Semi-automatische Orbita-Segmentierung in CT-Bilddaten

Kathrin Tingelhoff, Klaus W.G. Eichhorn, Ingo Wagner, Markus Rilk & Friedrich Bootz
Die Segmentierung medizinischer Bilddaten gewinnt in vielen klinischen Bereichen an Bedeutung. Die Segmentierungsergebnisse können zur Diagnose, Operationsplanung oder Definition eines Arbeitsraumes für roboter-assistierte Systeme verwendet werden. In diesem Paper wird ein neues Verfahren zur semi-automatischen Orbita-Segmentierung mit minimalem Interaktionsaufwand vorgestellt. Die Ergebnisse der semi-automatischen Segmentierung haben wir mit der manuellen Segmentierung eines Experten in Bezug auf Volumen, Überlappungsmaße und Segmentierungszeit verglichen. Die Abweichung zwischen manueller und semi-automatischer Segmentierung beträgt durchschnittlich 3,29% des Volumens. Im Vergleich...