Planification préopératoire du cancer cervical à l'aide de l'analyse d'images et de la visualisation de séquences MR multiples

Harald Evers

Dr. sc. hum. préopératoire dans le cancer du cerveau par l'analyse d'images et la visualisation de multiples séquences MR. né le 16 mai 1968 à Niedermarsberg examen de maturité le 13 juin 1987 à Marsberg cours de formation de la faculté d'informatique médicale du WS 1988 à SS 1993 diplôme de premier cycle le 11 octobre 1990 à l'Université de Heidelberg / faculté de médecine supérieure Heilbronn diplôme le 16 septembre 1993 à l'Université de Heidelberg / faculté de médecine supérieure Heilbronn doctorat: biométrie médicale et informatique doctorat: doctorat: privé.

Intégré dans une étude à long terme menée par le Département de diagnostic et de thérapie oncologiques du Centre allemand de recherche sur le cancer de Heidelberg et la clinique féminine de l'Université de Mainz, différentes séquences de MR ont été acquises. Les protocoles standardisés de l'étude ont été utilisés et une capture d'image a été ajoutée. La capture de contraste a été réalisée avec une séquence TurboFLASH de récupération et complétée par une capture de poids T1 conventionnelle et une séquence angio-MT.

Après avoir examiné les travaux de recherche actuels dans le domaine de l'hygiène et de l'hygiène,

Résultats de l'enregistrement

a été

Pour combiner les résultats de segmentation, une nouvelle méthode a été développée qui permet d'établir une affinité entre les résultats de segmentation et ceux des résultats de segmentation.

L'extrémité extérieure du corps s'est révélée être transversale.

Considérée comme la seule caractéristique d'enregistrement utilisée dans tous les volumes de MR

L'enregistrement n'a pas seulement permis de détecter la combinaison

Il a réalisé des volumes de MR mais a également corrigé des artefacts de respiration et de mouvement.

La connexion avec les informations de champ ACR/NEMA des données d'origine a donc permis d'établir une

Les signaux d'image ont été perturbés à la fois par un bruit à haute fréquence et par un rythme d'intensité à basse fréquence. L'accent a donc été mis sur l'étude de méthodes qui supprimaient le plus largement ces artefacts.

En s'appuyant sur les résultats obtenus, la segmentation s'est déroulée avec peu de

Il s'agit d'élaborer des méthodes compliquées telles que les processus de valorisation et la croissance régionale.

Dans le cadre d'une stratégie hiérarchique, les organes ont d'abord été segmentés en fonction des lieux, avant qu'un

La différenciation des tissus adipeux et musculaires dans le volume restant a été effectuée.

Ces zones ont été visualisées avec les résultats de la classification tumorale

Le gradient d'enrichissement a été utilisé comme caractéristique pour identifier les tumeurs.

La segmentation des différents objets était la prévision pour déduire un nouveau volume attribué. Les régions séparées, anatomiques et fonctionnelles ont été attribuées en vue d'une visualisation selon le modèle Heidelberg Raytracing.

De nombreux exemples ont démontré les possibilités de la libre navigation ainsi que les

Les effets d'une manipulation de la cartographie d'étanchéité.

Des concepts tridimensionnels entièrement transparents sont présentés qui donnent une impression intuitive

Il s'agit notamment de la représentation spatiale de la tumeur.

Les structures suspectes ont réussi à utiliser différentes alternatives de visualisation, sans

Une comparaison rétrospective avec les objets anatomiques environnants

Les résultats de ces analyses ont montré que les tumeurs étaient localisées sur la base de

Le travail couvre en général un large spectre de méthodes allant de l'acquisition d'images à la visualisation de volume. Avec la synthèse de nouveaux algorithmes, des méthodes standard améliorées et des ajustements de paramètres, un cycle complet d'analyse d'images est réalisé. Cela se traduit par une visualisation de volume flexible qui élargit les possibilités de diagnostic et ouvre la voie à une planification préopératoire.