2 research outputs found

    Augmented Reality Visualisierung medizinischer Bilddaten auf mobilen Geräten

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    Augmented Reality Anwendungen können in der Medizin Eingriffe erleichtern, beispielsweise durch intraoperative Projektion von Zugangswegen oder Tumo-ren und Risikostrukturen auf den Patienten. Gründe, weshalb die Verwendung von Augmented Reality noch keinen Einzug in den Operationssaal gefunden hat, sind unter anderem eine erschwerte Tiefenwahrnehmung der virtuellen Objekte in der echten Szene und fehlende Möglichkeiten, um die Fülle der zusätzlich visualisierten Objekte zu kontrollieren. Diesen Hindernissen entgegenzutreten ist das Ziel dieser Arbeit. Weiterhin gehört eine echtzeitfähige Implementierung zu den Anforderungen dieser Arbeit, um die Visualisierung im Rahmen eines Projektes zu nutzen, welches Augmented Reality auf mobilen Geräten direkt am Patienten zeigt. Um diese Ziele zu erreichen, wurde zunächst eine Texturprojektion kombiniert mit einem selbstentwickelten Grafikkartenprogramm realisiert, um dem Betrachter die Orientierung innerhalb der Augmented Reality Szene zu erleichtern und die Berechnung der perspektivischen Projektion der Textur zugleich effizient zu halten. Um die Tiefenwahrnehmung in der Szene zu verbessern, wurde ein weiteres Grafikkartenprogramm entwickelt, welches in eine gegebene Oberfläche eine Öffnung zeichnet, durch welche der Betrachter in das Innere des Patienten blicken kann. Weiterhin wurde ein Konzept umgesetzt, mit dessen Hilfe die Anzahl an abgebildeten Objekten in der Augmented Reality Szene gesteuert werden kann. Dieses Konzept dient außerdem der Untergliederung von Objekten in verschiedene Familien, für die dann unterschiedliche Darstellungen umgesetzt werden können. Ergebnis ist sowohl eine sichtbar verbesserte Tiefenwahrnehmung als auch ein Konzept zur Kontrolle der Fülle an abgebildeten Informationen in einer echtzeitfähigen Implementierung

    Large-scale medical image annotation with quality-controlled crowdsourcing

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    Accurate annotations of medical images are essential for various clinical applications. The remarkable advances in machine learning, especially deep learning based techniques, show great potential for automatic image segmentation. However, these solutions require a huge amount of accurately annotated reference data for training. Especially in the domain of medical image analysis, the availability of domain experts for reference data generation is becoming a major bottleneck for machine learning applications. In this context, crowdsourcing has gained increasing attention as a tool for low-cost and large-scale data annotation. As a method to outsource cognitive tasks to anonymous non-expert workers over the internet, it has evolved into a valuable tool for data annotation in various research fields. Major challenges in crowdsourcing remain the high variance in the annotation quality as well as the lack of domain specific knowledge of the individual workers. Current state-of-the-art methods for quality control usually induce further costs, as they rely on a redundant distribution of tasks or perform additional annotations on tasks with already known reference outcome. Aim of this thesis is to apply common crowdsourcing techniques for large-scale medical image annotation and create a cost effective quality control method for crowd-sourced image annotation. The problem of large-scale medical image annotation is addressed by introducing a hybrid crowd-algorithm approach that allowed expert-level organ segmentation in CT scans. A pilot study performed on the case of liver segmentation in abdominal CT scans showed that the proposed approach is able to create organ segmentations matching the quality of those create by medical experts. Recording the behavior of individual non-expert online workers during the annotation process in clickstreams enabled the derivation of an annotation quality measure that could successfully be used to merge crowd-sourced segmentations. A comprehensive validation study performed with various object classes from publicly available data sets demonstrated that the presented quality control measure generalizes well over different object classes and clearly outperforms state-of-the-art methods in terms of costs and segmentation quality. In conclusion, the methods introduced in this thesis are an essential contribution to reduce the annotation costs and further improve the quality of crowd-sourced image segmentation
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