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Go/042

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Morphologische Studie bei 77 Patienten mit Temporallappenepilepsie mittels Magnetresonanztomographie: Vergleich zwischen zwei verschiedenen Bildbearbeitungsalgorithmen

von Georgios Orfanos

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Statistik und Sichtungsnachweis dieser Seite findet sich am Artikelende
[1.] Go/Fragment 042 01 - Diskussion
Zuletzt bearbeitet: 2014-10-23 05:52:44 Hindemith
Fragment, Gaser 2005, Gesichtet, Go, SMWFragment, Schutzlevel sysop, Verschleierung

Typus
Verschleierung
Bearbeiter
Schumann
Gesichtet
Yes.png
Untersuchte Arbeit:
Seite: 42, Zeilen: 1-3
Quelle: Gaser 2005
Seite(n): 93, Zeilen: li. Sp. 3ff
[Deshalb wird in einem weiteren Schritt auch die a priori Information über die räumliche Verteilung der] Gewebetypen einbezogen. Diese Verbindung beider Informationen verbessert das Ergebnis der Segmentierung und wird in mehreren Schritten wiederholt, bis sich das Ergebnis nicht mehr entscheidend verbessert. Deshalb wird in einem weiteren Schritt auch die a priori Information über die räumliche Verteilung der Gewebetypen einbezogen. Die Verbindung beider Informationen erfolgt dabei über einen Bayes-Schätzer. Damit kann das Ergebnis der Segmentierung weiter verbessert werden, da anatomisches Vorwissen eingebracht wird (Abb. 4, rechts). Dieser Prozess wird in mehreren Schritten (also iterativ) wiederholt, bis sich das Ergebnis der Segmentierung nicht mehr entscheidend verbessert.
Anmerkungen

Kein Hinweis auf die Quelle.

Fortsetzung von Fragment 041 10.

Sichter
(Schumann), Hindemith

[1.] Go/Fragment 042 204
Zuletzt bearbeitet: 2015-02-03 20:04:26 WiseWoman
BauernOpfer, Fragment, Gaser 2005, Gesichtet, Go, SMWFragment, Schutzlevel sysop

Typus
BauernOpfer
Bearbeiter
Graf Isolan
Gesichtet
Yes.png
Untersuchte Arbeit:
Seite: 42, Zeilen: Abb. 4
Quelle: Gaser 2005
Seite(n): 93, Zeilen: Abb. 6-4
Abb. 4 Segmentierung. Die Segmentierung eines Bildes in graue und weiße Substanz und CSF ist hier dargestellt am Beispiel eines Gaussian-Mixture-Model in Verbindung mit einem Expectation-Maximizazion-Algorithmus. Dabei wird nicht nur die Information der Bildintensität genutzt, sondern zusätzlich geht auch die A-priori-Information über die räumliche Verteilung für graue und weiße Substanz und CSF ein. Die Häufigkeit der einzelnen Bildintensitäten über das gesamte Bild bildet das Histogramm, in das einzelne Gausskurven für die jeweiligen Verteilungen eingepasst werden. Zusätzlich zu dieser Helligkeitsinformation wird eine A-priori-Information aus bereits segmentierten Gehirnen verwendet und über einen Bayes-Schätzer verknüpft. CSF=Liquor. Bild aus (Gaser, 2005)

Gaser C. Morphometrie. In: Walter H, HRSG. Funktionelle Bildgebung in Psychiatrie und Psychotherapie. Stuttgart: Schattauer Verlag, 2005: 89-104

Abb. 6-4 Segmentierung. Die Segmentierung eines Bildes in graue und weiße Substanz und CSF ist hier dargestellt am Beispiel eines Gaussian Mixture Model in Verbindung mit einem Expectation-Maximizazion-Algorithmus. Dabei wird nicht nur die Information der Bildintensität genutzt, sondern zusätzlich geht auch die A-priori-Information über die räumliche Verteilung für graue und weiße Substanz und CSF ein. Die Häufigkeit der einzelnen Bildintensitäten über das gesamte Bild bildet das Histogramm, in das einzelne Gauß-Kurven für die jeweiligen Verteilungen eingepasst werden. Zusätzlich zu dieser Helligkeitsinformation wird eine A-priori-Information aus bereits segmentierten Gehirnen verwendet und über einen Bayes-Schätzer verknüpft. CSF=cerebrospinal fluid (Liquor)
Anmerkungen

Zwar wird die Quelle genannt, aber nicht nur das Bild, sondern auch dessen umfangreiche Legende stammen aus Gaser (2005).

Sichter
(Graf Isolan), (Hindemith), WiseWoman


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Letzte Bearbeitung dieser Seite: durch Benutzer:Hindemith, Zeitstempel: 20141023055602


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