Segmentierung der Prostata aus MRT-Bilddaten mittels eines statistischen Modells

In dieser Arbeit wird ein semi-automatisches Verfahren zur Segmentierung der Prostata in MRT Bildern vorgestellt. Dieses basiert auf der Kombination eines statistischen Formmodells mit einem lokalen statistischen Erscheinungsmodell, welche beide aus handsegmentierten Trainingsdaten generiert werden. Eine neue, robuste Kostenfunktion auf Basis eines Shrinkage-Schatzers wird an 10 Datensatzen evaluiert. Dabei zeigt sich fur das Segmentierungsergebnis mit Shrinkage- Schatzer eine mittlere Oberflachenabweichung von 1.77 mm, wahrend die verbreitet eingesetzte Mahalanobis Distanz eine Abweichung von 2.67 mm erreicht.