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Einleitung und Fragestellung: Die typische Verarbeitungskette in der Medizinischen Bildverarbeitung besteht aus Bilderfassung, Vorverarbeitung, Segmentierung, Merkmalsextraktion und Klassifikation. Für jeden dieser Bereiche gibt es eine große Anzahl unterschiedlicher Methoden bzw. Verfahren oder Algorithmen. Für die optimale Lösung einer Aufgabe ist die richtige Auswahl der Methoden sowie deren richtige Verknüpfung und Parametrisierung von entscheidender Bedeutung. In der Regel erfolgt der Aufbau der Verarbeitungskette entsprechend der Aufgabenstellung und angewendet auf die verfügbaren Bilddaten schrittweise. Die Auswahl der Methoden basiert dabei auf der Erfahrung des Bildverarbeiters und seinen Kenntnissen über existierende Methoden. Die Parametrisierung erfolgt meist durch lokale Optimierung, d.h. für jeden einzelnen Verarbeitungsschritt wird das Ergebnis bezüglich eines Gütekriteriums für die zu erwartenden nachfolgenden Schritte optimiert [1]. In dieser Arbeit wird gezeigt, dass lokale Gütekriterien nicht immer geeignet sind, eine optimale Verarbeitungskette zu erstellen. Es wird ein Systementwurf vorgestellt, welcher zielorientierte Gütemaße verwendet um automatisch Methodenauswahl und Parametrisierung durchzuführen.

Material und Methoden: Parametrisierung der Verarbeitungsschritte: In der Literatur werden Gütekriterien oft ausschließlich auf Merkmale bezüglich ihrer Eignung zur Lösung einer Klassifikationsaufgabe verwendet. Die Merkmale sind aber von allen Schritten vor der Merkmalsextraktion abhängig. Diese Schritte müssen aber auch optimal parametrisiert werden. Es stellt sich die Frage: Optimierung bzgl. welcher Güte? Es existieren mindestens drei Möglichkeiten, die Güte eines Verfahrens zu bewerten:

• Vergleich mit Goldstandard
• Vergleich mit manueller Referenz
• Manuelle Gütebewertung

Diese Verfahren sind aber nicht zwingend zielführend, da ein Goldstandard nur für bestimmte Probleme die optimale Lösung darstellt und die Punkte 2 und 3 eine subjektive Bewertung beinhalten.

Gütemaße für Prozesse: Erlauben wir weite Rückkopplungen, dann kann die Verarbeitungskette als Regelungsproblem betrachtet werden und es können Verfahren für die optimale Regelung eingesetzt werden, z.B. Lagrangesches und Meyersches Gütemaß [2].

Ergebnisse: Es wurde eine Softwareplattform entworfen, bei welcher die Anforderungen der Nachfolgealgorithmen die Güte der vorangegangenen Schritte bestimmt.

Beispiel 1: Es sollen Strukturen in sehr dunklen Bildbereichen mikroskopischer fotografischer Aufnahmen analysiert werden. Dabei wird zumindest in der Entwicklungsumgebung eine Rückkopplung bis zur Bilderfassung notwendig. Normalerweise würde ein Aufnahmesystem alle Helligkeiten der Vorlage möglichst gut diskretisieren. Aufgrund physikalischer und technischer Einschränkungen sind dabei Kompromisse nicht vermeidbar. Ziel der Rückkopplung muss es sein, das Aufnahmesystem so zu parametrisieren, dass die Kompromisse nur Bereiche betreffen, die für die nachfolgenden Schritte irrelevant sind. Im Beispiel wird gezeigt wie eine hohe Grauwertauflösung in den dunklen Bereichen mit möglichst hohem Signal-Rausch-Verhältnis erreicht werden kann. Es wird gezeigt, dass diese Optimierung automatisiert werden kann.

Beispiel 2: Als zweites Beispiel wird die Auswahl eines Segmentierungsverfahrens und dessen Parametrisierung bei infiltrierend wachsenden Läsionen gezeigt. Wie bei vielen Segmentierungsproblemen mit unscharfem Rand ist die manuelle Referenz extrem subjektiv. Ein Goldstandard existiert nicht. Basierend auf den Ergebnissen der Folgealgorithmen wird automatisch die Auswahl und Parametrisierung der Segmentierung durchgeführt und optimiert.

Diskussion: Die Softwareplattform befindet sich in der Entwicklung. Es ergeben sich folgende Anforderungen an ein solches selbstkonfigurierendes und selbstoptimierendes System:

• Rückkopplungsmöglichkeit über Software- und Gerätegrenzen hinweg
• Standardisierte Schnittstellen
• Einführung einer Semantischen Beschreibung von Bildverarbeitungsfunktionen

Existierende Standards sollen verwendet werden.