Download Bildverarbeitung fur die Medizin 2009: Algorithmen — Systeme by Sylvia Glaßer, Steffen Oeltze, Anja Hennemuth, Skadi PDF

By Sylvia Glaßer, Steffen Oeltze, Anja Hennemuth, Skadi Wilhelmsen, Bernhard Preim (auth.), Hans-Peter Meinzer, Thomas Martin Deserno, Heinz Handels, Thomas Tolxdorff (eds.)

In den letzten Jahren hat sich der Workshop „Bildverarbeitung für die Medizin“ durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2009 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - einige in englischer Sprache - behandeln alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere Bildgebung, CAD, Segmentierung, Bildanalyse, Visualisierung und Animation, Roboter und Manipulatoren, Chirurgische Simulatoren, Diagnose, Therapieplanung sowie deren klinische Anwendungen.

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The part belonging to low gray value values (red curve) has been masked out (right). Structure size enhanced histogram 19 Fig. 3. CT data set of a foot. The classification method introduced by Roettger [9] has been used for creating 21 clusters, each labeled by a different color. Only some of the clusters are selected (highlighted structures), and the resulting 3D volume rendering is shown (left). CT data set showing an aortic stent in the abdominal region. The spline widet has been used to select the bins to be included in the 3D visualization (right).

7. Chronaki C, Zabulis X, Orphanoudakis SC. I2Cnet medical image annotation service. Med Inform. 1997;22(4):337–347. 8. Goede PA, Lauman JR, et al. Methodology and implementation for annotating digital images for context-appropriate use in an academic health care environment. J Am Med Inform Ass. 2004;11(1):29–41. 9. Lober WB, Trigg LJ, et al. IML: An image markup language. In: American Medical Informatics Association Fall Symposium; 2001. p. 403–407. 10. Tietjen C, M¨ uhler K, et al. METK - The medical exploration toolkit.

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