Dienstag, 10.06.2014

Lehre

Ähnlichkeiten und Unsicherheiten in medizinischer Bildanalyse

Antrittsvorlesung von Prof. Dr. Mattias Heinrich am 25. Juni (17 Uhr, Hörsaal AM 4)

Die medizinische Bildverarbeitung spielt eine immer größere Rolle im klinischen Bereich und kann z.B. für die Schätzung von Bewegungen, die quantitative Analyse von Langzeitstudien und zur multi-modalen Bildfusion verwendet werden. Die Bildanalyse stützt sich hierbei häufig auf das Herstellen von Korrespondenzen zwischen medizinischen Scans (Bildregistrierung).

Für die Bildregistrierung ist die Definition von Ähnlichkeiten zwischen Bildern die Grundvoraussetzung. Wie auch beim menschlichen Wahrnehmungssystem sind die einfachen Grauwerte der Bildpixel hierfür nicht immer ausreichend. In diesem Vortrag sollen neue Methoden vorgestellt werden, mit denen komplexere geometrische Beziehungen in der Nachbarschaft eines Bildpixels (Selbstähnlichkeiten) dargestellt werden können und die unempfindlich gegenüber Störeinflüssen wie z.B. Rauschen und lokalen Variationen in Kontrast sowie unterschiedlichen Aufnahmetechniken (Modalitäten) sind. Diese Bilddeskriptoren wurden erfolgreich zur multi-modalen Fusion von CT und MRT sowie Ultraschall und MRT Aufnahmen eingesetzt.

Ein weiterer wichtiger Aspekt der medizinischen Bildanalyse, der bisher wenig erforscht wurde, ist die Bestimmung der Unsicherheiten der berechneten Ergebnisse. Im Kontext der Schätzung der Atembewegung (welche hilfreich für eine adaptive Strahlentherapie ist) werde ich eine Methode präsentieren, die, basierend auf einem diskreten Optimierungsverfahren, die lokale Ungenauigkeit zurückgibt. Damit lassen sich Fehler erkennen und vermeiden.

(W1-Professor für Medizinische Bildverarbeitung)

Mehr: Antritts- und Abschiedsvorlesungen