Bildverarbeitung für die Medizin

Schreibweisen und Notationen.- 1. Medizinische Fragestellungen für den Einsatz bildgebender Verfahren.- 1.1 Grundlagen statistischer Bewertungsverfahren in der Medizin.- 1.2 Einsatzgebiete bildgebender Diagnostik.- 1.3 Abschlußbemerkung.- 2. Technik der Bilderzeugung in der medizinischen Diagnostik.- 2.1 Physikalische Grundlagen der bildgebenden Verfahren.- 2.2 Technische Realisierungen der bildgebenden Verfahren.- 3. Physiologische und psychologische Grundlagen der Bildwahrnehmung.- 3.1 Aufbau und Funktion des Sehapparates.- 3.2 Rezeption.- 3.3 Perzeption.- 3.4 Zusammenfassung.- 4. Das Bild als diskrete Ortsbereichsfunktion.- 4.1 Das Bild als Ortsbereichsfunktion.- 4.2 Grundlagen der Verarbeitung diskreter Bilder.- 4.3 Globale Kenngrößen von Bildern und Bildregionen.- 4.4 Codierung von Bildern.- 4.5 Topologie der Pixelebene.- 4.6 Objekte in Binärbildern und Morphologie.- 5. Das Bild als gestörtes Signal.- 5.1 Signaltheoretische Grundlagen.- 5.2 Signaltheoretische Beschreibung der Bildaufnahme.- 5.3 Weitere Störungen durch die Bildaufnahme.- 6. Das Bild als stochastischer Prozeß.- 6.1 Stochastische Grundbegriffe.- 6.2 Homogene Felder.- 6.3 Lineare Transformationen von Zufallsfeldern.- 6.4 Stochastische Bildmodelle.- 6.5 Stochastische Prozesse.- 6.6 Bemerkungen zum Texturbegriff.- 7. Selbsttransformationen des Ortsraumes durch lokale Operatoren.- 7.1 Punktoperatoren.- 7.2 Lokale Operatoren auf der Basis von Masken.- 7.3 Lineare Filter für spezielle Anwendungen.- 7.4 Reduktion des Rechenaufwandes durch separable Filter.- 7.5 Morphologische Operatoren auf der Basis von Templates.- 8. Die diskrete Fourier-Transformation.- 8.1 Die Idee von Transformation und Rücktransformation.- 8.2 Der Zusammenhang zwischen der diskreten und der kontinuierlichenFourier-Transformation.- 8.3 Die diskrete Fourier-Transformation (DFT).- 8.4 Anwendungen der DFT.- 8.5 Zweidimensionale Fourier-Transformation.- 8.6 Fensterfunktionen.- 9. Die Wavelet-Transformation.- 9.1 Die Fenster-Fourier-Transformation.- 9.2 Herleitung der Wavelet-Transformation.- 9.3 Multiresolution-Analysis zur Konstruktion der Basis.- 9.4 Berechnung der Wavelet-Transformation.- 10. Die Radon-Transformation.- 10.1 Die zweidimensionale Radon-Transformation.- 10.2 Die Radonsche Umkehrformel.- 10.3 Die diskrete Radon-Transformation.- 10.4 Die Radonsche Resolvente.- 10.5 Der algebraische Ansatz.- 11. Die Karhunen-Loève-Transformation.- 11.1 Orthogonale Regression.- 11.2 Geometrische Interpretation.- 11.3 Reduktion hochdimensionaler Merkmalsvektoren.- 11.4 Beispiele.- 12. Die Hough-Transformation.- 12.1 Das Prinzip der Hough-Transformation.- 12.2 Die Hough-Transformation für Geraden.- 12.3 Die Hough-Transformation für beliebige Kurven.- 12.4 Die diskrete Hough-Transformation.- 12.5 Erweiterungen für geschlossene Randkurven.- 12.6 Anwendungsbeispiel.- 13. Bildkorrektur und Bildverbesserung.- 13.1 Geometrische Entzerrung.- 13.2 Bildkorrektur mit dem deterministischen Signalmodell.- 13.3 Bildrestauration mit dem stochastischen Modell.- 13.4 Lineare Verfahren zur Bildverbesserung.- 13.5 Nichtlineare Verfahren zur Bildverbesserung.- 13.6 Adaptive Bildverbesserung.- 13.7 Bildverbesserung durch Farbe.- 14. Bildsegmentierung.- 14.1 Punktorientierte Verfahren.- 14.2 Kanten- bzw. konturorientierte Verfahren.- 14.3 Regionenorientierte Verfahren.- 14.4 Texturorientierte Ansätze zur Bildsegmentierung.- 15. Klassifikation und Mustererkennung.- 15.1 Entwurfskriterien für Mustererkennungssysteme.- 15.2 Merkmalsextraktion.- 15.3 Klassifikationsverfahren.- 15.4 Qualitätsmaße.-Abkürzungen im Literaturverzeichnis.