Evualation of a novel architecture for content-based image retrieval in medical applications.

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In einem medizinischen Röntgenarchiv können bislang Aufnahmen nur dann gezielt aufgefunden werden, wenn der Patientenname mit Geburtsdatum oder eine systemeigene Identifizierung bekannt ist. Dies gilt auch für digitale Bildarchive (DICOM). In diesem Vorhaben soll ein neues methodisches Konzept zum inhaltsbasierten Zugriff auf große medizinische Bildarchive (IRMA) in seinen zentralen Komponenten realisiert werden. Die experimentelle Evaluierung des Konzeptes ist expliziter Teil dieses Vorhabens. Die Bilder werden schrittweise über sechs semantische Ebenen abstrahiert. Zunächst werden sie mit globalen Algorithmen oder DICOM-Informationen in Hauptklassen nach Modalität, Organsystem, Körperregion und Orientierung eingeteilt und klassenspezifisch normiert, bevor lokale Merkmale ermittelt und pixelweise zu Merkmalsbildern kombiniert werden. Das Retrieval selbst erfolgt auf stark informationsreduzierter Ebene, die hierarchisch verschiedene Auflösungsstufen beinhaltet und in Verbindung mit einer medizinischen Nomenklatur (SNOMED) auch Bildobjekte referenzieren kann. Mit IRMA wird eine Grundlage geschaffen, um die im Rahmen von Evidence-based Medicine oder Case-based Reasoning benötigten retrospektiven Falldatensammlungen aufzustellen. Die automatische Archivsuche auf Basis der Bildinhalte wird Diagnostik und Forschung unterstützen und somit die Qualität der medizinischen Versorgung nachhaltig verbessern.DICOM - Digital Imaging and Communication in MedicineIRMA - Image Retrieval in Medical ApplicationSNOMED - Systemized Nomenclature od Medicine