand verschiedener Aufgabenstellungen aus der medizinischen Bildverarbeitung gezeigt. Die Vorteile der regelbasierten Kantenerkennung werden bei der Segmentierung der Glottis in Hochgeschwindigkeitsaufnahmen ausgenutzt. Die MlKV werden zur Bewegungsdetektion von Fundusbildern des Augenhintergrunds eingesetzt. Weiterhin wird ein Verfahren zur Unterstützung der Dosimetrie der Radiorezeptortherapie vorgestellt, das die MlKV verwendet. Die für diese Untersuchungen notwendigen Algorithmen werden mit Hilfe einer hierfür entwickelten objektorientierten Softwarearchitektur implementiert, die zur schnellen Implementierung von wiederverwendbaren, erweiterbaren und austauschbaren Komponenten dient. Sie ist eine Kombination aus dem „Pipes and Filters“-, dem „Reflection“- und dem „Microkernel“-Muster

Intraoperative endoskopische Registrierung von engen Bohrungen im Mastoid

Eine Stichkanalbohrung durch den Mastoid gewährt einen minimalinvasiven Zugang zur Cochlea, verläuft jedoch nahe wichtiger Nervenbahnen im menschlichen Schädel. Gegenüber dem konventionellen Auffräsen von Hand geht dem Chirurgen dabei die unmittelbare Sicht auf Risikostrukturen im Operationsgebiet verloren - der Verlauf der Bohrtrajektorie ist für ihn nicht zu erkennen. Die wichtigen Geschmacks- und Gesichtsnerven werden daher einem erhöhten Verletzungsrisiko ausgesetzt und das Vertrauen von Chirurgen und Patienten in den Eingriff kann beeinträchtigt werden. Eine intraoperative Kontrolle der Bohrtrajektorie ist deshalb wichtig, um einen sicheren Eingriff zu ermöglichen und Vertrauen zu bewahren. Bekannte Methoden zur intraoperativen Lageprüfung, die auf teuren, gesundheitsschädlichen oder im Operationssaal standardmäßig nicht vorhandenen technischen Einrichtungen basieren, werden in dieser Arbeit durch einen endoskopischen Ansatz ersetzt. Die schwammartige Mastoidknochenstruktur, die ein dreidimensionales Muster bietet, wird als Feld aus Merkmalen für eine Registrierung verwendet. Dafür werden in der minimalinvasiven Bohrung intraoperativ 2D-Endoskopaufnahmen erstellt, die mit präoperativen 3D-CT-Daten verglichen werden. Konkret handelt es sich um eine 2D-3D Bild-zu-Patient-Registrierung durch 2D-2D Bild-zu-Bild-Vergleiche. Einzelne Endoskopaufnahmen werden dazu zu einem Panoramabild zusammengefügt. Vergleichbare 2D-Bilder werden aus den 3D-CT-Daten in vielen verschiedenen Bohrkanallagen extrahiert. Je nach Lage unterscheidet sich die Struktur in den CT-Bildern, sodass über den Vergleich des Musters im Endoskopbild (realer Bohrkanal) zu den CT-Bildern (simulierter Bohrkanal) die größte Übereinstimmung und damit die Lage des Bohrkanals bestimmt werden kann. Für eine Vielfalt an sichtbaren Merkmalen ist ein Großteil der Bohrkanaloberfläche aufzuzeichnen. Verschiedene Endoskoptypen führen, in Kombination mit Stitching-Techniken, zu Panoramaaufnahmen der Mastoidstruktur an der Bohrkanaloberfläche. Kommerzielle Optiken werden auf ihre Eignung hin untersucht und eine miniaturisierte Rundblickoptik entwickelt. Die Stitching-Methoden werden speziell an die endoskopischen Bilddaten der verschiedenen Optiken angepasst. Das Vorgehen zur Registrierung wird sowohl simulativ als auch in aufeinander aufbauenden Mastoidphantomen untersucht. Erreichbare Genauigkeiten werden ausgewertet, während die beteiligten Parameter Suchraumdichte, Bohrkanaldurchmesser, Größe des endoskopierten Bereichs und die Auflösung der CT-Daten variiert werden, um deren Einflüsse zu ermitteln. Endoskopische Aufnahmen in Humanpräparaten zeigen den Transfer in die Praxis und die Integration in den Verlauf einer minimalinvasiven Cochleaimplantation. Eine Registrierung ermöglicht sowohl die Kontrolle der Bohrkanallage als auch eine intraoperative Korrektur und kann so eine vom gewünschten Pfad abweichende Bohrung berichtigen.A branch canal drilling through the mastoid provides a minimally invasive access to the cochlea, but passes nearby important nerve tracts in the human skull. Compared to conventional milling by hand, the surgeon loses the immediate view of high-risk structures in the operating area - the course of the drilling trajectory is not visible to him. The important taste and facial nerves are therefore exposed to an increased risk of injury and the confidence of surgeons and patients in the surgical intervention may be impaired. Intraoperative control of the drilling trajectory is therefore important to enable a safe intervention and to maintain confidence. Known methods for intraoperative pose verification, which are based on expensive, harmful or by default non-existent technical equipment in the operating room, are replaced by an endoscopic approach in this thesis. The sponge-like mastoid bone structure, providing a three-dimensional pattern, is used as a field of features for registration. For this purpose, 2D endoscopic images are recorded intraoperatively in the minimally invasive drill hole and compared to preoperative 3D CT data. In concrete terms, this is an 2D-3D image-to-patient registration using 2D-2D image-to-image comparisons. Individual endoscopic images are combined to form a panoramic image. Comparable 2D images are extracted from the 3D CT data in many different drill hole poses. Depending on the pose, the pattern in the CT images differs, so that by comparing the pattern in the endoscope image (real drill hole) to the CT images (simulated drill hole), the best match and thus the position of the drill hole can be determined. For a variety of visible features, a large portion of the drill hole surface must be recorded. Different types of endoscopes in combination with stitching techniques lead to panoramic images of the mastoid structure at the drill hole surface. Commercial optics are investigated for their suitability and a miniaturized panoramic optics is developed. The stitching methods are specially tailored to the endoscopic image data of the different optics. The procedure for the registration is evaluated in simulations as well as in mastoid phantoms that build on one another. Achievable accuracies are evaluated while the parameters involved -- search space density, drill hole diameter, size of the area recorded via endoscope and the resolution of the CT data -- are varied to determine their influences. Endoscopic recordings in human specimens show the transfer into practice and the integration into the procedure of a minimally invasive cochlear implantation. A registration allows for both, the verification of the drill hole pose as well as an intraoperative correction, and can thus correct a drill hole that deviates from the desired pat

Visuelle Verfahren für ortsbezogene Dienste

Durch die rasante Entwicklung und Verbreitung mobiler Endgeräte, wie z.B. Smartphones, Tablets und Wearables, ist die Anzahl ortsbezogener Dienste in den letzten Jahren enorm angestiegen. Die Positionsbestimmung des Nutzers ist für solche Dienste zwingend notwendig. Funkbasierte Verfahren wie zum Beispiel GPS oder WLAN ermöglichen die Lokalisierung des Nutzers. Trotz der hohen Genauigkeit und der stetigen Weiterentwicklung der Verfahren haben diese Technologien ihre Grenzen und stehen nicht immer zur Verfügung, weshalb andere Lösungen unterstützend oder als Alternative zum Einsatz kommen müssen. Optische Sensoren, speziell Kamerasensoren oder sogenannte Actioncams, bieten hierfür eine Alternative an. Die Kombination aus hochauflösenden Kameras und der Leistungsfähigkeit mobiler Endgeräte bietet die Möglichkeit Methoden zur Positionsbestimmung und Aktivitätserkennung zu realisieren. Obwohl bereits heute einige visuelle Verfahren für ortsbezogene Dienste genutzt werden, steckt die Entwicklung auf diesem Gebiet immer noch in den Kinderschuhen. Daher werden in der vorliegenden Arbeit neuartige und erweiterte visuelle Verfahren zur Positionsbestimmung und Aktivitätserkennung vorgestellt, welche rein auf der Kamera mobiler Endgeräte basierend umgesetzt werden. Dafür werden markante visuelle Merkmale aus Bildsequenzen extrahiert und für die Bestimmung der relativen und absoluten Position verwendet. Zusätzlich werden die selben markanten Merkmale zur Bestimmung der aktuellen Aktivität eines Nutzers genutzt. In der vorliegenden Arbeit wird ein Verfahren zum effizienten Vergleich von Bildinformationen vorgestellt. Dazu wird ein Prozess entwickelt, der aus mehreren Vergleichsstufen besteht. Ähnlich wie bei einem Siebverfahren werden dabei stufenweise falsche Bilder aussortiert. Ziel ist es, ein Verfahren zu entwickeln, das fotografierte Bildsequenzen von Objekten oder ganzen Standorten in kürzester Zeit eindeutig wieder erkennen kann. Anschließend werden drei neue Erweiterungen für ein visuelles Positionierungssystem, namens MoViPS, vorgestellt. Diese Erweiterungen sollen das System für einen Echtzeitbetrieb nutzbar machen. Zwei Erweiterungen verkürzen allgemein die Antwortzeit und machen gleichzeitig den gesamten Prozess effizienter und robuster. Die dritte Erweiterung verbessert das bestehende Positionskorrekturverfahren aus MoViPS. Im letzten Teil dieser Arbeit wird ein Verfahren der visuellen Odometrie vorgestellt, das auf Basis eines Kamerasensors funktioniert, der aus der Ego-Perspektive einer Person aufzeichnet. Anders als bekannte State-of-the-Art-Verfahren basiert das Verfahren auf einem visuellen Schrittzähler und einem visuellen Kompass. Zusätzlich wird eine visuelle Aktivitätserkennung vorgestellt. Mit Hilfe der Eigenschaften markanter Merkmale, die aus einer Bildsequenz extrahiert werden, können Schritte sowie Aktivitäten erkannt werden. Die Beiträge der vorliegenden Arbeit liefern somit wichtige Grundbausteine für die Entwicklung und Erweiterung visueller Positionierungssysteme. Sie bieten zusätzlich visuelle Verfahren für ortsbezogene Dienste an, die die einfache Position und Aktivitäten eines Nutzers bestimmen können.Due to rapid development and wide distribution of mobile devices, such as Smartphones, tablets and wearables, the number of location-based services has increased enormously in recent years. For such services the position of a user is mandatory. Therefore wireless technologies and systems like e.g. GPS or WiFi are used for location determination. Despite high accuracy and continuous development these systems come with limitations like restricted availability. In order to compensate these restrictions, other technologies like optical sensors, especially camera sensors or so-called Actioncams are used as alternative or supportive systems. The combination of high-resolution cameras and the performance of mobile devices allow position determination and activity analysis. Although location-based services already make use of visual methods, development in this field is still in its infancy. This dissertation presents novel and advanced visual methods for localization determination and activity analysis based on mobile device cameras. Prominent visual features extracted from image sequences provide the basis for this kind of relative and absolute positioning and actvity determination. This work reveals a method for efficient comparison of image information. For this purpose a process is developed, which consists of several comparison steps to remove false images similary to a sieve filter. The aim is to develop a method that can clearly recognize photographed image sequences of objects or entire locations in a very short time. Subsequently three new extensions for a visual positioning system, called MoVIPS, are presented. Two of these extensions in general reduce response time and increase process efficiency and robustness. The third extension improves the existing positions correction method of MoVIPS. The last part of this work presents a camera sensor based method of visual odometry which records from first person perspective. Unlike known state-of-the-art methods, this method uses visual step counting and a visual compass. In addition, a visual activity detection is presented. Using the properties of prominent visual features that are extracted from an image sequence, steps and activities can be detected. The contributions of this work provides important foundations for the development and expansion of visual positioning systems. They also offer a visual method for location-based services that can determine the simple position and activities of a user

Analyse endoskopischer Bildsequenzen für ein laparoskopisches Assistenzsystem

Rechnergestützte Assistenzsysteme zielen auf eine Minimierung der chirurgischen Belastung und Verbesserung der Operationsqualität ab und werden immer häufiger eingesetzt. Im Fokus der vorliegenden Arbeit steht die Analyse endoskopischer Bildsequenzen für eine Unterstützung eines minimalinvasiven Eingriffs. Zentrale Themen hierbei sind die Vorverarbeitung der endoskopischen Bilder, die dreidimensionale Analyse der Szene und die Klassifikation unterschiedlicher Handlungsaspekte