Spruchreihen im Lied

In der Innsbrucker Handschrift der Lieder Oswalds von Wolkenstein steht als eines der letzten Lieder Kl. 115, eingetragen nach 1438, offenbar eines der spätesten Lieder Oswalds. Schon Wilhelm Grimm hat gesehen und Josef Schatz und Albert Leitzmann4 haben es im Einzelnen nachgewiesen, dass es sich bei diesem Lied um eine Umarbeitung von Freidank-Sprüchen in Liedstrophen handelt, die freilich als Oswalds eigene Lehre dargeboten werden […]. Die enge Anlehnung an die Quelle lässt erkennen, dass Oswald einer Handschrift folgte, die in etwa der von Hermann Paul als ursprünglich postulierten Anordnung von Freidanks Sprüchen entsprach. [...] Versucht man, Inhalt und Aussageweise des Lieds zusammenfassend zu charakterisieren, ist man auf höchst allgemeine Stichwörter angewiesen: Es handelt sich um elementares geistliches und weltliches Orientierungswissen und um konsensfähige Urteile, dargeboten in kurzen Sprüchen, prägnanten gnomischen Feststellungen. Derartige Sprüche hat Oswald auch sonst gern zitiert. Nirgends aber hat er diesen vielfältigen Weisheits- und Erfahrungsschatz so ausschließlich benutzt wie in dieser Bearbeitung von Freidanksprüchen, nirgends hat er so wenig auf Kohärenz der Aussagen geachtet. Haben die Zeitgenossen beim Vortrag dieses Liedes nicht ebenso wie wir die gedankliche Einheit vermisst

Keypoint Transfer for Fast Whole-Body Segmentation

We introduce an approach for image segmentation based on sparse correspondences between keypoints in testing and training images. Keypoints represent automatically identified distinctive image locations, where each keypoint correspondence suggests a transformation between images. We use these correspondences to transfer label maps of entire organs from the training images to the test image. The keypoint transfer algorithm includes three steps: (i) keypoint matching, (ii) voting-based keypoint labeling, and (iii) keypoint-based probabilistic transfer of organ segmentations. We report segmentation results for abdominal organs in whole-body CT and MRI, as well as in contrast-enhanced CT and MRI. Our method offers a speed-up of about three orders of magnitude in comparison to common multi-atlas segmentation, while achieving an accuracy that compares favorably. Moreover, keypoint transfer does not require the registration to an atlas or a training phase. Finally, the method allows for the segmentation of scans with highly variable field-of-view.Comment: Accepted for publication at IEEE Transactions on Medical Imagin