Institut für Computervisualistik
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Since the invention of U-net architecture in 2015, convolutional networks based on its encoder-decoder approach significantly improved results in image analysis challenges. It has been proven that such architectures can also be successfully applied in different domains by winning numerous championships in recent years. Also, the transfer learning technique created an opportunity to push state-of-the-art benchmarks to a higher level. Using this approach is beneficial for the medical domain, as collecting datasets is generally a difficult and expensive process.
In this thesis, we address the task of semantic segmentation with Deep Learning and make three main contributions and release experimental results that have practical value for medical imaging.
First, we evaluate the performance of four neural network architectures on the dataset of the cervical spine MRI scans. Second, we use transfer learning from models trained on the Imagenet dataset and compare it to randomly initialized networks. Third, we evaluate models trained on the bias field corrected and raw MRI data. All code to reproduce results is publicly available online.
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.
Für die Netzwerkprogrammierung hat sich auf breiter Front das Socket API nach Vorbild der Berkley Sockets durchgesetzt. Die "normalen" Sockets in Form von Stream- oder Datagram-Sockets erleichtern zwar die Programmierarbeit, verschleiern jedoch auch zahlreiche Details der Netzwerkkommunikation vor dem Programmierer. So ist man beispielsweise auf die Nutzung der Protokolle TCP oder UDP eingeschränkt und agiert zwangsläufig bereits auf dem Application-Layer des TCP/IP Referenzmodells. Für den Zugriff auf tiefer gelegene Netzwerkschichten, d.h. für den Zugriff auf die Headerdaten eines Netzwerkpaketes, hält das Socket API die sogenannten RAW Sockets bereit. Mit ihnen ist es möglich, alle IP Pakete inklusive Headerdaten zu lesen oder von Grund auf neu zu generieren. Hiermit ist es nun auch möglich, Protokolle zu verwenden, die dem Anwendungsprogrammierer bislang nicht zugänglich waren (z.B. ICMP oder OSPF) oder sogar eigene IP basierte Protokolle zu entwickeln. RAW Sockets stoßen an ihre Grenzen, wenn es darum geht auf den Data-Link-Layer der Netzwerkkommunikation zuzugreifen. Unter Linux gibt es hierfür einen weiteren Socket-Typ: Den PACKET Socket. Die Studienarbeit möchte einen Einstieg in die Programmierung mit den eher unbekannten RAW und PACKET Sockets schaffen. Dabei werden einige Beispielprogramme vorgestellt und mögliche Anwendungsgebiete aufgezeigt.
In dieser Bachelorarbeit wird die Frage behandelt, ob ein Jump'n Run-Spiel mit Sensorensteuerung für Android-Geräte sinnvoll ist. Hierzu wurde ein Spiel entwickelt, das in unterschiedlichen Level einmal mit und ohne Sensoren steuerbar ist. In einer zweiten Version wird das Spiel komplett anhand von Sensoren gesteuert, damit man später die Steuerungen vergleichen kann. Es wird erklärt, wie das Spiel geplant, entworfen und untersucht wurde. Zudem wird geprüft, ob es schon Spiele mit Sensorensteuerung generell gibt. Die Engine, mit der das Spiel entwickelt wurde, wird ebenfalls vorgestellt. Abschließend erfolgt die Auswertung eines dafür ausgearbeiteten Nutzertests über die Spieltauglichkeit des Spiels hinsichtlich der Steuerung.
Implementierung eines Subsurface Scattering Shader Plugins für die Augenblick Raytracing Engine
(2009)
In dieser Ausarbeitung werden drei Beleuchtungsverfahren und mögliche Implementierungen zur Realisierung eines Subsurface Scattering Shaders vorgestellt und diskutiert. Subsurface Scattering bezeichnet allgemein den Lichttransport in die Oberfläche von Objekten hinein und durch sie hindurch. Die korrekte Darstellung dieses Phänomens ist sehr komplex und ist nicht mittels einer einfachen BRDF und gängiger Beleuchtungsverfahren darstellbar. Die drei Verfahren sind: Physikalisch korrektes Subsurface Scattering durch das Monte Carlo Pathtracing, vereinfachtes Subsurface Scattering durch Nutzung eines Licht-Lots, stark vereinfachtes Subsurface Scattering durch ein normalenabhängiges Aufhellen der Kanten. Durch die Nutzung des Monte Carlo Pathtracers können zudem Beleuchtungseffekte wie das sogennante Colorbleeding, dass heißt Lichttransport von einer farbigen Fläche auf eine andere mittels indirekter Beleuchtung, ermöglicht werden. Jedes Verfahren beinhaltet eine andere Kombination der bekanntlich gegenläufigen Eigenschaften Performanz und Korrektheit, je nachdem in welchem Rahmen und Aufgabenbereich Subsurface Scattering benötigt wird.Am Schluss der Arbeit werden Ergebnisse präsentiert, diskutiert und ein Ausblick auf weiterführende Arbeiten gegeben. Alle drei Verfahren wurden als Plugin für den Raytracer Augenblick von Oliver Abert realisiert.
Die vorliegende Diplomarbeit thematisiert die quantitative Analyse und die Visualisierung von Infarktgewebe des linken Herzmuskels. Im Mittelpunkt der Untersuchung steht das Ausmaß der Narbe und deren Deformation ueber den Herzzyklus. Fuer die Narbenausdehnung stehen so genannte Late-Enhancement-Daten zur Verfuegung, die das avitale Gewebe durch ein Kontrastmittel hervorheben. Anhand von automatisierten Verfahren wird die Narbe aus den Bilddaten extrahiert und auf ihre Groesse, Lokalisation und Transmuralitaet quantifiziert. Die Transmuralitaet gibt dabei das lokale Verhaeltnis zwischen der Herzwand- und der Narbenbreite an. Des Weiteren wird die Narbe für die Beurteilung der Beschaffenheit dreidimensional in dem Analysefenster dargestellt. Der Mediziner kann durch das entwickelte Verfahren innerhalb kuerzester Zeit Aussagen ueber das Ausmass und den Ursprung des Herzinfarktes treffen und zudem die Ergebnisse durch verschiedene visuelle Darstellungen kontrollieren. Die Deformation des Narbengewebes über den Herzzyklus und deren Integration mit den dynamischen Cine-Daten wurde bereits in einer vorangegangenen Diplomarbeit umgesetzt. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine visuelle Verbesserung der Deformationsergebnisse angestrebt, die das Narbengewebe aus den Volumendaten extrahiert. Das avitale Gewebe wird durch das Eliminieren von uninteressanten Bildinformationen hervorgehoben und verbessert somit die visuelle Analyse der Narbendeformation ueber den Herzzyklus. Beide Verfahren liefern eine detaillierte und eindeutige Analyse des Infarktgewebes, die die manuelle Untersuchung in der klinischen Praxis ergaenzen kann.
Eine genaue Schneesimulation ist der Schlüssel zur Erfassung der charakteristischen Visualisierung von Schnee. Aufwendige Methoden existieren, die versuchen Schneeverhalten ganzheitlich zu ergreifen. Die Rechenkomplexität dieser Ansätze hindert sie daran, Echtzeitfähigkeit zu erreichen. Diese Arbeit stellt drei Methoden vor, die unter Verwendung der GPU eine echtzeitfähige Deformation einer Schneeoberoberfläche darstellen. Die Ansätze werden hinsichtlich ihrer wahrheitsgetreuen Schneedarstellung untersucht und nach ihrer Fähigkeit, mit einer zunehmenden Anzahl von schneeverformenden Objekten zu skalieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Methoden bei mehreren hunderten schneeverformenden Objekten ihre Echtzeitfähigkeit beibehalten. Jedoch benachteiligen die charakteristischen Einschränkungen jener Methoden die visuellen Resultate. Ein experimenteller Ansatz ist es, die Anzahl der schneeverformenden Objekte zu reduzieren und durch Zusammenfügen der Methoden ein genaueres, kombiniertes Verformungsmuster zu erzeugen.
Es gibt einige Gaze Tracking Systeme, sowohl high- als auch low-cost. Low-cost Systeme gehen meist mit low-resolution Kameras einher. Da hier die Bildqualität schlechter ist, müssen die Algorithmen umso besser arbeiten. Aber wie soll man die Algorithmen die der Erkennung der Blickrichtung dienen, testen, wenn die Bildqualität geringer ist und man nie korrekte Aussagen über die Referenzpunkte treffen kann? Hier greift die Idee dieser Arbeit: Mit Hilfe synthetischer Augenbilder testet man die betreffenden Algorithmen und kann diese, da die Referenzpunkte bekannt sind, analysieren. Eine Veränderung der Komplexität dieser Bilder z. B. mit Hilfe eines zuschaltbaren Gaußrauschens oder eines weiteren Reflektionspunktes, macht es möglich, diese in Stufen der Realität anzunähern. Im Idealfall kann man die Algorithmen mit den aus den Testreihen gewonnenen Erkenntnissen verbessern und bei Anwendung innerhalb eines low-resolution Systems dessen Genauigkeit erhöhen.
Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Konzeption, Implementierung und Evaluation eines Jump'n'Run Spiels und der Betrachtung des Einflusses von Erfolgssystemen auf Spieler. Im Spiel Age of Tunes spielt man Bardur, den bartlosen Barden und muss versuchen, die verfluchten magischen Geschöpfe in der Welt Harmonica zu befreien. Der Schwerpunkt der Arbeit lag bei der sauberen Konzeption und schrittweisen Entwicklung des Spiels, ansprechender graphischer Qualität, Einbindung von Gegnern, einem Minispiel und der Betrachtung von Auswirkungen eines Erfolgssystems auf Spieler. In einer abschließenden Evaluation konnten das Spiel und das Verhalten bezüglich der Erfolge bewertet werden.