Entwicklung und Anwendung eines Particle-Tracking-Velocimeters zur Untersuchung von groß-skaligen Strukturen in thermischer Konvektion

Entwicklung und Anwendung eines Particle-Tracking-Velocimeters zur Untersuchungvon groß-skaligen Strukturen in thermischer KonvektionIn der vorliegenden Dissertation wurde ein dreidimensionales Particle-Tracking-Velocimeter zur Messungvon Geschwindigkeitsfeldern und Aufnahme von einzelnen Trajektorien in Luft in sehr großenMessvolumina entwickelt und erfolgreich in turbulenter thermischer Konvektion angewendet. Im Fokusdieser Studie stand die Untersuchung der bisher wenig erforschten Strukturbildung in nat¨urlichenKonvektionsstr¨omungen. Das 3D-PTV-System besteht aus vier Kameras, zwei Blitzger¨aten und Bildverarbeitungssoftware.Als Tracer-Partikel wurden heliumgef¨ullte Seifenblasen und heliumgef¨ullte Latexballonseingesetzt. Die r¨aumliche Aufl¨osung und Genauigkeit des Systems wurden mittels einesTestk¨orpers mit bekannter Trajektorie gepr¨uft. Der erste Einsatz des PTV-Systems in einer Rayleigh-B´enard-Zelle mit einem Durchmesser 7,15 m und einer H¨ohe 3,58 m lieferte charakteristische Modender groß-skaligen Zirkulationsstr¨omung außerhalb der Grenzschichten. Aus den aufgenommenen einzelnenPartikel-Trajektorien lassen sich wichtige Daten ¨uber die Luftstr¨omung wie Geschwindigkeitszeitreihenund Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) der Geschwindigkeits- und Beschleunigungfluktuationengewinnen

Erfassung von Sturmschäden mit Hilfe von modernen Radar-Fernerkundungssystemen

Der Orkan Lothar verursachte an Weihnachten 1999 sehr große Schäden innerhalb des Waldes in Baden-Württemberg, Frankreich und der Schweiz. Meteorologische Untersuchungen legen nahe, dass solche Ereignisse in Zukunft mit höherer Wahrscheinlichkeit auftreten als vor ca. 1950. Wichtigste Aufgabe der Forstbehörden nach einer großräumigen Sturmkatastrophe ist die Erfassung des Schadausmaßes und die Lokalisation der Schäden, damit die wichtigsten Maßnahmen der Sturmschadensbewältigung umgehend geplant und durchgeführt werden können.Die vorliegende Arbeit untersucht das Anwendungspotential zurzeit verfügbarer und in naher Zukunft zur Verfügung stehender Radarsysteme für die Kartierung der Sturmflächen innerhalb des Waldes.Für die Erfassung der Sturmflächen werden zwei Untersuchungsgebiete ausgewählt, für die teilweise bereits im Jahr 2000 digitale FoGIS Daten der Landesforstverwaltung Baden-Württemberg zur Verfügung standen und die gleichzeitig hohe Sturmschäden, verursacht durch den Orkan Lothar, zu vermelden hatten. Währen das Untersuchungsgebiet 1 mit den Forstbezirken Ettenheim, Kenzingen und Lahr ein eher bewegtes Relief aufweist, ist das Untersuchungsgebiet 2 im Rheintal in der Nähe der Stadt Offenburg sehr flach.Untersucht werden die satellitengetragenen Systeme ERS-1 und ERS-2 und Daten des kanadischen Satelliten Radarsat 1. Für die Auswertung der ERS-1 und ERS-2 Daten stehen Kohärenzdaten von vor und kurz nach dem Sturm zur Verfügung...thesi

Advances in Detection and Classification of Underwater Targets using Synthetic Aperture Sonar Imagery

In this PhD thesis, the problem of underwater mine detection and classification using synthetic aperture sonar (SAS) imagery is considered. The automatic detection and automatic classification (ADAC) system is applied to images obtained by SAS systems. The ADAC system contains four steps, namely mine-like object (MLO) detection, image segmentation, feature extraction, and mine type classification. This thesis focuses on the last three steps. In the mine-like object detection step, a template-matching technique based on the a priori knowledge of mine shapes is applied to scan the sonar imagery for the detection of MLOs. Regions containing MLOs are called regions of interest (ROI). They are extracted and forwarded to the subsequent steps, i.e. image segmentation and feature extraction. In the image segmentation step, a modified expectation-maximization (EM) approach is proposed. For the sake of acquiring the shape information of the MLO in the ROI, the SAS images are segmented into highlights, shadows, and backgrounds. A generalized mixture model is adopted to approximate the statistics of the image data. In addition, a Dempster-Shafer theory-based clustering technique is used to consider the spatial correlation between pixels so that the clutters in background regions can be removed. Optimal parameter settings for the proposed EM approach are found with the help of quantitative numerical studies. In the feature extraction step, features are extracted and will be used as the inputs for the mine type classification step. Both the geometrical features and the texture features are applied. However, there are numerous features proposed to describe the object shape and the texture in the literature. Due to the curse of dimensionality, it is indispensable to do the feature selection during the design of an ADAC system. A sophisticated filter method is developed to choose optimal features for the classification purpose. This filter method utilizes a novel feature relevance measure that is a combination of the mutual information, the modified Relief weight, and the Shannon entropy. The selected features demonstrate a higher generalizability. Compared with other filter methods, the features selected by our method can lead to superior classification accuracy, and their performance variation over different classifiers is decreased. In the mine type classification step, the prediction of the types of MLO is considered. In order to take advantage of the complementary information among different classifiers, a classifier combination scheme is developed in the framework of the Dempster-Shafer theory. The outputs of individual classifiers are combined according to this classifier combination scheme. The resulting classification accuracy is better than those of individual classifiers. All of the proposed methods are evaluated using SAS data. Finally, conclusions are drawn, and some suggestions about future works are proposed as well

Liver Segmentation and its Application to Hepatic Interventions

The thesis addresses the development of an intuitive and accurate liver segmentation approach, its integration into software prototypes for the planning of liver interventions, and research on liver regeneration. The developed liver segmentation approach is based on a combination of the live wire paradigm and shape-based interpolation. Extended with two correction modes and integrated into a user-friendly workflow, the method has been applied to more than 5000 data sets. The combination of the liver segmentation with image analysis of hepatic vessels and tumors allows for the computation of anatomical and functional remnant liver volumes. In several projects with clinical partners world-wide, the benefit of the computer-assisted planning was shown. New insights about the postoperative liver function and regeneration could be gained, and most recent investigations into the analysis of MRI data provide the option to further improve hepatic intervention planning

Optoacoustic molecular Imaging

Die optoakustische molekulare Bildgebung bietet die Möglichkeit biologische Markermoleküle in-vivo mit hoher Empfindlichkeit zu lokalisieren. Um die Optoakustik im Hinblick auf ihren präklinischen und klinischen Einsatz weiterzuentwickeln, wurden in der vorliegenden Arbeit Methoden zur Optimierung der Sensitivität und der Spezifizität untersucht. Zu diesem Zweck wurde ein Simulationsprogramm für die Vorhersage von Frequenzen optoakustischer Signale entwickelt, um Daten mit optimalem Signal-Rausch-Verhältnis (SRV) durch den Einsatz von spektral abgestimmten Wandlern aufnehmen zu können. Darüber hinaus konnten das SRV und die Auflösung von optoakustischen Bildern durch die Entwicklung von angepassten Beamforming-Algorithmen signifikant verbessert werden. Im Rahmen der Untersuchungen zur Spezifizität wurden verschiedene Nanopartikel synthetisiert und in Bezug auf ihr Kontrastpotenzial verglichen. Des Weiteren wurden Methoden zur Kopplung von biologischen Liganden evaluiert und an einem Modellsystem aus Gold-Nanoshells und dem Antikörper Trastuzumab validiert. In ersten in-vivo Versuchen wurde schließlich die Machbarkeit der optoakustischen Darstellung von subkutanen Blutgefäßen in Echtzeit gezeigt. Ein Nachweisexperiment zur Machbarkeit der molekularen optoakustischen Bildgebung, bei dem die spezifische Kontrasterhöhung in arthritischen Kniegelenken durch die Injektion von antikörpermarkierten Goldnanorods gezeigt wurde, konnte ebenfalls erfolgreich in-vivo am Mausmodell durchgeführt werden.Optoacoustic molecular imaging can provide spatially resolved information about the presence of molecular markers in-vivo with high sensitivity. For further development of optoacoustic imaging towards a preclinical and clinical use, different methods for the enhancement of its sensitivity and specificity were investigated in this thesis. A simulation tool for the prediction of the frequency of optoacoustic signals was developed in order to be able to use spectrally matched transducers allowing data acquisition with optimized signal-to-noise ratio (SNR). Further, newly developed reconstruction and filter algorithms could enhance the SNR and the resolution of optoacoustic images significantly. Beyond that, different nanoparticle types were synthesized and compared with respect to their suitability as contrast agents. The synthesis was further optimized in terms of the particle's near-infrared absorption properties. In addition, different methods for binding biological targeting agents were developed and verified using a model system based on gold nanoshells and the monoclonal antibody Trastuzumab. First in-vivo trials for realtime optoacoustic imaging of subcutaneous blood vessels were performed successfully. Furthermore, a proof-of-concept experiment for validation of optoacoustic molecular imaging in which a specific contrast enhancement in arthritic mouse knee joints could be shown after intravenous injection of antibody modified gold nanorods was conducted

Nephroblastoma in MRI Data

The main objective of this work is the mathematical analysis of nephroblastoma in MRI sequences. At the beginning we provide two different datasets for segmentation and classification. Based on the first dataset, we analyze the current clinical practice regarding therapy planning on the basis of annotations of a single radiologist. We can show with our benchmark that this approach is not optimal and that there may be significant differences between human annotators and even radiologists. In addition, we demonstrate that the approximation of the tumor shape currently used is too coarse granular and thus prone to errors. We address this problem and develop a method for interactive segmentation that allows an intuitive and accurate annotation of the tumor. While the first part of this thesis is mainly concerned with the segmentation of Wilms’ tumors, the second part deals with the reliability of diagnosis and the planning of the course of therapy. The second data set we compiled allows us to develop a method that dramatically improves the differential diagnosis between nephroblastoma and its precursor lesion nephroblastomatosis. Finally, we can show that even the standard MRI modality for Wilms’ tumors is sufficient to estimate the developmental tendencies of nephroblastoma under chemotherapy