Ein CI-unterstütztes Rahmenmodell für die medizinische Bildanalyse

Abstract

Medizinische Bilddaten beinhalten häufig ein hohes Maß an Variabilität. Dieses ist durch unterschiedliche Ursachen gegeben. Speziell auch die interindividuelle Variabilität (also die Variabilität zwischen unterschiedlichen Personen) ist hier zu nennen. Die Arbeit beschäftigt sich deshalb vorwiegend mit der Untersuchung, inwieweit sich unterschiedliche Methoden aus dem Bereich der Computational Intelligence (kurz CI) verwenden lassen, um die Variabilität handhaben zu können. Unter CI-Methoden sind hierbei die Methoden aus dem Bereich der Fuzzy-Logik, der neuronalen Netze sowie der evolutionären Algorithmen zu verstehen. Im Gegensatz zu anderen Arbeiten beinhaltet diese Arbeit einen ganzheitlichen Ansatz derart, daß alle und nicht nur einzelne CI-Methoden an jeweils den Stellen eingesetzt werden, wo sie besonders gute Ergebnisse erzielt haben und wo sie ihre jeweiligen Stärken zeigen können. Ebenfalls wird eine Programmierumgebung beschrieben, die im Rahmen der Arbeit entstanden ist und die sich durch einen Befehlssatz auszeichnet, der die umfangreiche Nutzung von CI-Methoden erlaubt.