Bildverarbeitung und -analyse in der Ultraschalldiagnostik: Umsetzung des Filter-Prinzips der anisotropen Diffusion mit OpenCV
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Die Analyse von Daten bildgebender Verfahren in der medizinischen Diagnostik zählt zu den anspruchsvollsten Aufgabenstellungen der Bildverarbeitung. Die Ursachen dafür liegen an
- der vielgestaltigen anatomischen Situation der Untersuchungsobjekte und -regionen,
- der zeitlichen Veränderlichkeit der Aufnahmesituation, nicht zuletzt durch die Manipulation bei der Untersuchung,
sowie
- der oft nur schlechten Signalqualität durch Artefakte des bildgebenden Verfahrens (Rauschen) und durch veränderliche Bildkontraste des Nutzsignals.
Die Entwicklung von Verfahren und Ansätzen zur Bildverarbeitung auf diesem Gebiet ist aktueller Forschungsgegenstand.
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Das Filterprinzip der anisotropen Diffusion stellt einen besonders leistungsfähigen Filteransatz dar,
der gerade zur Bildverbesserung von stark durch Speckle-Rauschen
beeinflussten Ultra- schallrohdaten eingesetzt werden kann.
Eine solche Filterstufe bereitet die Daten sowohl zur visuellen Auswertung durch das medizinische Personal
als auch für die weitergehende automatische Bildanalyse auf. Die Anforderungen an ein optimales Filterergebnis sind hierbei unterschiedlich. Der Diffusionsfilter kommt diesem durch die gute Skalierbarkeit der Filterwirkung entgegen.
Ein Nachteil des Diffusionsfilters ist seine verglichen mit konventionellen Filteransätzen lange Laufzeit. Diese ergibt sich aus der notwendig iterativen Annäherung an ein gewünschtes Filter- ergebnis.
Um den Diffusionsfilter möglichst auch zur Echtzeit-Prozessierung in portablen Ultraschallgeräten einsetzen zu können, ist es notwendig, neben
allgemeinen Überlegungen zur Ablaufoptimierung auch eine für die verwendete Rechnerplattform optimale Portierung des Algorithmus vorzunehmen.
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OpenCV ist eine solche quelloffene Programmbibliothek von Intel. Sie ist für die Programmier-
sprachen C und C++ geschrieben und enthält Algorithmen für die
Bildverarbeitung. Die Stärke von OpenCV liegt in ihrer Geschwindigkeit und in der großen Menge nutzbarer Basis-Algorithmen.
Im Rahmen dieser Themenstellung soll das Potential einer Filterimplementierung in OpenVC gegenüber bestehenden nicht plattformbezogenen Implementierungen verglichen werden.
Dabei ist zunächst zu bewerten, ob der durch die
Bibliothek bereitgestellte Funktionsumfang die Umsetzung dieses Filters wie auch weiterer Verarbeitungsschritte bei der Prozessierung von Ultraschallbilddaten unterstützen kann.
Die Bewertung der Verfahrenseignung und die Implementierung soll hierbei in Bezug auf eine konkrete Gerätespezifikation erfolgen. Reales Bildmaterial für Testzwecke wird dabei bereitgestellt.
Diese Arbeit eignet sich besonders gut als Studienarbeit, als Einstieg für ein Ingenieurpraktikum oder für eine wissenschaftliche Hilfstätigkeit. C++ Programmierkenntnisse sind hier von Vorteil.
Die konkrete Gestaltung der Themenstellung wird im Gespräch mit dem Betreuer erarbeitet.
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Ansprechpartner bzw. Betreuer:
Dr.-Ing. Rico Nestler, Tel.: 03677-2010305
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Kooperierende Einrichtungen:
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