Vollautomatische Segmentierung der Prostata aus 3D-Ultraschallbildern

Kurzfassung. Diese Arbeit beschreibt ein modellbasiertes Verfahren zur Segmentierung der Prostata aus 3D-Ultraschalldaten. Kern der Methode ist ein statistisches Formmodell, das auf Beispieldaten der Prostata trainiert wird. Erster Schritt der Segmentierung ist ein evolutionärer Algorithmus, mit dem das Modell grob im zu segmentierenden Bild positioniert wird. Für die darauf folgende lokale Suche wurden mehrere Varianten des Algorithmus evaluiert, unter anderem Ausreißer-Unterdrückung, freie Deformation und Gewichtung der verwendeten Erscheinungsmodelle nach ihrer Zuverlässigkeit. Alle Varianten wurden auf 35 Ultraschallbildern getestet und mit manuellen Referenzsegmentierungen verglichen. Die beste Variante erreichte eine durchschnittliche Oberflächenabweichung von 1.1 mm.