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Prinzipien der Clusterbildung in der Anwendung auf Traktographie-Daten des menschlichen Gehirns
(2007)
Aufbauend auf der diffusionsgewichteten MR-Bildgebung können mithilfe der Traktographie Rückschlüsse über den Verlauf von Nervenfaserbündeln im Gehirn gezogen werden. Bei einer Gegenüberstellung der daraus resultierenden Traktogramme wird deutlich, dass deren Struktur von der Lokalisation und Funktionalität der jeweiligen Seed-Region beeinflusst wird. Durch einen Vergleich der Traktogramme ist es demnach möglich, eine Unterteilung der Seed- Regionen in funktionell und anatomisch zusammenhängende Bereiche vorzunehmen. Ausgehend von den ermittelten Traktogrammen, unterteilt sich das gesamte Klassifizierungsverfahren dabei in folgende Abschnitte: 1. Aufstellung einer Ähnlichkeitsmatrix mit den jeweiligen Vergleichswerten der Traktogramme 2. Klassifizierung der Traktogramme basierend auf der Ähnlichkeitsmatrix 3. Bewertung der Clusterergebnisse und Bestimmung der optimalen Clusteranzahl In der vorliegenden Arbeit werden verschiedene Ansätze zur Optimierung der genannten Einzelschritte erläutert und hinsichtlich ihres Einflusses auf das Gesamtergebnis untersucht. Im einzelnen werden neben Methoden zum Vergleich der Traktogramme auch diverse Möglichkeiten zur Vorverarbeitung der Daten untersucht. Ein weiterer Aspekt ist die Analyse verschiedener Ansätze zur Clusterbildung und deren Bewertung mit geeigneten Qualitätskriterien. Zu diesem Zweck werden neben den Traktogrammdaten zusätzlich verschiedene Testdaten verwendet.
Ein großes Problem bei der Analyse von Bilddaten der magnetischen Resonanztomografie sind auftretende Intensitätsinhomogenitäten. Diese Intensitätsverschiebungen spielen vor allem bei der automatischen Bildanalyse mit Hilfe grauwertbasierter Segmentierungsverfahren eine entscheidene Rolle. So können Daten mit stark ausgeprägten Inhomogenitätsfeldern zu einer Verfälschung der Segmentierungsergebnisse führen. Zur Beseitigung der Inhomogenitäten wurde eine Vielzahl verschiedener Algorithmen zur Intensitätskorrektur entwickelt. In dieser Arbeit werden einige ausgewählte Verfahren zur Inhomogenitätskorrektur untersucht und miteinander verglichen. Bei der quantitativen und qualitativen Beurteilung der korrigierten MR-Bilder wurden verschiedene Maße der statistischen Bildanalyse verwendet. Um einen aussagekräftigen Vergleich der Daten mit einem Goldstandard zu ermöglichen werden synthetisch erzeugte Phantomaufnahmen für die Korrektur und Segmentierung herangezogen. Zur Bestätigung und Absicherung der gewonnenen Ergebnisse werden zusätzlich reale Bilddaten verwendet, welche zum Teil mit unterschiedlichen Tomographen erzeugt wurden. Da die MR-Bildgebung ein wichtiges Verfahren bei der Diagnostik degenerativer Erkrankungen des Zentralnervensystems ist, wird weiterhin der Einfluss der Korrekturverfahren auf vorhandene Läsionen im dargestellten Hirngewebe untersucht.