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Institut
3D-Kurven-Skelette werden oft verwendet, da sie im Vergleich zu der von Harry Blum 1967 vorgestellten Medialen Axen Transformation, eine Repäsentation der Objekt-Oberfläche darstellen, die in der Weiterverarbeitung weniger kompex und rechenintensiv ist.
Diese Arbeit hat das Ziel, ein Approximation-Verfahren für 3D-Kurven-Skelette zu entwickeln, welches die oben genannten Vorteile enthält und sich auf verschiedene Szenarien von Objektoberflächen-Daten anwenden lässt.
3D-Modelle werden heute in vielen Bereichen wie Multimedia Anwendungen, Robotik oder der Filmindustrie immer wichtiger. Besonders interessant ist dabei die Erstellung eines 3D-Modells aus einer monokularen Bilderserie, da die hierfür nötigen Kameras immer günstiger, kleiner und ausgereifter produziert werden. Geeignetere Kameras werden in immer mehr Geräten wie Smartphones, Tablet-PCs, Autos etc. verbaut, wodurch sich ein großes Potential für die Verwendung dieser Rekonstruktionstechnik ergibt.
Als Grundlage dieser Arbeit dient eine mit einer kalibrierten Kamera aufgenommene Bilderserie. Aus dieser werden 2D-Punktkorrespondenzen, mit den verbreiteten SURF-Features oder den A-KAZE-Features gewonnen. Aufbauend auf den 2D-Punktkorrespondenzen kann aus diesen mit Hilfe verschiedener Algorithmen ein 3D-Modell in Form einer Punktwolke und Kameraposen rekonstruiert werden.
Um Fehler in dem entstandenen Modell gering zu halten, wird insbesondere aufrnden Bündelausgleich zur Fehlerminimierung eingegangen. Anschließend wird dasrnneben dieser Arbeit entstandene Programm zur 3D-Rekonstuktion und Visualisierung des 3D-Modells erläutert. Das implementierte System wird anschließend anhand von Statistiken evaluiert und die hieraus gewonnenen Erkentnisse präsentiert.
Abschließend werden die Ergebnisse dieser Arbeit zusammengefasst und einrnAusblick auf mögliche Weiterentwicklungen gegeben.
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.
Die Arbeit befasst sich mit atlasbasierter Segmentierung von CT-Datensätzen mit Hilfe von elastischen Registrierungsmethoden. Ziel ist die vollautomatische Segmentierung eines beliebigen Eingabedatensatzes durch Registrierung mit einem vorsegmentierten Referenzdatensatz, dem Atlanten. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Implementierung und Evaluation elastischer Registrierungsverfahren, da rigide Registrierungsmethoden besonders in Bereichen hoher anatomischer Varianzen keine genaue Segmentierung gewährleisten. Im Vordergrund steht zunächst die Generierung zweier Atlanten, die als durchschnittliche Referenzdatensätze Informationen über die anatomische Varianz männlicher und weiblicher Bevölkerungsgruppen enthalten. Weiter werden vier etablierte elastische Registrierungsarten implementiert und im Hinblick auf eine atlasbasierte Segmentierung der wichtigen Organe des menschlichen Torsos evaluiert: BSpline-Registrierung, Demons-Registrierung, Level-Set-Motion-Registrierung und FEM-Registrierung. Robustheit und Genauigkeit der implementierten Verfahren wurden anhand von Lungen- und Abdomendatensätzen sowohl intra- als auch interpatientenspezifisch ausgewertet. Es wird gezeigt, dass vor allem die elastische BSpline-Registrierung hier genauere Segmentierungsergebnisse liefern kann, als es mit einer rigiden Registrierung möglich ist.
Ziel dieser Diplomarbeit ist es, katadioptrische Stereosysteme aufzubauen und zu testen. Hierfür gilt es, die Komponenten auszuwählen und zu beschaffen. Es soll ein System mit einem Planspiegel und eines mit einem gekrümmten Spiegel aufgebaut werden. Die Vorgehensweise in beiden Fällen unterscheidet sich jedoch deutlich voneinander. Das Planspiegel-System wird unter den Vorraussetzungen angefertigt, dass es möglichst kostengünstig ist und bietet sich vor allem deshalb für eine solches Vorgehen an, da es mit handelsüblichen Komponenten realisierbar ist. Die Verwendung dieser Komponenten bringt allerdings Einschränkungen in der Bildqualität mit sich. Hinzu kommt noch die Tatsache, dass es sich um eine Computational Camera mit geringer Komplexität handelt, da es direkt rektifizierte Ergebnisse liefert und aufgrund dessen leicht zu implementieren ist. Diese Kombination von Eigenschaften macht es zu einem geeigneten Kandidaten für eine solche Herangehensweise. Das radiale System wird hingegen unter der Prämisse maximaler Qualität gebaut. Der verwendete Spiegel ist eine Einzelanfertigung und zusätzlich wird ein zirkuläres Fisheye-Objektiv benötigt, was die Kosten für ein solches System relativ hoch werden lässt. Des Weiteren ist die Dekodierung der Rohaufnahmen deutlich komplexer, als bei den bereits rektifizierten Aufnahmen des Planspiegel-Systems. Nach erfolgreichem Aufbau der beiden Gesamtsysteme sollen diese unter qualitativen Aspekten miteinander verglichen werden.
Die zytologische Untersuchung des Knochenmarks dient der Abklärung von
Abweichungen des Differentialblutbildausstriches, zur Ursachenbestimmung bei Blutarmut (Anämie), dem Ausschluss eines Knochenmarkbefalls bei Lymphknotenvergrößerungen (Lymphomen) und wird zudem bei Verdacht auf Leukämie durchgeführt.
Selbst für erfahrene Hämatologen ist die manuelle Klassifikation von Knochenmarkzellen zeitaufwändig, fehleranfällig und subjektiv. Aus diesem Grund wurden im Rahmen dieser Arbeit neue Methoden der Bildverarbeitung und Mustererkennung für eine automatische Klassifikation von hämatopoetischen Zellen samt Vorverarbeitung für ein computer-assistiertes Mikroskopiesystem entwickelt, welche anhand einer einzigartig großen Referenzdatenbank evaluiert und ausgewertet wurden. Die vorgeschlagenen Bildanalyseverfahren für Knochenmarkpräparate, welche insbesondere die Detektion der Ausstriche, die Bestimmung von relevanten Regionen, die Lokalisierung und Segmentierung von einzelnen Zellen sowie die Merkmalsextraktion und Klassifikation automatisieren, liefern die Basis für das weltweit erste System zur automatischen, morphologischen Analyse von Knochenmarkpräparaten für die Leukämiediagnose und stellen daher einen wichtigen Beitrag für eine bessere und effizientere Patientenversorgung in der Zukunft dar.
Im Rahmen der Glaukomdiagnostik sind Größe und Position des Sehnervkopfes wichtige Parameter zur Klassifikation des Auges. Das Finden und exakte Markieren der Papille ist ein subjektiver Vorgang und kann von Arzt zu Arzt stark variieren. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines automatischen Verfahrens zur Detektion der Papille. Zunächst wird der medizinische Hintergrund erläutert (Aufbau des Auges, Glaukom) und das bildgebende Verfahren, der Heidelberg Retina Tomograph, dargestellt. Nach einer Diskussion bisheriger Ansätze zur Detektion der Papille wird ein eigenes Verfahren entwickelt und detailliert beschrieben. Für bei der Implementation aufgetretene Probleme werden Ansätze zur Optimierung vorgeschlagen.
Das Ziel der Bachelor-Arbeit ist es, einen existierenden sechsbeinigen Kleinroboter zu programmieren, der dann in der Lage sein soll, seine Umgebung autonom zu explorieren und eine Karte selbiger zu erstellen. Zur Umgebungswahrnehmung soll ein Laserscanner integriert werden. Die Erstellung der Karte sowie die Selbstlokalisation des Roboters erfolgt durch Anbindung des Sensors an ein geeignetes SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) Verfahren. Die Karte soll die Grundlage für die Pfadplanung und Hindernisvermeidung des Roboters bilden, die ebenfalls im Rahmen dieser Arbeit entwickelt werden sollen. Dazu werden sowohl GMapping als auch Hector Mapping verwendet und getestet.
In der Arbeit wird zudem ein xplorationsalgorithmus beschrieben, mit welchem der Roboter seine Umgebung erkunden kann. Die Umsetzung auf dem Roboter erfolgt innerhalb des ROS (Robot Operating System) Frameworks auf einem "Raspberry Pi" Miniatur-PC.
Quadrokopter sind Helikopter mit vier in einer Ebene angeordneten Rotoren. Kleine unbemannte Modelle, die oft nur eine Schubkraft von wenigen Newton erzeugen können, sind im Spielzeug- und Modellbaubereich beliebt, werden aber auch von Militär und Polizei als Drohne für Aufklärungs- und Überwachungsaufgaben eingesetzt. Diese Diplomarbeit befasst sich mit den theoretischen Grundlagen der Steuerung eines Quadrokopters und entwickelt darauf aufbauend eine kostengünstige Steuerplatine für einen Modellquadrokopter.
Die theoretischen Grundlagen enthalten eine Untersuchung der Dynamik eines frei fliegenden Quadrokopters, bei der Bewegungsgleichungen hergeleitet und mit den Ergebnissen verglichen werden, die in "Design and control of quadrotors with application to autonomous flying" ([Bou07]) vorgestellt wurden. Weiterhin wird die Funktionsweise verschiedener Sensoren beschrieben, die zur Bestimmung der aktuellen räumlichen Ausrichtung geeignet sind, und es werden Verfahren besprochen, mit denen die Ausrichtung aus den Messwerten dieser Sensoren abgeschätzt werden kann. Zusätzlich wird in den Schiefkörper der Quaternionen eingeführt, in dem dreidimensionale Rotationen kompakt dargestellt und effizient verkettet werden können.
Daran anschließend wird die Entwicklung einer einfachen Steuerplatine beschrieben, die sowohl einen autonomen Schwebeflug als auch Fernsteuerung ermöglicht. Die Platine wurde auf einem X-Ufo-Quadrokopter der Firma Silverlit entwickelt und getestet, der daher ebenfalls vorgestellt wird. Die eingesetzten Bauteile und deren Zusammenspiel werden besprochen. Dabei ist insbesondere die WiiMotionPlus hervorzuheben, die als kostengünstiges Gyrosensormodul verwendet wird. Daneben werden verschiedene Aspekte der Steuersoftware erläutert: die Auswertung der Sensordaten, die Zustandsschätzung mit Hilfe des expliziten komplementären Filters nach Mahony et al. ([MHP08]), die Umsetzung des Ausrichtungsreglers sowie die Erzeugung der Steuersignale für die Motoren. Sowohl die Steuersoftware als auch Schaltplan und Platinenlayout der Steuerplatine liegen dieser Arbeit auf einer CD bei. Schaltplan und Platinenlayout sind zusätzlich im Anhang der Arbeit abgedruckt.
Die Zeitschrift c't stellte in der Ausgabe 02/2006 einen Bausatz für einen kleinen mobilen Roboter vor, den c't-Bot, der diese Studienarbeit inspirierte. Dieser Bausatz sollte die Basis eines Roboters darstellen, der durch eine Kamera erweitert und mit Hilfe von Bildverarbeitung in der Lage sein sollte, am RoboCupSoccer-Wettbewerb teilzunehmen. Während der Planungsphase veränderten sich die Ziele: Statt einem Fußballroboter sollte nun ein Roboter für die neu geschaffene RoboCup-Rescue-League entwickelt werden. In diesem Wettbewerb sollen Roboter in einer für sie unbekannten Umgebung selbstständig Wege erkunden, bzw. Personen in dieser Umgebung finden. Durch diese neue Aufgabenstellung war sofort klar, dass der c't-Bot nicht ausreichte, und es musste ein neuer Roboter entwickelt werden, der mittels Sensoren die Umgebung wahrnehmen, durch eine Kamera Objekte erkennen und mit Hilfe eines integrierten Computers diese Bilder verarbeiten sollte. Die Entstehung dieses Roboters ist das Thema dieser Studienarbeit.