Annähernd 30% der weltweiten Todesfälle sind auf Erkrankungen des Herzens und der Lunge zurückzuführen, wobei die meisten dieser Erkrankungen während ihres Verlaufs die Mobilität des betroffenen Organs verändern. Viele dieser To-desfälle könnten durch eine frühzeitige Erkennung und Behandlung der Erkran-kung vermieden werden. Deshalb wurden im Zuge dieser Arbeit Methoden ent-wickelt, um aus Segmentierungen von dynamischen Magnetresonanztomogra-phie-Daten quantitative Kennzahlen für die funktionale Analyse der Herz- und Lungenbewegung zu generieren. Ein automatisiertes Segmentierungsverfahren basierend auf gekoppelten Formmodellen wurde entwickelt, welches wechsel-seitige Informationen der Form und Geometrie mehrerer korrelierter Objekte mit einbezieht, und somit 40% bessere Ergebnisse im Vergleich zur Verwendung einzelner Modelle erzielte. Im Fall des Herzens wurde ein Volumenberechnungs-fehler von unter 13% erreicht, was in der Größenordnung der Interobserver-Variabilität liegt. Für die Lunge konnte ein Volumenfehler von unter 70ml gezeigt werden. Aus den Segmentierungsergebnissen wurden funktionale Parameter der lokalen Organdynamik abgeleitet und visualisiert, die gegen konventionelle Diag-nosemethoden evaluiert wurden und dabei gute Übereinstimmung zeigen, dar-über hinaus jedoch eine lokal und regionale Mobilitätscharakterisierung erlau-ben
