Moien
Ich soll CT-Bilder auswerten. Dabei gehts um Materialzusammensetzungen (nix medizinisches). An sich hab ich eine heterogene Mischung aus 2 Stoffen und soll nun Anteile, Verteilung, Grösse der Klumpen, Oberfläche der Stoffe,… usw bestimmen. Das ganze in 2D und 3D darzustellen ist kein Problem, auch die Rohbilder komme ich ran. ROI/VOI rausholen geht auch problemlos.
Aber der Unterschied zwischen den Stoffen ist recht gering, der Kontrast der Bilder teilweise minimal. Die Software geht aber über globale Schwellwerte ran. Je nach Schwellwert kommen dann völlig andere Resultate raus.
Wie geht da ran? Vergleichsmessungen habe ich, aber die Werte für Stoff 1 streuen in den Wertebereich von Stoff 2. An sich hat man doch keine Chance aus einem CT dann noch was raus zu holen … oder übersehe ich was?
Danke.
Hallo Fragewurm,
Wie geht da ran? Vergleichsmessungen habe ich, aber die Werte
für Stoff 1 streuen in den Wertebereich von Stoff 2. An sich
hat man doch keine Chance aus einem CT dann noch was raus zu
holen … oder übersehe ich was?
Kommt darauf an.
Bezieht sich die Streuung auf eine einzelne Aufnahme oder ist das der Durchschnitt über mehrere ?
Im ersten Fall kannst du nur drei Mengen bilden:
eindeutig_Stoff1, eindeutig_Stoff2 und Kann_Stoff1_oder_Stoff2_sein
Mit Statistik kann man evtl. trotzdem noch etwas aussagen.
Die Frage wäre, wie die Streuung verteilt ist.
Also wenn z.B. 50% der Partikel von Stoff1 und Stoff2 sich in der Überschneidungszone befinden und sich die Partikel jeweils für Stoff1 und Stoff2 gleichmässig über den Streubereich verteilen würde das Verhältnis von eindeutig_Stoff1 zu eindeutig_Stoff2 dem Gesamtverhältnis entsprechen.
OK, ganz so einfach wirds nicht sein 
Im zweiten Fall muss man sehen wie es bei einem Einzelbild aussieht. Wenn die Streuung durch Unterschiede in der „Belichtung“ zustande kommen, kann man auf einer einzelnen Aufnahme möglicherweise trotzdem unterscheiden.
Dann mal viel Spass.
Peter(TOO)
Tach,
ich würde - wie von Peter schon angedeutet - auch über die Statistik rangehen. Vergiß die Schwellenwerte.
Du könntest für jedes Pixel eine Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der das Pixel zu Stoff 1 bzw. Stoff 2 gehört. Dann kannst du entweder sagen, dass ein Pixel mit mehr als 50% „Stoff 1“ als Stoff 1 gewertet wird und dann die Analyse machen. Alternativ kannst Du nun aber auch für die Wahrscheinlichkeit einen Schwellenwert setzen und überhaupt nur die Bildteile auswerten, für die sie über zB. 90% für einen der Stoffe liegt - die restlichen Bildteile läßt Du unberücksichtigt und betrachtest das Ergebnis als Stichprobe.
Es ist vlt. auch möglich, dass nur Mischungen mit sehr kleinen Klumpen nicht differenziert werden können, weil die untersch. Materialien zu eng beieinander liegen. Dann könnte man mit Eichmessungen erstmal feststellen, welche Wahrscheinlichkeitswerte man für solche Mischungen mit untersch. Anteilen der Stoffe erhält. Vlt. läßt sich das dann wieder für die Bildanalyse nutzen.
Das Problem ist wohl sehr komplex. Du solltest nicht erwarten, hier mehr als ganz große Denkanstöße zu bekommen, die mitunter auch garnicht zu Deinen Daten passen. Trotzdem: Viel Erfolg!
Ach, gibt es denn keine Fachliteratur zu dem Thema? Ich kann mir vorstellen, dass Du weder der erste noch der einzige bist, der ein solches Problem hat. Zur Not auch mal bei der Analyse von GIS-Daten nachsehen oder auch der Analyse von mikroskopischen Bildern, die auch komplexe Segmentierungen machen müssen. Das sollten verwandte Probleme sein.
LG,
Jochen
Moien
Vergiß die Schwellenwerte.
Dann muss ich auch die Software tauschen. Na gut, in Bildern Pixel zählen ist jetzt nicht so komplex…
Alternativ kannst Du nun aber auch für die Wahrscheinlichkeit
einen Schwellenwert setzen und überhaupt nur die Bildteile
auswerten, für die sie über zB. 90% für einen der Stoffe liegt
- die restlichen Bildteile läßt Du unberücksichtigt und
betrachtest das Ergebnis als Stichprobe.
Das wäre eine Idee die ich mal testen könnte. Danke.
Es ist vlt. auch möglich, dass nur Mischungen mit sehr kleinen
Klumpen nicht differenziert werden können, weil die untersch.
Materialien zu eng beieinander liegen. Dann könnte man mit
Eichmessungen erstmal feststellen, welche
Wahrscheinlichkeitswerte man für solche Mischungen mit
untersch. Anteilen der Stoffe erhält.
Aufwendig, aber machbar. Evtl. später.
Das Problem ist wohl sehr komplex. Du solltest nicht erwarten,
hier mehr als ganz große Denkanstöße zu bekommen, die mitunter
auch garnicht zu Deinen Daten passen.
Erwarte ich auch nicht.
Ich bin zu dem Problem gekommen wie die Jungfrau zum Kind. Die vorhandenen Bücher zielen eher auf medizinische Probleme wo es eh mehr nach Augenmass geht. Bildanalyse hab ich schon öfter gemacht, aber diese, für mich neue, Bildquelle hat doch so ihre Tücken. Ich hau mal unsere GIS-Leute an ob die sowas auswerten können.
Danke