Statistische Formmodelle für die Analyse von Volumendaten in der medizinischen Bildverarbeitung

Die automatische Erkennung von dreidimensionalen Strukturen in medizinischen Datensäzen, z.B. aus der Computertomographie (CT), ist ein ebenso dringendes wie komplexes Problem der medizinischen Informatik. Eine große Variabilität der biologischen Formen und die oftmals schlechte Qualität der Eingangsdaten machen eine Verarbeitung mit klassischen Methoden der Signal- und Bildverarbeitung schwierig. In den letzen Jahren wurden verstärkt statistische Methoden zur Modellierung von Form und Erscheinung der zu findenden Strukturen eingesetzt, um die Erkennung zuverlässiger zu machen. Der Vortrag gibt eine Einführung in die zugrunde liegenden Techniken und zeigt unterschiedliche Möglichkeiten zur Modellierung und Modellsuche auf.