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Nach einführenden Kapiteln über die Entstehung und Typisierung medizinischer Bilder sowie die Struktur medizinischer Bildanalyse- und Mustererkennungssysteme werden verschiedene Segmentierungsverfahren zur Abgrenzung anatomischer oder pathologischer Bildstrukturen in medizinischen Bildfolgen beschrieben. Im zweiten Teil stehen Verfahren zur quantitativen Beschreibung medizinischer Bildobjekte wie Texturanalyseverfahren, fraktale Bildanalysetechniken und Methoden zur Extraktion morphologischer Merkmale im Vordergrund. Nachfolgend werden statistische, nicht-parametrische und neuronale Klassifikatoren dargestellt und Möglichkeiten der Optimierung von Mustererkennungssystemen durch die Auswahl und Transformation von Merkmalen behandelt. Hierbei werden die Eigenschaften und Einsatzmöglichkeiten neuerer Ansätze wie neuronaler Netze oder genetischer Algorithmen ausführlich diskutiert. Im vierten Teil werden praxisrelevante Techniken aus dem Bereich der Computergraphik zur Visualisierung medizinischer Bildfolgen und der durch Bildanalyse- und Mustererkennungsverfahren erhaltenen Ergebnisse beschrieben. Abschließend wird der Einsatz medizinischer Bildverarbeitungsmethoden anhand unterdschiedlicher, medizinischer Problemstellungen zur Hirntumoranalyse, Hauttumorerkennung oder der computergestützen Operationsplanung exemplarisch veranschaulicht.
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Medizinische Bildverarbeitung, Heinz Handels
- Sprache
- Erscheinungsdatum
- 2000
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- Titel
- Medizinische Bildverarbeitung
- Sprache
- Deutsch
- Autor*innen
- Heinz Handels
- Verlag
- Teubner
- Erscheinungsdatum
- 2000
- ISBN10
- 3519029472
- ISBN13
- 9783519029472
- Kategorie
- Medizin & Gesundheit
- Beschreibung
- Nach einführenden Kapiteln über die Entstehung und Typisierung medizinischer Bilder sowie die Struktur medizinischer Bildanalyse- und Mustererkennungssysteme werden verschiedene Segmentierungsverfahren zur Abgrenzung anatomischer oder pathologischer Bildstrukturen in medizinischen Bildfolgen beschrieben. Im zweiten Teil stehen Verfahren zur quantitativen Beschreibung medizinischer Bildobjekte wie Texturanalyseverfahren, fraktale Bildanalysetechniken und Methoden zur Extraktion morphologischer Merkmale im Vordergrund. Nachfolgend werden statistische, nicht-parametrische und neuronale Klassifikatoren dargestellt und Möglichkeiten der Optimierung von Mustererkennungssystemen durch die Auswahl und Transformation von Merkmalen behandelt. Hierbei werden die Eigenschaften und Einsatzmöglichkeiten neuerer Ansätze wie neuronaler Netze oder genetischer Algorithmen ausführlich diskutiert. Im vierten Teil werden praxisrelevante Techniken aus dem Bereich der Computergraphik zur Visualisierung medizinischer Bildfolgen und der durch Bildanalyse- und Mustererkennungsverfahren erhaltenen Ergebnisse beschrieben. Abschließend wird der Einsatz medizinischer Bildverarbeitungsmethoden anhand unterdschiedlicher, medizinischer Problemstellungen zur Hirntumoranalyse, Hauttumorerkennung oder der computergestützen Operationsplanung exemplarisch veranschaulicht.