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Arbeitskreis Medizinische Visualisierung
Internetportal des Arbeitskreises: www.ak-medvis.de
MedVis-Award
Informationen zur Teilname unter: www.medvis-award.de
Center for Medical Diagnostic Systems and Visualization, Bremen
Visualisierung dynamischer und funktioneller Daten
Farbcodierte CVP. Die Farbe repräsentiert das wash-In-Verhalten. © S. Kohle, MeVis, Bremen. Daten: J. Wiener, Boca Raton Community Hospital.
Universität Magdeburg und MeVis, Bremen
Visualisierung dynamischer und funktioneller Daten
Grauwertcodierte Darstellung des Parameters “time to peak”. Innerhalb einer editierbaren ROI wird der Parameter “Integral” überlagert. Bei symmetrischen Strukturen ist es sinnvoll, die ROI an einer Symmetrieachse zu spiegeln.
© C. Bendicks, Uni Magdeburg. Daten: J. Wiener, Boca Raton Community Hospital.
Universität Magdeburg und Uniklinik Leipzig
Visualisierung für die Planung von Halsdissektionen
Segmentierte Strukturen des Halses: Muskeln, Gefäße, Speicheldrüsen und Lymphknoten© J. Cordes, Uni Magdeburg; Daten: G. Strauß, Uniklinik Leipzig
Universität Magdeburg und Uniklinik Leipzig
Visualisierung für die Planung von Halsdissektionen
Segmentierung aller Strukturen mit LiveWire© J. Cordes, Uni Magdeburg; Daten: G. Strauß, Uniklinik Leipzig
Universität Magdeburg und Uniklinik Leipzig
Visualisierung für die Planung von Halsdissektionen
Segmentierung und anschließende 3d-Darstellung der für eine Halsdissektion relevanten Strukturen.
© J. Cordes, Uni Magdeburg; Daten: G. Strauß, Uniklinik Leipzig
Universität Magdeburg und Uniklinik Leipzig
Visualisierung für die Planung von Halsdissektionen
3d-Darstellung der für eine Halsdissektion relevanten Strukturen.© J. Cordes, Uni Magdeburg; Daten: G. Strauß, Uniklinik Leipzig
Zuse-Institut Berlin
Visualisierung von großen Datensätzen
Volume Rendering eines Wirbelkörpers aus micro-CT Daten. Voxelgröße 37 micrometer, Datensatzgröße ca. 8 GB, Datenhaltung auf Datei-Server, Remote-Visualisierung
© Steffen Prohaska, Andrei Hutanu, Ralf Kähler (Zuse-Institut Berlin), micro-CT scanner: µCT 80 - Scanco Medical (www.scanco.ch), Kooperation: Center of Muscle and Bone Research, Charite, University Medicine, Berlin
Zuse-Institut Berlin
Diffusions-Tensorfeld Visualisierung
"Diffusion Tensor Field" eines menschlichen Gehirns aufgenommen mittels Magnet-resonanztomografie (DT-MRI). Das neu entwickelte "Tensor Splats" Verfahren stellt die Eigenschaften des Tensorfeldes intuitiv und übersichtlich dar. links: Tensor Splats, rechts oben: Ellipsoids, Haber Glyphs, "Tensor Cones", rechts unten: "Tensor Glow", "Tensor Schlieren", “Tensor Splats"
© Werner Benger (Zuse-Institut Berlin), Daten: G. Kindlmann, A.L. Alexander)
Neurozentrum Erlangen
Neurovaskuläre Kompressions-Syndrome
Interaktive direkte Volumen-visualisierung eines vorsegmentierten stark T2-gewichteten MR-Volumens verbessert das räumliche Verständnis der Gefäß-Nervenbeziehungen an der Oberfläche des Hirnstamms bei einer Trigeminus-neuralgie (a). Die Verifizierung erfolgte mit Mikrofotographie (b,d), indem die3D-Darstellung an die intraoperativeOrientierung angepasst wurde (c).
© P. Hastreiter, R. Naraghi, R. Tröscher-Weber, R. Fahlbusch
Neurozentrum Erlangen
Brain Shift
Vergleich von Visualisierungstechnikenmit präoperativen (oben) und intraoperativen (unten) MR-Daten.Direkte Volumenvisualisierung zeigt anatomische Strukturen im Detail, während Polygonmodelle einen schnellen Überblick der gesamten Deformation liefern.
© P. Hastreiter, C. Nimsky, G. Greiner, R. Fahlbusch
Medizinische Hochschule Hannover
Histogrammbasiertes Volume Rendering
Die Gewebe und ihre Grenzflächen in einem CT-Datensatz sind in einem 2d-Histogrammvon Hounsfieldwert und Gradientengröße durch bogenförmige Strukturen gekennzeichnet. Diese bieten eine intuitive Orientierungshilfe bei der Einstellung von Transferfunktionen für das direkte Volume Rendering. In den Abbildungen a bis c sind verschiedene Gewebetypen farblich im Histogramm und in der Originalschicht markiert.Die Abbildungen d bis e zeigt anhand der Gradientengröße markierte Grenzflächen.
© H. Shin, B. King
a b c
d e f
Medizinische Hochschule Hannover
Histogrammbasiertes Volume Rendering
Visualisierung von Flächen mit hohem Gradienten
© H. Shin, B. King
Medizinische Hochschule Hannover
Histogrammbasiertes Volume Rendering
Darstellung dichter Gewebe- und Knochenanteile mit zusätzlicher Gradientenbetonung
© H. Shin, B. King
Medizinische Hochschule Hannover
Histogrammbasiertes Volume Rendering
Übersicht durch einen langsamen Anstieg der Opazität ab dem Weichteilbereich
© H. Shin, B. King
Universität Tübingen
Virtuelle Bronchoskopie
Momentaufnahme einer virtuellen Bronchoskopie, bei der ein Tumor (grün) in der linken Lunge sichtbargemacht wurde. Rot im Hintergrund sind arterielle Blutgefäße dargestellt. Das Bild ist in einer Zusammenarbeitzwischen dem WSI/GRIS - VCM derUniversität Tübingen und der Abteilung für Radiologie des Universitätsklinikums Mainz entstanden.
© D. Bartz, J. Fischer, A. del Río, D. Mayer
Universität Tübingen
Virtuelle Bronchoskopie
Beispielvideo für eine virtuelle Bronchoskopie
© D. Bartz, J. Fischer, A. del Río, D. Mayer
Universität Tübingen
Minimal-invasive Eingriffe im zerebralen Ventrikelsystem
Rekonstruiertes Modell des cerebralen Ventrikelsystems(ohne 4. Ventrikel) und der beteiligten arteriellen Blutgefäße. Das Modell ist im Rahmen eines Planungssystems für minimal-invasive Eingriffe imVentrikelsystem entstanden.
© D. Bartz, J. Fischer, A. del Río
Universität Magdeburg und MeVis Bremen
Qualitativ hochwertige Gefäßvisualisierung
Zerebrales Gefäßsystem eines menschlichen Gehirns. Das neue Verfahren garantiert eine glatte Gefäßoberfläche auch an Verzweigungen. Farbige Hervorhebungen markieren Verdachtsmomente auf Aneurysmen.© S. Oeltze, Uni-Magdeburg. Bildanalyse: M. Hindennach, MeVis, Bremen
Universität Magdeburg und MeVis Bremen
Qualitativ hochwertige Gefäßvisualisierung
Validierung: Farbkodierte Visualisierung der Abweichung zwischen Convolution Surface und dem Isosurface-Rendering des Segmentierungsresultates. Die Validierung wurde mit Hilfe von AMIRA (© Indeed - Visual Concepts GmbH, Berlin) durchgeführt.© S. Oeltze, Uni-Magdeburg. Bildanalyse: M. Hindennach, MeVis, Bremen
Center for Medical Diagnostic Systems and Visualization, Bremen
Neue Visualisierungen von HRCT Thorax Daten
Effiziente und hochgenaue Volumetrie von Lungenraum-forderungen in MeVisLab© MeVis, Bremen: PulmoTreat
© V. Dicken, Daten: VICORA ProjektpartnerRWTH Aachen, Prof. Günther, Prof. Wein
Center for Medical Diagnostic Systems and Visualization, Bremen
Neue Visualisierungen von HRCT Thorax Daten
Effiziente und hochgenaue Volumetrie von Lungenraum-forderungen in MeVisLab
© MeVis, Bremen: PulmoTreat
© V. Dicken, Daten: VICORA ProjektpartnerRWTH Aachen, Prof. Günther, Prof. Wein