Variationeller Ansatz für eine integrierte Segmentierung und nicht-lineare Registrierung

Kurzfassung. Vierdimensionale tomographische Bilddaten ermöglichen neuartige Therapieund Diagnoseverfahren in der medizinischen Praxis. Voraussetzung dafür sind oft die räumlich-zeitliche Segmentierung anatomischer Strukturen in den 4DDaten und die Bestimmung ihrer dynamischen Eigenschaften durch Schätzung der 3D-Bewegungsfelder mittels nicht-linearer Registrierungsverfahren. In dieser Arbeit wird ein Ansatz vorgestellt, mit dem sich Level-Set-Segmentierung und diffusive, nicht-lineare Registrierung unter Berücksichtigung ihrer wechelseitigen Abhängigkeiten integriert lösen lassen. Die Aufgabe wird als Energieminimierung formuliert und ein variationelles Lösungsverfahren angegeben. Anschließend wird der Ansatz an Phantomund CT-Patientendaten am Beispiel der Leber validiert.