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abstract
Die computergestuetzte Diagnostik auf Bilddaten hat in den letzten Jahren nicht zuletzt aufgrund des raschen Fortschritts in der Rechnertechnologie stark an Bedeutung gewonnen . Dabei koennen zwei Bereiche voneinander unterschieden werden : 1. die Visualisierungsmethoden fuer 3D-Datenmaterial, die die Beurteilung des Datenmaterials beschleunigen , und 2. die Bildanalysemethoden , die eine automatische Auswertung des Bildmaterials erleichtern , um die diagnostischen Entscheidungen zu unterstuetzen , zu praezisieren und ebenfalls zu beschleunigen . Unter den Visualisierungsmethoden muessen bereits die Fensterung bei 2D-Bildern als auch bei 3D-Datensaetzen, sowie die Wahl von Teilbloecken oder von Schnittebenen ( multiplanares Reformatieren ) aus 3D-Datensaetzen genannt werden . Visualisierungsmethoden im engeren Sinne sind Volumenprojektionen . Darueber hinaus stehen Visualisierungsmethoden zur Verfuegung , die eine Objektoberflaeche unter Beruecksichtigung eines Beleuchtungsmodells darstellen . Hierzu muss die Objektoberflaeche in den Bilddaten definiert sein ( s. Bildanalyse ) . Ueber diese Visualisierungsformen hinausgehend gibt es Forschungsansaetze , 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 gewuenschten Ansichten des Datenmaterials stereoskopisch auf seine Augen projiziert erhaelt ( virtuelle Realitaet ) . Vergleichbare Systeme werden fuer Simulationen medizinischer Behandlungen und fuer Operationen herangezogen ( Augmented reality ) . Die Bildanalyse ist ein Gebiet , das zahlreiche und vielfaeltige Methoden abdeckt . In einer sehr einfachen Klassifikation koennen folgenden Ebenen unterschieden werden . Auf der Datenebene werden Berechnungen mit den Bilddaten durchgefuehrt , die einheitlich fuer 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 unterstuetzenden 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 hoeheren Ebene Ergebnisse liefert , die durch die Methoden einer niedrigeren Ebene in der gleichen Qualitaet nicht erreicht werden koennen . In Anbetracht der verfuegbaren Vielfalt an Methoden sind Kosten-Nutzen-Relationen fuer ihren Einsatz anzustellen . Dies betrifft nicht nur den Zeit- und Kostenaufwand , sondern auch die Tatsache , dass mit jeder zusaetzlichen Methode die Moeglichkeit von Artefakten zunimmt .
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