Bei der Arbeit mit modernen bildgebenden Verfahren wie der Computertomographie (CT) und der Magnetresonanztomographie (MRT) fallen täglich gigantische Mengen von medizinischen Bilddaten an. Diese Technologien bieten den Vorteil, dass die exakte sowie detaillierte Visualisierung fundiertere und damit bessere diagnostische sowie therapeutische Entscheidungen ermöglichen kann. Eine der Hauptaufgaben der Medizinischen Informatik ist die Verarbeitung der anfallenden Rohdaten und deren Aufbereitung in anschauliches Bildmaterial, das vom Mediziner interpretierbar ist. Das vorliegende Buch befasst sich mit den Möglichkeiten der Verarbeitung und Visualisierung von medizinischen Bildobjekten. Neue Ansätze für eine adäquatere und effektivere Nutzung der Daten werden vorgestellt und das Potential der verschiedenen Kombinationsalternativen von Bilddaten und medizinischem Wissen geprüft. Dazu werden zunächst die Grundlagen der Verarbeitung und Exploration medizinischer Bilddaten referiert. Herkömmliche und moderne Ansätze werden diskutiert und auf die Frage hin untersucht, ob sie eine Exploration im eigentlichen Wortsinn - nämlich die »Ausforschung« - gestatten. Ebenso werden das Wesen des medizinischen Wissens und die Grundlagen seiner Repräsentation dargestellt. Dabei wird insbesondere auf die speziellen Probleme eingegangen, welche eine derart komplexe und hochdynamische Wissensdomäne aufwirft. Schließlich wird ein neuer Ansatz vorgestellt, welcher die Exploration medizinischer Bilddaten unter Berücksichtigung von spezifischem Domänenwissen ermöglichen soll. Das entwickelte Systemkonzept wird in Form einer Anwendung aus der Unfallchirurgie exemplarisch umgesetzt. Die Diskussion der Ergebnisse und der Ausblick auf zukünftige Entwicklung runden diese Veröffentlichung ab.
- Inhalt
- Abbildungen
- Tabellen
- 1 Einleitung und Motivation
- 2 Grundlagen der Verarbeitung, Visualisierung und Exploration dreidimensionaler medizinischer Bilddaten
- 2.1 Techniken der Verarbeitung und Visualisierung von Volumendatensätzen
- 2.1.1 Rendering Parameter
- 2.1.2 Segmentierung
- 2.1.3 Rendering Algorithmen
- 2.1.3.1 Maximum Intensity Projection (MIP)
- 2.1.3.2 Shaded Surface Display
- 2.1.3.3 Volume Rendering
- 2.1.4 Möglichkeiten der dreidimensionalen Darstellung von Bilddaten
- 2.1.4.1 Stereoskopie
- 2.1.4.2 Dynamische Darstellungen
- 2.2 Konzepte zur Exploration medizinischer Volumendatensätze
- 2.2.1 Die herkömmliche Exploration von Volumendatensätzen
- 2.2.2 Interaktive Exploration mit Unterstützung einer Grafik-Workstation
- 2.2.3 virtusMED – eine interaktive Mensch-Maschine-Schnittstelle
- 2.3 Die Bedeutung der inhaltlichen Antizipation bei der Exploration medizinischer Bilddaten
- 3 Wissensrepräsentation in der Medizin
- 3.1 Der Begriff des Wissens
- 3.2 Medizinisches Wissen
- 3.2.1 Explizites medizinisches Wissen
- 3.2.2 Implizites medizinisches Wissen – Tacit Knowledge
- 3.3 Grundlagen der Wissensrepräsentation in der Medizin
- 3.3.1 Modellierung der Wissensbasis - Ontologien
- 3.3.1.1 Kausale Ontologien
- 3.3.1.2 Taxonomische Ontologien
- 3.3.2 Formale Darstellungsformen von Semantik und Wissensstrukturen
- 3.3.2.1 Semantische Netzwerke (nach Sowa)
- 3.3.2.1.1 Definitional Networks
- 3.3.2.1.2 Assertional Networks – konzeptuelle Graphen
- 3.3.2.1.3 Weitere Formen semantischer Netzwerke
- 3.3.2.2 RDF/XML – Das Semantic Web von Berners-Lee
- 3.3.2.3 Knowledge Interchange Format (KIF)
- 3.3.2.4 Web Ontology Language (OWL)
- 3.3.2.5 GALEN Representation and Integration Language (GRAIL)
- 3.3.2.6 Formalized English (FE) und Frame-Conceptual-Graphs (FCG)
- 3.3.3 Inferenzmodelle
- 3.4 Ausgewählte Ansätze zur ontologiebasierten anatomischen Wissensrepräsentation in der Medizin
- 3.4.1 Das GALEN/ GALEN-IN-USE Projekt
- 3.4.2 Der Digital Anatomist von Rosse et al.
- 3.4.3 Das symbolisch-räumliche Modell von Schubert
- 3.5 Der Einsatz wissensbasierter Systeme in der Medizin für die Interpretation und Exploration medizinischer Bilddaten
- 3.5.1 Bildanalyse- und Bildsuchsysteme
- 3.5.2 Agentensysteme
- 4 Konzeption eines wissensbasierten Software-Systems zur antizipierenden Exploration dreidimensionaler medizinischer Bilddaten
- 4.1 Die Entwicklung eines Konzeptes für eine wissensbasierte interaktive Explorations- und Lernoberfläche für die Interpretation dreidimensionaler medizinischer Bilddaten
- 4.1.1 Überblick über das Systemkonzept
- 4.1.2 Beschreibung der Systemkomponenten
- 4.1.2.1 Die ontologische Wissensbasis
- 4.1.2.2 Die Bild- und Explorationsdatenbank
- 4.1.2.3 Der Explorationsrecorder und –player
- 4.1.2.4 Das Explorations- und Lernmodul
- 4.1.2.4.1 Kognitionspsychologische und lerntheoretische Grundlagen
- 4.1.2.4.2 Konzeption des Explorations- und Lernmoduls
- 4.1.2.5 Die Visualisierung des Explorationspfades
- 4.2 Anwendungsbeispiel: Exploration von Calcaneusfrakturen
- 4.2.1 Medizinische Grundlagen der Calcaneusfraktur
- 4.2.1.1 Die Anatomie des Calcaneus
- 4.2.1.2 Der Frakturmechanismus
- 4.2.1.3 Die Frakturformen und entstehende Fragmente
- 4.2.1.4 Die Frakturklassifikation
- 4.2.1.4.1 Die Klassifikation nach Sanders
- 4.2.1.4.2 Die Klassifikation nach Zwipp
- 4.2.2 Die Relevanz dreidimensionaler Darstellungen in der Diagnostik von Calcaneusfrakturen
- 4.2.3 Beispiel einer antizipierenden Exploration einer Calcaneusfraktur durch einen Experten
- 4.2.4 Vorschlag eines prototypischen Explorationspfades
- 4.2.5 Die Umsetzung des entwickelten Systemkonzeptes in eine Softwarelösung: Calcaneus Fracture Diagnostics
- 4.2.5.1 Darstellung der verwendeten Technologien
- 4.2.5.2 Darstellung der Anwendungsfälle als UML Use Cases
- 4.2.5.3 Beschreibung der Anwendung Calcaneus Fracture Diagnostics
- 4.2.5.3.1 Die Klasse MainFrame
- 4.2.5.3.2 Die Klasse KnowledgeBase
- 4.2.5.3.3 Die Klasse InferenceMachine
- 4.2.5.3.4 Die Klasse VisualizationModule
- 4.2.6 Ergebnisse
- 5 Diskussion und Ausblick
- 6 Literaturverzeichnis
- Anhang
- A Die ontologische Wissensbasis der Calcaneusfraktur-Domäne
- B Darstellung der Calcaneusfraktur-Ontologie in der Ontology Web Language (OWL)
Publication Type: Thesis
Publication Category: University Press
Language: German
Included in
- Medizin16