ISSN:
1432-2102
Keywords:
Schlüsselwörter Bildanalyse
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Visualisierung
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virtuelle Realität
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virtuelle Endoskopie
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Key words Image analysis
;
Visualization
;
Virtual reality
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Virtual endoscopy
Source:
Springer Online Journal Archives 1860-2000
Topics:
Medicine
Description / Table of Contents:
Summary Purpose: To survey methods for 3D data visualization and image analysis which can be used for computer based diagnostics. Material and methods: The methods available are explained in short terms and links to the literature are presented. Methods which allow basic manipulation of 3D data are windowing, rotation and clipping. More complex methods for visualization of 3D data are multiplanar reformation, volume projections (MIP, semi-transparent projections) and surface projections. Methods for image analysis comprise local data transformation (e.g. filtering) and definition and application of complex models (e.g. deformable models). Results: Volume projections produce an impression of the 3D data set without reducing the data amount. This supports the interpretation of the 3D data set and saves time in comparison to any investigation which requires examination of all slice images. More advanced techniques for visualization, e.g. surface projections and hybrid rendering visualize anatomical information to a very detailed extent, but both techniques require the segmentation of the structures of interest. Image analysis methods can be used to extract these structures (e.g. an organ) from the image data. Discussion: At the present time volume projections are robust and fast enough to be used routinely. Surface projections can be used to visualize complex and presegmented anatomical features.
Notes:
Zusammenfassung Die computergestützte Diagnostik auf Bilddaten hat in den letzten Jahren nicht zuletzt aufgrund des raschen Fortschritts in der Rechnertechnologie stark an Bedeutung gewonnen. Dabei können zwei Bereiche voneinander unterschieden werden: 1. die Visualisierungsmethoden für 3D-Datenmaterial, die die Beurteilung des Datenmaterials beschleunigen, und 2. die Bildanalysemethoden, die eine automatische Auswertung des Bildmaterials erleichtern, um die diagnostischen Entscheidungen zu unterstützen, zu präzisieren und ebenfalls zu beschleunigen. Unter den Visualisierungsmethoden müssen bereits die Fensterung bei 2D-Bildern als auch bei 3D-Datensätzen, sowie die Wahl von Teilblöcken oder von Schnittebenen (multiplanares Reformatieren) aus 3D-Datensätzen genannt werden. Visualisierungsmethoden im engeren Sinne sind Volumenprojektionen. Darüber hinaus stehen Visualisierungsmethoden zur Verfügung, die eine Objektoberfläche unter Berücksichtigung eines Beleuchtungsmodells darstellen. Hierzu muß die Objektoberfläche in den Bilddaten definiert sein (s. Bildanalyse). Über diese Visualisierungsformen hinausgehend gibt es Forschungsansätze, die die Einbindung des Anwenders so gestalten, daß die Interaktion mit dem Bildmaterial seinen Erwartungen angepaßt ist. Dies wird realisiert, indem die Kopfhaltung und Blickrichtung des Anwenders automatisch erfaßt wird, um den Bildausschnitt entsprechend anzupassen, indem der Anwender mittels Sprache oder Handgesten mit dem Computer kommuniziert und indem er die gewünschten Ansichten des Datenmaterials stereoskopisch auf seine Augen projiziert erhält (virtuelle Realität). Vergleichbare Systeme werden für Simulationen medizinischer Behandlungen und für Operationen herangezogen (Augmented reality). Die Bildanalyse ist ein Gebiet, das zahlreiche und vielfältige Methoden abdeckt. In einer sehr einfachen Klassifikation können folgenden Ebenen unterschieden werden. Auf der Datenebene werden Berechnungen mit den Bilddaten durchgeführt, die einheitlich für das gesamte Datenvolumen angewendet werden (z.B. Filterung). Auf der Funktionalebene werden z.T. komplexe mathematische Modelle herangezogen, um die Bilddaten im Sinne des vorgegebenen Modells zu analysieren. Auf der Gestaltebene nimmt ein Betrachter die Bildanalyse mit Hilfe eines unterstützenden Anwendungsprogramms vor, d.h. die Bildanalyse wird durch die menschliche Wahrnehmung kontrolliert. Jede der Ebenen schließt die vorhergehende Ebene ein und es wird erwartet, daß die Methoden der jeweils höheren Ebene Ergebnisse liefert, die durch die Methoden einer niedrigeren Ebene in der gleichen Qualität nicht erreicht werden können. In Anbetracht der verfügbaren Vielfalt an Methoden sind Kosten-Nutzen-Relationen für ihren Einsatz anzustellen. Dies betrifft nicht nur den Zeit- und Kostenaufwand, sondern auch die Tatsache, daß mit jeder zusätzlichen Methode die Möglichkeit von Artefakten zunimmt.
Type of Medium:
Electronic Resource
URL:
http://dx.doi.org/10.1007/s001170050427
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