Praktische Unterstützung des digitalen Bildmanagements in der radiologischen Routine durch lokale Modellierung und Adressierung des Bildinhaltes über strukturelle Prototypen

我认为这是一种全新的数字技术。在Zugriff和Bisang Jedochüber的文本信息(Z.B.患者名称、故障代码、诊断)下，通常不会出现故障。麻省理工学院的方法是吸纳生物诊断，Forschung和Lehre Gleichermaüen Unterstützt被吸收。Im Rahmen des zum Jahresende aulafenden IRMA1-Projektes konnte hierfür eine schrittweise Abstraktion von Pixelnüber Regionen zu Objekten entwickelt wickelt wden，be der der Medizinisches A-preori-Wissen system atich in die Bildanalydanalygert wird.参考银行MIT Mehr ALS 10.000 Bildern Aufgebaut and Manuell Kassifiziert.在相关的Strukturen Manuell markiert(Lokale Prototyen)中，Innerhalb einzelner Bildkraassen Wurden Globale Prototyen Ifiziert(Lokale Prototype En)他说：“这是一件很重要的事情，因为这是一件很重要的事情。在此期间，我们将从最小范围内获取数据，并在此基础上进行检索。麻省理工学院SPIRR2唯一的方法和结构原型错误和在Klinische常规积分。在此基础上，建立了相应的统计模型，并建立了相应的个体内和个体间变异模型。Für die Routineanbindung der Retrival Funktionalität muss eine eine Daten-，Functions-，Präwarations-，and kontext集成Schnittstelle zum PACS3 entwickelt wickelt，die erweiterte Funktionen zur Anfrageverfeinung(Query Refinition)beeitstellt.实验应用循证医学、基于病例的推理、计算机辅助诊断和基于计算机的培训，实践和系统验证。从技术上来说，这是一项非常重要的技术。

Immer mehr medizinische Untersuchungsaufnahmen werden digital erzeugt und verwaltet. Der Zugriff erfolgt bislang jedoch über Textinformation (z.B. Patientenname, Untersuchungscode, Diagnose), aber diese ist oft unvollständig oder nicht eindeutig. Mit Methoden des inhaltsbasierten Bildzugriffes können Diagnostik, Forschung und Lehre gleichermaßen unterstützt werden. Im Rahmen des zum Jahresende auslaufenden IRMA1-Projektes konnte hierfür eine schrittweise Abstraktion von Pixeln über Regionen zu Objekten entwickelt werden, bei der medizinisches A-priori-Wissen systematisch in die Bildanalyse integriert wird. Es wurde eine Referenzdatenbank mit mehr als 10.000 Bildern aufgebaut und manuell klassifiziert. Innerhalb einzelner Bildklassen wurden globale Prototypen identifiziert, in denen relevante Strukturen manuell markiert werden (lokale Prototypen). Über eine hierarchische Bildsegmentierung werden medizinische Bilder in einen eindeutigen Bezug zu diesen lokalen Prototypen gesetzt, was den Vergleich lokaler Bildmuster ermöglicht. Durch die datenbankgestützte verteilte Vorberechnung wird der Rechenaufwand zur Anfragezeit minimiert, obwohl der Anfragekontext in das Retrieval eingeht. Mit SPIRR2 soll diese Methodik um strukturelle Prototypen erweitert und in die klinische Routine integriert werden. Durch diese statistisch modellierten Prototypen können die intra- und interindividuellen Variabilitäten relevanter Bildmuster sowie deren räumliche Relationen repräsentiert werden. Für die Routineanbindung der Retrievalfunktionalität muss eine daten-, funktions-, präsentations-, und kontextintegrative Schnittstelle zum PACS3 entwickelt werden, die erweiterte Funktionen zur Anfrageverfeinerung (Query Refinement) bereitstellt. Exemplarische Applikationen aus den Bereichen Evidence-based Medicine, Case-based Reasoning, Computer-aided Diagnosis und Computer-based Training sollen realisiert, praktisch erprobt und systematisch validiert werden. Damit kann der Nutzen dieser Technologie für wichtige medizinische Anwendungsfelder valide beurteilt werden.