Effiziente Segmentierung trachealer Strukturen in MRI-Aufnahmen.

Kurzfassung. Die Segmentierung verschiedener Strukturen im Korper ist eine der grundlegenden Operationen in der medizinischen Bildverarbeitung. In dieser Arbeit werden auf Machine Learning basierende Methoden zur Segmentierung medizinischer Bilder untersucht. Das Ziel ist es, in MRI-Scans die Trachea zu segmentieren. Jedoch soll in dieser Arbeit speziell die Effizienz der Algorithmen im Vordergrund stehen. Die verwendeten Ansatze basierten auf einer Deep Learning Architektur, welche zunachst individuell optimiert wird. Es konnte ein maximaler DICE-Koeffizient von (94.4±2.1)% erzielt werden. Zusatzlich kann festgestellt werden, dass die Segmentierung sehr effizient geschieht. Die Segmentierung von einmen Datensatz aus 40 Schichten dauert dabei weniger als eine Sekunde, wobei bei bisherigen Methoden es uber eine Minute benotigte.