Computerunterstützte Pit-Pattern Klassifikation mit Wavelet Verfahren

Darmkrebs ist eine der am weitesten verbreiteten Krebsarten in des westlichen Industrienationen. Daher wurden Screeningprogramme initiiert um Läsionen mit malignem Potential möglichst früh zu erkennen. Diese Screenings werden mit flexiblen Videoendoskopen durchgeführt, die ein Aufzeichnen der gewonnen Bilddaten erlauben. Diese Möglichkeit erlaubt den Einsatz von Computern zur Unterstützung des untersuchenden Arztes bei Auffinden und Klassifizieren von Läsionen. Zoom Endoskopie ist eine relativ neue Technologie die Vergrößerungen um den Faktor 150 erlaubt. Die Kombination dieser Technologie mit Färbeverfahren führt zu gut interpretierbaren Bildern. Genauigkeitsprobleme und hohe Unterschiede zwischen einzelnen Untersuchern wurden allerdings in einigen Untersuchungen festgestellt. Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung von Verfahren zur computerunterstützten Klassifikation von Dickdarmläsionen, die mit Zoomendoskopen beobachtet werden. Basis unseres Ansatzes ist das sog. "Pit-Pattern" Klassifikationsschema von Kudo et al. das zwischen 6 Typen von Läsionen unterscheidet. Zur Klassifikation werden wavelet-basierte Verfahren aus der Bildverarbeitung verwendet und entwickelt. Erste Ergebnisse haben gezeigt, dass mit Wavelet-Verfahren die zur Textur Klassifikation entwickelt wurden zwar sinnvolle Klassifikationsergebnisse erreicht werden können, für einen klinischen Einsatz sind die Fehlerraten allerdings zu hoch. Daher werden in diesem Projekt wavelet-basierte Verfahren entwickelt die die speziellen Eigenschaften der Pit-Muster berücksichtigen.

Darmkrebs ist eine der am weitesten verbreiteten Krebsarten in des westlichen Industrienationen. Daher wurden Screeningprogramme initiiert um Läsionen mit malignem Potential möglichst früh zu erkennen. Diese Screenings werden mit flexiblen Videoendoskopen durchgeführt, die ein Aufzeichnen der gewonnen Bilddaten erlauben. Diese Möglichkeit erlaubt den Einsatz von Computern zur Unterstützung des untersuchenden Arztes bei Auffinden und Klassifizieren von Läsionen. Zoom Endoskopie ist eine relativ neue Technologie die Vergrößerungen um den Faktor 150 erlaubt. Die Kombination dieser Technologie mit Färbeverfahren führt zu gut interpretierbaren Bildern. Genauigkeitsprobleme und hohe Unterschiede zwischen einzelnen Untersuchern wurden allerdings in einigen Untersuchungen festgestellt. Ziel dieses Projekts war die Entwicklung von Verfahren zur computerunterstützten Klassifikation von Dickdarmläsionen, die mit Zoomendoskopen beobachtet werden. Basis unseres Ansatzes ist das sog. "Pit-Pattern" Klassifikationsschema von Kudo et al. das zwischen 6 Typen von Läsionen unterscheidet. Zur Klassifikation wurden v.a. Wavelet-basierte Verfahren entwickelt. Die Ergebnisse haben gezeigt, dass mit den entwickelten Wavelet-Verfahren ausgezeichnete Klassifikationsergebnisse erreicht werden können, die sich für einen klinischen Einsatz empfehlen. Inbesondere wurde eine höhere Genauigkeit erzielt, als mit "Konkurrenz"-Bildgebungsverfahren in der Endoskopie: Methoden basierend auf narrow-band imaging (NBI), konfokaler Endomikroskopie und klassischer Weisslichtendoskopie konnten übertroffen werden.