Endoskop-Entzerrung in Automatischen Diagnose Systemen

Moderne Endoskope ermöglichen die Aufnahme von Bildern und Videosequenzen, die durch Computereinsatz analysiert werden können. Dies ermöglicht computerunterstützte Erkennung und Klassifikation von Läsionen. Eine spezielle Art von Bildstörungen in endoskopischen Bildern ist die Verzerrung die durch die Weitwinkel- oder Fischaugenoptik heutiger Endoskope verursacht wird. Während die Entzerrung von Endoskopiebildern für verschiedenste Anwendungen bereits eingesetzt wurde, gibt es in der Literatur oder Praxis keinerlei Erkenntnisse über mögliche Vorteile der Anwendung von Entzerrungsverfahren bei automatischen Diagnose- Entscheidungssystemen, die auf Schleimhaut Klassifikation oder Retrieval beruhen. Der Projektantrag zielt ab auf die Entwicklung von Verfahren für eine computerunterstützte klinische Beurteilung der visuellen Daten, in denen das Wissen über die Art der optischen Verzerrungen ausgenutzt wird. Einerseits werden verschiedenen Arten von Entzerrungsverfahren getestet und auf die nachfolgenden Merkmalsextraktionsverfahren hin abgestimmt. Andererseits werden auch die Verfahren zur Merkmalsextraktion auf die Kombination mit Entzerrung hin optimiert. Ein gänzlich anderer Ansatz verwendet nur das Wissen über die vorhandene Verzerrung, wendet aber keine explizite Entzerrung an: hier werden skalierungs-angepasste Merkmale verwendet um die Nachteile expliziter Entzerrung zu vermeiden. Die entwickelten Verfahren werden anhand von drei Datensätzen evaluiert, die mit unterschiedlichen Endoskopen aufgenommen wurden und gänzlich verschiedenene diagnostische Zielsetzungen haben (für alle drei ist histopathologische Grundwahrheit verfügbar, um die Klassifikationsergebnisse einschätzen zu können): Erstens, Bildmaterial aus dem Zwölffingerdarm die mit klassischen Gastrokopen aufgenommen wurden um eine automatisierte Zöliakie-Diagnose zu ermöglichen, zweitens, Bilder aufgenommen mit einem stark vergrößernden Kolonoskop im Dickdarm mit dem Ziel Polypen zu klassifizieren, und drittens, Aufnahmen eines HD-Colonoskops unter virtueller Chromoendiskopie.

Moderne Endoskope ermöglichen die Aufnahme von Bildern und Videosequenzen, die durch Computereinsatz analysiert werden können. Dies ermöglicht computerunterstützte Erkennung und Klassifikation von Läsionen. Eine spezielle Art von Bildstörungen in endoskopischen Bildern ist die Verzerrung die durch die Weitwinkel- oder Fischaugenoptik heutiger Endoskope verursacht wird. Während die Entzerrung von Endoskopiebildern für verschiedenste Anwendungen bereits eingesetzt wurde, gibt es in der Literatur oder Praxis keinerlei Erkenntnisse über mögliche Vorteile der Anwendung von Entzerrungsverfahren bei automatischen Diagnose-Entscheidungssystemen, die auf Schleimhaut Klassifikation oder Retrieval beruhen. Das Projekt zielte ab auf die Entwicklung von Verfahren für eine computerunterstützte klinische Beurteilung der visuellen Daten, in denen das Wissen über die Art der optischen Verzerrungen ausgenutzt wird. Einerseits wurden verschiedenen Arten von Entzerrungsverfahren getestet und auf die nachfolgenden Merkmalsextraktionsverfahren hin abgestimmt. Andererseits wurden auch die Verfahren zur Merkmalsextraktion auf die Kombination mit Entzerrung hin optimiert. Ein gänzlich anderer Ansatz verwendet nur das Wissen über die vorhandene Verzerrung, wendet aber keine explizite Entzerrung an: hier wurden skalierungs-angepasste Merkmale verwendet um die Nachteile expliziter Entzerrung zu vermeiden.Die entwickelten Verfahren wurden anhand von Bildmaterial aus dem Zwölffingerdarm evaluiert, das mit klassischen Gastrokopen aufgenommen wurde um eine automatisierte Zöliakie-Diagnose zu ermöglichen. In verschiedenen Ansätzen wurden teilweise deutliche Verbesserungen der Diagnose-Genauigkeit verglichen mit Systemen ohne Berücksichtigung der optischen Verzerrung festgestellt.