Bildverarbeitung für die Medizin 2006. Algorithmen - Systeme by Heinz Handels, Jan Ehrhardt, Alexander Horsch, Hans-Peter

By Heinz Handels, Jan Ehrhardt, Alexander Horsch, Hans-Peter Meinzer, Thomas Tolxdoff

In den letzten Jahren hat sich der Workshop "Bildverarbeitung f?r die Medizin" durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2006 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespr?che zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beitr?ge dieses Bandes - einige in englischer Sprache - behandeln alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung sowie deren klinische Anwendungen.

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Die Vermessung der sozialen Welt: Neoliberalismus - extreme Rechte - Migration im Fokus der Debatte

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Terrorismusforschung in Deutschland (Sonderheft der Zeitschrift für Außen- und Sicherheitspolitik)

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Der 6. Band der Eifel-SerieEin Motorjournalist aus Adenau stirbt - angeblich an einem Herzinfarkt. Aber der Spezialist f? r Fragen rund um den N? rburgring hat etwas recherchiert, das - w? rde es bekannt - eine Autofirma zu einer unglaublich teuren R? ckrufaktion zwingen w? rde. Und so taucht Pfeifenraucher und Katzenfreund Siggi Baumeister in die skurrile Welt des N?

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G. by a projection of the spectral image to a “nosologic” or diagnostic map, is more robust than the fitting of adaptive resonance line functions [1]. Nevertheless, this method also fails in the presence of spectral artifacts or at low signal-to-noise ratio. So, an inspection of the spectra is also required here and is limiting a fully automated analysis also for this approach. g. in the non-linear classification of brain tumor [2] (EU-project INTERPRET), or in the quantitation of MR spectroscopic images in the detection of recurrent tumors after radiation therapy [3].

Die Silhouetten dieser R¨ontgenbilder wurden direkt aus den manuellen Segmentierungen berechnet. Ziel der Validierung ist, die erreich¨ bare Genauigkeit des Verfahrens mit dem vorgeschlagenen Ahnlichkeitsmaß zu untersuchen. F¨ ur die konventionelle Operationsplanung werden bisher außerdem bereits kalibrierte R¨ ontgenbilder unter standardisierten Aufnahmebedingungen erstellt [9]. Daher wurden in der Optimierung hier nur die Formgewichte b optimiert (T, K sind bekannt). Bei Unkenntnis von T, K ist mit einer Verschlechterung der Ergebnisse zu rechnen.

Das Verfahren wird an 23 synthetisch erzeugten Datens¨ atzen validiert. 1 Einleitung Der k¨ unstliche Gelenkersatz der H¨ ufte ist ein Standardverfahren zur Behandlung degenerativer Gelenkerkrankungen. Allein in Deutschland werden j¨ahrlich ca. 000 H¨ uftendoprothesen implantiert. Aufgrund der Alterung der Bev¨olkerung ist in Zukunft mit einem starken Anstieg der Zahl der Implantationen zu rechnen. Obwohl bekannt ist, dass die Belastungen des H¨ uftgelenkes eine wesentliche Rolle f¨ ur die langfristige Funktion und den Erfolg des k¨ unstlichen Gelenkersatzes spielen, stehen dem Chirurgen bei der Planung des Eingriffes derzeit keine validen Informationen zur erwarteten Gelenkbelastung zur Verf¨ ugung.

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