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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.
Die Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz moderner Grafikhardware (GPU) für die Visualisierung und Verarbeitung medizinischer Volumendaten. Die zunehmende Steigerung der Rechenleistung ermöglicht den Einsatz von Standardsystemen für Anwendungsgebiete, die bisher nur speziellen Workstations vorbehalten waren. Zusammen mit dem wesentlichen Vorteil von Grafikhardware Daten direkt anzeigen zu können, sind Verfahren wie visualisierungsgestütztes Berechnen ("visual computing") oder interaktives Steuern von Berechnungen ("computational steering") erst möglich geworden. Darauf wird anhand mehrerer Beispielanwendungen und umgesetzten Konzepten wie den "ray textures" im Detail eingegangen. Da die zu verarbeitenden und darzustellenden Datenmengen stetig ansteigen, ist aufgrund von Speicher- und Bandbreiteneinschränkungen eine kompakte Repräsentation der Daten notwendig. Während die Datenkompression selbst eingehend erforscht wurde, beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit Möglichkeiten, Berechnungen direkt auf den komprimierten Daten durchführen zu können. Dazu wurden verschiedene Algorithmenklassen identifiziert und in die Wavelet-Domäne übertragen. Mit Hilfe von speziellen Varianten der komprimierten Repräsentation ist eine effiziente Umsetzung grundlegender Bildverarbeitungsalgorithmen möglich und zeigt zugleich das Potential dieses Ansatzes auf. Aus technischer Sicht wurde im Laufe der Arbeit die GPU-basierte Programmierumgebung "Cascada" entwickelt. Sowohl die Einführung von objektorientierten Konzepten in die Shaderprogrammierung, als auch eine hierarchische Repräsentation von Berechnungs- und/oder Visualisierungsschritten vereinfacht den Einsatz von Grafikhardware ohne wesentliche Leistungseinbußen. Dies wird anhand verschiedener Implementationen in den jeweiligen Beiträgen und zwei klinischen Projekten im Bereich der Diagnoseunterstützung gezeigt. Hierbei geht es zum einen um die semi-automatische Segmentierung der Leber in niedrig aufgelösten MR-Datensätzen, zum anderen um Möglichkeiten zur Vermessung von abdominalen Aortenaneurysmen; jeweils unterstützt durch Grafikhardware. Darüber hinaus ermöglicht "cascada" auch die Erweiterung hinsichtlich aktueller Architekturen für den universellen Einsatz von Grafikhardware, sowie künftige Entwicklungen durch ein modulares Design.
In dieser Arbeit werden drei Verfahren zur Objektentfernung aus Bildern einander gegenübergestellt. Zwei der ausgewählten Verfahren stammen aus dem Bereich der sogenannten Inpainting-Verfahren, während das dritte dem Forschungsgebiet der medizinischen Bildverarbeitung entnommen ist. Die Evaluation dieser Verfahren zeigt ihre jeweiligen Vor- und Nachteile auf und prüft ihre Anwendbarkeit auf das spezifische Problem, ein Farbkalibriermuster aus strukturdominierten Bildern zu entfernen. Auf der Grundlage dieser Eigenschaften werden abschließend mehrere Erweiterungen vorgestellt, die eine verbesserte Anwendbarkeit auf das gestellte Problem erreichen.