By Hans-Peter Meinzer (auth.), Alexander Horsch, Thomas Lehmann (eds.)

Bildgebende Verfahren spielen eine zentrale Rolle in der modernen Medizin. Seit der Entwicklung der Röntgenstrahlen vor einhundert Jahren fand eine rasante Entwicklung statt. Diese Entwicklung wurde begleitet von einem stetig wachsenden Anteil digitaler Rohbilddaten und einer ebenfalls steigenden Zahl digitaler Verarbeitungsmethoden. Solche Methoden helfen bei der klinischen Auswertung der Bilder für diagnostische und therapeutische Maßnahmen ebenso wie bei der Weiterführung der bildgebenden Verfahren selbst. Die Entwicklung neuer Verfahren und die Verbesserung existierender Ansätze sind eine große interdisziplinäre Herausforderung, bei der Wissenschaftler, Hersteller und Anwender aus Medizin, Informatik, Natur- und Ingenieurwissenschaften und Technik eng zusammenarbeiten müssen, um entscheidende Fortschritte zu erzielen.

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Die hier vorgelegten "Grundzüge der Bodengeographie" basieren zum großen Teil auf einer zweisemestrigen Vorlesung, die 1969/70 an der Würzburger Universität gehalten wurde. Der Inhalt dieser Vorlesung stimmte jedoch nicht mit dem überein, used to be konventionellerweise unter "Bodengeographie" verstanden wird.

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Das Ergebnis ist ein Intervall [cs, ce] ~ [0,1]' welches diesmal den Bereich aller zu x parallelen Bildzeilen in P angibt, die R potentiell schneiden. Fur jede dieser Zeilen kann nun der oben angegebene Algorithmus zum Beschneiden von Geraden angewendet werden. So ergibt sich letztlich der exakte Schnitt von P und R. Die Erweiterung des Verfahrens auf das Beschneiden des kompletten Modellbildes M erfolgt vollig analog. Zunachst sind alle Ebenen P zu bestimmen, die R potentiell schneiden. Dies erfordert das Losen eines wie oben erweiterten Ungleichungssystems.

Aus den segmentierten Knochenstrukturen und dem Tumorgewebe werden unter Verwendung des Marching Cubes Algorithmus [7] Oberflachenmodelle generiert, welche im Softwaresystem VIRTOPS zur Planung von Huftoperationen verwendet werden konnen. Die Visualisierung des tumorosen Knochengewebes zusammen mit cler transparenten Knochenoberflache (Abb. 3(a)) ermoglicht clem 22 (a) (b) Abb. 3. Die Visualisierung des Thmorgewebes (dunkel) im transparenten Knochen (a) ermoglicht die Berurteilung von Form und Lage des Thmors und eine genaue Positionierung der Resektionsebene (b).

Rohlfing T, Beier J: Improving reliability and performance of voxel-based registration by coincidence thresholding and volume clipping. ), Proceedings of Medical Image Understanding and Analysis, Seiten 165-168, King's College, London, UK, Juli 1999. Studholme C, Hill DLG, Hawkes DJ: An overlap invariant entropy measure of 3D medical image alignment. Pattern Recognition, 32:71-86, 1998. Thomale U-W, Liebig T, Taschner CA, Rohlfing T, Beier J, Rosenthal A, Unterberg AW, Hosten N, Lanksch WR: Integration of functional MRI data in computer assisted surgery.

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