Automatische Szenenmodellierung zum inhaltsbasierten Bildzugriff
by
Prof. Dr. Thomas M. Deserno
Institut für Medizinische Informatik
Abteilung Medizinische Bildverarbeitung
Universitätsklinikum der RWTH Aachen
Abstract:
In der Medizin existieren große Archive mit heterogenen Bilddaten, die für Diagnostik,
Therapie und Forschung automatisch indiziert werden müssen. Da beim Archivieren eines
Bildes der Kontext einer späteren Suchanfrage noch nicht bekannt ist, werden mit einem
hierarchischen Segmentierungsverfahren Multiskalenmerkmale vollständig extrahiert und in
einem Graphen gespeichert.
1. Auf globaler Ebene wird dem Bild ein einzelner Merkmalsvektor zugeordnet. Die
automatische Kategorisierung der Bilder ist also durch Vergleich des Wurzelknotens
möglich.
2. Auf lokaler Ebene wird für jede prominente Bildregion ein eigener Merkmalsvektor
ermittelt. Ein Knotenvergleich über die Graphhierarchie ermöglicht die automatische
Objekterkennung.
3. Auf struktureller Ebene werden Merkmalsvektoren zwischen den Regionen extrahiert.
Algorithmen zum Graph- bzw. Teilgraph-Matching erlauben die automatische
Erkennung von Objektkonstellationen und somit die Beantwortung semantisch
komplexer Fragestellungen der Szenenanalyse.
Dieses generelle Konzept der Bildmusterrepräsentation ist nicht auf medizinischen Daten
beschränkt. Mit Beispielen auch aus der Umwelttechnik wird gezeigt, wie eine funktionelle
Praxisintegration einzelner Anwendungen mit modularen Web-Interfaces erreicht werden
kann.
