Bildverarbeitung für die Medizin - Thomas Lehmann, Erich Pelikan, Rudolf Repges, Walter Oberschelp

Thomas Lehmann, Erich Pelikan, Rudolf Repges, Walter Oberschelp

Bildverarbeitung für die Medizin

Grundlagen, Modelle, Methoden, Anwendungen. XVIII, 462 S. 109 Abbildungen
eBook (pdf), 462 Seiten
EAN 9783642604874
Veröffentlicht März 2013
Verlag/Hersteller Springer Berlin Heidelberg

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Beschreibung

Das Buch gibt einen umfassenden Überblick über das interdisziplinäre Thema. Es wendet sich an alle, die in der Informatik, Medizin, Mathematik, Elektrotechnik und der Physik im Bereich Bildverarbeitung tätig sind. Es ist von erfahrenen Autoren verfaßt, die in den beteiligten Disziplinen forschen und lehren. Entsprechend aktuell, inhaltlich ausgewogen und lerngerecht wird der Wissensstoff vermittelt. Die Autoren führen verständlich von den medizinischen Fragestellungen und den technischen Grundlagen über die Erzeugung medizinischer Bilder zu den Problemen der Bildwahrnehmung und von den mathematischen Modellierungen zu den Algorithmen, mit denen heute medizinische Bilder verarbeitet werden.

Inhaltsverzeichnis

Schreibweisen und Notationen.- 1. Medizinische Fragestellungen für den Einsatz bildgebender Verfahren.- 1.1 Grundlagen statistischer Bewertungsverfahren in der Medizin.- 1.2 Einsatzgebiete bildgebender Diagnostik.- 1.3 Abschlußbemerkung.- 2. Technik der Bilderzeugung in der medizinischen Diagnostik.- 2.1 Physikalische Grundlagen der bildgebenden Verfahren.- 2.2 Technische Realisierungen der bildgebenden Verfahren.- 3. Physiologische und psychologische Grundlagen der Bildwahrnehmung.- 3.1 Aufbau und Funktion des Sehapparates.- 3.2 Rezeption.- 3.3 Perzeption.- 3.4 Zusammenfassung.- 4. Das Bild als diskrete Ortsbereichsfunktion.- 4.1 Das Bild als Ortsbereichsfunktion.- 4.2 Grundlagen der Verarbeitung diskreter Bilder.- 4.3 Globale Kenngrößen von Bildern und Bildregionen.- 4.4 Codierung von Bildern.- 4.5 Topologie der Pixelebene.- 4.6 Objekte in Binärbildern und Morphologie.- 5. Das Bild als gestörtes Signal.- 5.1 Signaltheoretische Grundlagen.- 5.2 Signaltheoretische Beschreibung der Bildaufnahme.- 5.3 Weitere Störungen durch die Bildaufnahme.- 6. Das Bild als stochastischer Prozeß.- 6.1 Stochastische Grundbegriffe.- 6.2 Homogene Felder.- 6.3 Lineare Transformationen von Zufallsfeldern.- 6.4 Stochastische Bildmodelle.- 6.5 Stochastische Prozesse.- 6.6 Bemerkungen zum Texturbegriff.- 7. Selbsttransformationen des Ortsraumes durch lokale Operatoren.- 7.1 Punktoperatoren.- 7.2 Lokale Operatoren auf der Basis von Masken.- 7.3 Lineare Filter für spezielle Anwendungen.- 7.4 Reduktion des Rechenaufwandes durch separable Filter.- 7.5 Morphologische Operatoren auf der Basis von Templates.- 8. Die diskrete Fourier-Transformation.- 8.1 Die Idee von Transformation und Rücktransformation.- 8.2 Der Zusammenhang zwischen der diskreten und der kontinuierlichenFourier-Transformation.- 8.3 Die diskrete Fourier-Transformation (DFT).- 8.4 Anwendungen der DFT.- 8.5 Zweidimensionale Fourier-Transformation.- 8.6 Fensterfunktionen.- 9. Die Wavelet-Transformation.- 9.1 Die Fenster-Fourier-Transformation.- 9.2 Herleitung der Wavelet-Transformation.- 9.3 Multiresolution-Analysis zur Konstruktion der Basis.- 9.4 Berechnung der Wavelet-Transformation.- 10. Die Radon-Transformation.- 10.1 Die zweidimensionale Radon-Transformation.- 10.2 Die Radonsche Umkehrformel.- 10.3 Die diskrete Radon-Transformation.- 10.4 Die Radonsche Resolvente.- 10.5 Der algebraische Ansatz.- 11. Die Karhunen-Loève-Transformation.- 11.1 Orthogonale Regression.- 11.2 Geometrische Interpretation.- 11.3 Reduktion hochdimensionaler Merkmalsvektoren.- 11.4 Beispiele.- 12. Die Hough-Transformation.- 12.1 Das Prinzip der Hough-Transformation.- 12.2 Die Hough-Transformation für Geraden.- 12.3 Die Hough-Transformation für beliebige Kurven.- 12.4 Die diskrete Hough-Transformation.- 12.5 Erweiterungen für geschlossene Randkurven.- 12.6 Anwendungsbeispiel.- 13. Bildkorrektur und Bildverbesserung.- 13.1 Geometrische Entzerrung.- 13.2 Bildkorrektur mit dem deterministischen Signalmodell.- 13.3 Bildrestauration mit dem stochastischen Modell.- 13.4 Lineare Verfahren zur Bildverbesserung.- 13.5 Nichtlineare Verfahren zur Bildverbesserung.- 13.6 Adaptive Bildverbesserung.- 13.7 Bildverbesserung durch Farbe.- 14. Bildsegmentierung.- 14.1 Punktorientierte Verfahren.- 14.2 Kanten- bzw. konturorientierte Verfahren.- 14.3 Regionenorientierte Verfahren.- 14.4 Texturorientierte Ansätze zur Bildsegmentierung.- 15. Klassifikation und Mustererkennung.- 15.1 Entwurfskriterien für Mustererkennungssysteme.- 15.2 Merkmalsextraktion.- 15.3 Klassifikationsverfahren.- 15.4 Qualitätsmaße.-Abkürzungen im Literaturverzeichnis.

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