Kurzfassung
In diesem Beitrag adressieren wir die Rekonstruktion zerebrovaskul ärer Netzwerke mit einem Ansatz, der es erlaubt, Vorwissen über physiologisch plausible Strukturen zu berücksichtigen und gegen- über Bildinformation abzuwägen. Ausgehend von einem überkonnektierten Netzwerk wird in einer globalen Optimierung – unter Berücksichtigung von geometrischer Konstellation, globaler Konnektivität und Bildintensit äten – das plausibelste Netzwerk bestimmt. Ein statistisches Modell zur Bewertung geometrischer Beziehungen zwischen Segmenten und Bifurkationen wird anhand eines hochaufgelösten Netzwerks gelernt, welches aus einem μCT (Mikrocomputertomographie) eines zerebrovaskulären Korrosionspräparats einer Maus gewonnen wird. Die Methode wird experimentell auf in-vivo μMRA (Magnetresonanzmikroangiographie) Datensätze von Mausgehirnen angewandt und Eigenschaften der resultierenden Netzwerke im Vergleich zu Standardverfahren diskutiert.
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Literaturverzeichnis
Frangi AF, Niessen WJ, Vincken KL, et al. Multiscale vessel enhancement filtering. Lect Notes Computer Sci. 1998;1496:130–7.
Pudney C. Distance-ordered homotopic thinning: a skeletonization algorithm for 3D digital images. Computer Vis Image Understand. 1998;72(3):404–413.
Kirbas C, Quek F. A review of vessel extraction techniques and algorithms. ACM Compute Surv. 2004;36(2):81–121.
Lesage D, Angelini E, Bloch I, et al. A review of 3D vessel lumen segmentation techniques: models, features and extraction schemes. Med Image Anal. 2009;13(6):819–45.
Schneider M, Hirsch S, Weber B, et al. TGIF: topological Gap in-fill for correction of vascular connectivity: a generative physiological modeling approach. Lect Notes Computer Sci. 2014;8674:89–96.
Jiang Y, Zhuang ZW, Sinusas AJ, et al. Vessel connectivity using Murray’s hypothesis. Proc MICCAI. 2011;14:528–36.
Türetken E, Benmansour F, Andres B, et al. Reconstructing loopy curvilinear structures using integer programming. Proc IEEE Comput Soc Conf Comput Vis Pattern Recognit. 2013; p. 1822–9.
Rempfler M, Schneider M, Ielacqua GD, et al. Extracting vascular networks under physiological constraints via integer programming. Lect Notes Computer Sci. 2014;8674:505–12.
Schneider M, Hirsch S, Weber B, et al. Joint 3D vessel segmentation and centerline extraction using oblique hough forests with steerable filters. Med Image Anal. 2015;19(1):220–49.
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Rempfler, M. et al. (2015). Rekonstruktion zerebraler Gefässnetzwerke aus in-vivo μMRA mittels physiologischem Vorwissen zur lokalen Gefässgeometrie. In: Handels, H., Deserno, T., Meinzer, HP., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2015. Informatik aktuell. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-46224-9_29
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