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Bildverarbeitung für die Medizin 2017: Algorithmen - Systeme by Klaus Hermann Maier-Hein geb. Fritzsche, Thomas Martin

By Klaus Hermann Maier-Hein geb. Fritzsche, Thomas Martin Deserno geb. Lehmann, Heinz Handels, Thomas Tolxdorff

In den letzten Jahren hat sich der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2017 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - einige davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere Bildgebung und -akquisition, Maschinelles Lernen, Bildsegmentierung und Bildanalyse, Visualisierung und Animation, Zeitreihenanalyse, Computerunterstützte Diagnose, Biomechanische Modellierung, Validierung und Qualitätssicherung, Bildverarbeitung in der Telemedizin u.v.m.

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Finally, the papillary muscles are extracted using a threshold based approach. The proposed method was evaluated on six 3D LGE-MRI data sets and were compared to gold standard annotations from clinical experts. 72. 1 Introduction Patients suffering from heart failure (HF) may be candidates for implantation of a cardiac-resynchronization-therapy (CRT) device. CRT devices require one lead to be positioned in the coronary vein system for pacing the left ventricle (LV). Nonetheless, about 30 % to 40 % of the patients do not benefit from such a system.

3 Automatic determination from image data 3D stick filtering. Given are three dimensional binary templates H p,q of size NX × NY × NZ , with NX = NY = NZ = 2R + 1. Straight lines pass the T T template’s center [x y z ] = [0 0 0] in different discrete orientations 180◦ , Δϑ 180◦ = Δϕ ϑ p = (p − 1)Δϑ , 1 ≤ p ≤ Nϑ , Nϑ = ϕ q = (q − 1)Δϕ , 1 ≤ q ≤ Nϕ , Nϕ (2) Fig. 1. Band-shaped cross section of the needle artifact with expert defined needle axis (red) and orientation angles (white, angles in reference coordinate system, (1)).

Afterwards, Otsu thresholding is applied to the blood pool region only. All the pixels that are less than the Otsu threshold θO are defined as possible candidates for the papillary muscles. However, if there are not more than 7 pixels connected, it is declared as noise and they are not considered as candidates for the papillary muscles. The final result of the segmented papillary muscles for one slice is visualized in Fig. 3 (c). After the segmentation is finished, the segmentation mask of the blood pool and the papillary muscles are exported as 3D surface meshes and can be used for further procedure planning and guidance.

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