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Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung
Das Fernröntgenseitenbild (FRS) wird von Ärzten verwendet, um verschiedene Aspekte des Gebisses eines Patienten zu beurteilen. Die Analyse dieser Bilder wird vom Zahnarzt aktuell manuell durchgeführt. Eine automatische Analyse dieser Bilder ist für den Zahnarzt hilfreich, da einerseits die Ergebnisse schneller zur Verfügung stehen und andererseits relevante Bereiche gekennzeichnet werden können. Somit kann die Aufmerksamkeit des Arztes direkt auf diese Bereiche gelenkt werden.
Eine automatische Segmentierung der relevanten Strukturen in den Bilddaten ist der erste Schritt der erforderlich ist, um dieses Ziel zu erreichen. Aus diesem Grund besteht das Ziel dieser Arbeit darin, den Artikulierten Atlas - ein Framework für modell-basierte Segmentierung, dass am Fraunhofer IGD entwickelt wurde – dahingehend zu erweitern, dass er auf FRS-Aufnahmen angewendet werden kann.
Die Aufgaben des Studierenden bestehen darin, ein statistisches Modell der Zähne zu erstellen und die Segmentierung auf den FRS Daten umzusetzen. Hierzu müssen zunächst die FRS-Aufnahmen manuell segmentiert werden. Aus den so erhaltenen Trainingsdaten soll anschließend ein statistisches Modell gelernt werden. Der Studierende muss die benötigen Algorithmen für die Segmentierung entwickeln und in das Framework integrieren. Weiterhin muss er unterschiedliche Bildmerkmale auswerten, um die geeignetsten für die Segmentierung zu ermitteln, und eine quantitative und qualitative Auswertung der finalen Segmentierungsergebnisse durchführen.

Vollautomatische Segmentierung der Zähne in Fernröntgenseitenbildern unter Verwendung statistischer Formmodelle

Kennziffer: IGD-2017-9
Ihre Voraussetzungen:
  • Interesse an (medizinischer) Bildverarbeitung
  • Erfahrung mit C++ ist notwendig
  • Kenntnisse in Computer Vision, Bildanalyse, Computer Graphik ist vorteilhaft
  • Erfahrung mit VTK / ITK ist vorteilhaft


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Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung
Darmstadt

http://www.igd.fraunhofer.de


Erschienen auf academics.de am 28.02.2017
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