Visual Computing in Medicine - Cheatsheet

Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung

Definition:

Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung - behandelt Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse von Bildern. Fokus auf Erkennung, Segmentierung und Interpretation visuell aufbereiteter Daten.

Details:

• Bildrepräsentation: pixelbasierte Modelle, Grauwertbilder, Farbmodelle
• Digitale Filter: Glättung, Kantenfilter (z.B. Sobel, Canny)
• Transformationen: Fourier-Transformation, Wavelet-Transformation
• Segmentierung: Schwellenwertverfahren, Region Growing, Clustering
• Merkmalsextraktion: Texturanalyse, Formbeschreibung
• Bildregistrierung: Geometrische Transformationen, Intensitätsbasiertes Matching
• Qualitätsmetriken: PSNR, SSIM

Segmentierungsverfahren in der Bildverarbeitung

Definition:

Segmentierung ist das Trennen eines Bildes in bedeutungsvolle Regionen.

Details:

• Ziel: Herausarbeiten von Objekten oder Regionen.
• Methoden:
• Schwellwertverfahren (Thresholding): Einfache Trennung basierend auf Intensitätswerten.
• Regionenbasiert: Wachstum von Regionen, Split-and-Merge-Techniken.
• Kantenerkennung: Identifikation von Kanten und anschließende Segmentierung.
• Clustering-Verfahren: K-Means, Fuzzy-C-Means.
• Modelbasierte Verfahren: Active Contours (Snakes), Level Sets.
• Evaluierung: Ground Truth, Metriken wie Dice-Koeffizient.

Registrierung und Matching von Bilddaten

Definition:

Registrierung und Matching von Bilddaten: Ausrichten und Abgleichen von Bilddaten aus unterschiedlichen Quellen oder Zeitpunkten, um eine gemeinsame Referenz zu schaffen.

Details:

• Ziel: Vergleichbarkeit und Fusion von Bilddaten
• Transformationsmodelle: starre, affine, nicht-rigide
• Ähnlichkeitsmaße: z.B. Cross-Korrelation, Mutual Information
• Optimierungsverfahren: z.B. Gradientenabstieg, Evolutionsstrategien
• Anwendungen: Medizinische Bildgebung, Überlagerung von Vorher-Nachher-Bildern

Algorithmen zur 3D-Oberflächen- und Volumenrekonstruktion

Definition:

Algorithmen zur 3D-Oberflächen- und Volumenrekonstruktion erzeugen aus 2D-Bilddaten (z.B. CT, MRI) 3D-Modelle von Oberflächen und Volumina.

Details:

• Marching Cubes: Extrahiert Isosurface aus 3D-Daten
• Delaunay-Triangulation: Erzeugt volumetrische Mesh-Strukturen
• Level Set Methoden: Formulieren Rekonstruktionsproblem als Differenzialgleichung
• Poisson Surface Reconstruction: Erzeugt Oberflächen aus Punktwolken
• Verwendung in der medizinischen Bildverarbeitung zur Visualisierung und Analyse
• Wichtige Parameter: Genauigkeit, Rechenzeit, Datenrauschen

Techniken für Volumen-Rendering

Definition:

Techniken zur Visualisierung volumetrischer Daten, wie etwa bei medizinischen Bildgebungsverfahren.

Details:

• Direktes Volumen-Rendering (DVR): Darstellung volumetrischer Daten ohne Zwischengeometrien. Intensitätswerte direkt auf Pixel abgebildet.
• Ray Casting: Strahl durch das Volumen gesendet, Intensitäten entlang des Strahls akkumuliert. Formel: \[ C = \int_{0}^{L} T(s) \, ds \] wobei \( C \) die resultierende Farbe, \( T(s) \) die Transferfunktion und \( L \) die Strahllänge ist.
• Splatting: Projektion von Datenelementen (Splats) auf Bildebene, Verteilung eines gewichteten 3D-Gauß-Filters.
• Texture-Based Volume Rendering: Texturen auf Quads/Polygone gemappt, GPU-Rasterisierungstechniken genutzt. Beispiel: 2D- und 3D-Textur-Mapping.
• Marching Cubes: Extrahiert Oberflächen aus Volumendaten, erzeugt Dreiecksnetze. Schrittweise Verarbeitung von Voxelwürfeln zur Isosurface-Erzeugung.

Automatisierte Diagnosesysteme

Definition:

Automatisierte Diagnosesysteme verwenden Algorithmen und maschinelles Lernen, um medizinische Diagnosen basierend auf medizinischen Bilddaten zu stellen.

Details:

• Nutzen von Bildverarbeitung und Mustererkennung.
• MRI- und CT-Scans als häufige Datenquellen.
• Anwendung von Klassifikations- und Segmentierungsmethoden.
• Wichtigkeit von Trainingsdatensätzen und Validierung.
• Beispiel: Detektion von Tumoren, Diagnose von Lungenerkrankungen.
• Integration in klinische Arbeitsabläufe.

Krebsfrüherkennung durch Bildanalyse

Definition:

Techniken zur Erkennung von Krebs durch Auswertung und Analyse medizinischer Bilddaten.

Details:

• Verwendung von MRI, CT, Ultraschall, Mammographien, etc.
• Bilder werden mittels Algorithmen und neuronaler Netzwerke analysiert.
• Ziel: Früherkennung von Tumoren und anderen verdächtigen Strukturen.
• Methoden: Bildsegmentierung, Mustererkennung, Feature-Extraktion.
• Vorteile: Nicht-invasiv, hohe Präzision, unterstützt Radiologen.
• Herausforderungen: Hohe Datenmengen, Variabilität der Bildqualität.
• Beispielalgorithmen: Convolutional Neural Networks (CNNs), Support Vector Machines (SVMs).

Machine Learning in der medizinischen Bildanalyse

Definition:

Bezieht sich auf die Anwendung von ML-Algorithmen zur Interpretation und Analyse medizinischer Bilder.

Details:

• Häufig verwendete Algorithmen: CNNs, RNNs, GANs.
• Typische Aufgaben: Segmentierung, Klassifikation, Erkennung von Anomalien.
• Datenvorverarbeitung: Normalisierung, Augmentierung.
• Bewertung: Genauigkeit, Präzision, F1-Score.
• Herausforderungen: Begrenzte Datensätze, Datenschutz, Interpretierbarkeit.
• Werkzeuge: TensorFlow, PyTorch, Keras.