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Merkmale zur Polypenklassifikation in Koloskopie-Bildern

  • Colonoscopy is the gold standard for the detection of colorectal polyps that can progress into cancer. In such an examination, physicians search for polyps in endoscopic images. Thereby polyps can be removed. To support experts with a computer-aided diagnosis system, the University of Koblenz-Landau currently makes some efforts in research different methods for automatic detection. Comparable to traditional pattern recognition systems, features are initially extracted and a classifier is trained on such data. Afterwards, unknown endoscopic images can be classified with the previously trained classifier. This thesis concentrates on the extension of the feature extraction module in the existing system. New detection methods are compared to existing techniques. Several features are implemented, incorporating Graylevel Co-occurrence Matrices, Local Binary Patterns and Discrte Wavelet Transform. Different modifications on those features are applied and evaaluated.
  • Die Koloskopie ist der Goldstandard zur Aufspürung von gefährlichen Darmpolypen, die sich zu Krebs entwickeln können. In einer solchen Untersuchung sucht der Arzt in den vom Endoskop gelieferten Bildern nach Polypen und kann diese gegebenenfalls entfernen. Um den Arzt bei der Suche zu unterstützen, erforscht die Universität Koblenz-Landau zur Zeit Methoden, die zur automatischen Detektion von Polypen auf endoskopischen Bildern verwendet werden können. Wie auch bei anderen Systemen zur Mustererkennung werden hierzu zunächst Merkmale aus den Bildern extrahiert und mit diesen ein Klassifikator trainiert. Dieser kann dann für die Klassifikation von ihm unbekannten Bildern eingesetzt werden. In dieser Arbeit wurde das vorhandene System zur Polypendetektion um Merkmalsdetektoren erweitert und mit den bereits vorhandenen verglichen. Implementiert wurden Merkmale basierend auf der Diskreten Wavelet-Transformation, auf Grauwertübergangsmatrizen und auf Local Binary Patterns. Verschiedene Modifikationen dieser Merkmale wurden getestet und evaluiert.

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Metadaten
Verfasserangaben:Sandy Engelhardt
URN:urn:nbn:de:kola-3582
Gutachter:Dietrich Paulus
Betreuer:Stephan Wirth
Dokumentart:Bachelorarbeit
Sprache:Englisch
Datum der Fertigstellung:03.11.2009
Datum der Veröffentlichung:03.11.2009
Veröffentlichende Institution:Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Universitätsbibliothek
Titel verleihende Institution:Universität Koblenz, Fachbereich 4
Datum der Freischaltung:03.11.2009
Freies Schlagwort / Tag:Coloskopie; Darmpolyp; Merkmalsdetektion
GND-Schlagwort:Automatische Klassifikation; Coloskopie; Darmpolyp
Seitenzahl:68
Institute:Fachbereich 4 / Institut für Computervisualistik
DDC-Klassifikation:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Lizenz (Deutsch):License LogoEs gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG