Automatische Segmentierung der Aorta mit der Level-Set-Methode

Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde ein System für die Segmentierung der Aorta descendens in computertomographischen Bilddaten konzipiert und entwickelt. Der verwendete Algorithmus basiert auf der Level-Set-Methode, wobei zwei ihre Varianten implementiert und anhand der Testergebnisse miteinander verglichen wurden. Das vorgeschlagene Konzept enthält außerdem Lösungen für Effizienzsteigerung bei der Bearbeitung großer Datensätze und für vollständige Automatisierung des Segmentierungsablaufes.

Autorentext

Dmitri Presnov erhielt 2014 den Bachelor of Science in Informatik von der Universität Siegen und fing dort sein Masterstuduim mit der Vertiefung in medizinischer Informatik an. Der Fokus seines Interesses liegt auf den Gebieten Bildverarbeitung und Visualisierung.

Klappentext

Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde ein System für die Segmentierung der Aorta descendens in computertomographischen Bilddaten konzipiert und entwickelt. Der verwendete Algorithmus basiert auf der Level-Set-Methode, wobei zwei ihre Varianten implementiert und anhand der Testergebnisse miteinander verglichen wurden. Das vorgeschlagene Konzept enthält außerdem Lösungen für Effizienzsteigerung bei der Bearbeitung großer Datensätze und für vollständige Automatisierung des Segmentierungsablaufes.