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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
Evaluation of feature extraction algrorithms for the feature-list cross-correlation in retinal images
In this paper the results of different feature extraction algorithms are used to build feature-lists. These feature-lists are used for motion estimation in retinal fundus image series. Therefore the feature-list cross-correlation algorithm is used.
The influence of the feature extraction on the results of the feature-list cross-correlation is evaluated. Therefore different kind of image series, with different kind of selected templates is used. The reference position is determined by the median of the detected position of all templates and all feature extraction algorithms. The amount of incorrect detected templates is compared. The Harris corner detector detects only the optic nerve sufficiently. The Sobel-operator delivers the best results, except using small templates. The Canny-edge-detection has good results too. Over all, the rule-based edge detection delivers the best result. Generally, it is possible to use different feature extraction algorithms to estimate motions in retinal image series by using feature-list cross-correlation algorithms. As long as the amount of feature values of the template or the image is much smaller than the amount of pixels in the image, the feature-list crosscorrelation algorithms are faster than the common cross-correlation algorithms
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