Die fortlaufende Nummer am linken Seitenrand entspricht den Beitragsnummern, wie sie im endgu¨ltigen Programm des Workshops zu finden sind. Dabei steht V fu¨r Vortrag, P fu¨r Poster und S fu¨r Softwaredemonstration. Bruch H-P, Zimmermann MS, Kleemann M: Stand und Zukunftspotential der Bildgebung und Bildverarbeitung in den chirurgischen Fa¨chern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
V3 V4 V5 V6 V7
Hu¨llebrand M, Hennemuth A, Messroghli D, Ku¨hne T, Friman O: Semi-Automatic 4D Fuzzy Connectedness Segmentation of Heart Ventricles in Cine MRI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Forkert ND, Schmidt-Richberg A, Ehrhardt J, Fiehler J, Handels H, Sa¨ring D: Vesselness-gefu¨hrte Level-Set Segmentierung von zerebralen Gefa¨ßen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Gross S, Palm S, Behrens A, Tischendorf JJW, Trautwein C, Aach T: Segmentierung von Blutgefa¨ßstrukturen in koloskopischen NBI-Bilddaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Wo¨rz S, von Tengg-Kobligk H, Rohr K: Model-Based Quantification of Small Tubular Structures in 3D Vascular Images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 3 8 13 18 V8 V9 V10
Friedrich D, Bell A, Chaisaowong K, Braunschweig T, Knu¨chel-Clarke R, Aach T: High Dynamic Range Microscopy for Color Selective Virtual De-Staining of Immunocytological Specimens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Harder N, Bodnar M, Eils R, Spector DL, Rohr K: 3D Segmentation and Quantification of Mouse Embryonic Stem Cells in Fluorescence Microscopy Images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Weichert F, Timm C, Gaspar M, Zybin A, Gurevich EL, Mu¨ller H, Marwedel P: GPGPU-basierte Echtzeitdetektion von Nanoobjekten mittels Plasmonen-unterstu¨tzter Mikroskopie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
V13 Sickel K, Bubnik V:
Clustering-Based Detection of Anatomical Features on Organic Shapes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . V14 Bindernagel M, Kainmueller D, Seim H, Lamecker H, Zachow S, Hege H-C:
An Articulated Statistical Shape Model of the Human Knee . . . . . . . V17 Becker M, Kirschner M, Wesarg S:
Konsistente Parametrisierung von Fla¨chen vom Geschlecht 1 zur Bildung eines statistischen Formmodells des Wirbels . . . . . . . . . . . . . . .
Wollny G, Kellman P, Santos A, Ledesma M-J: Nonrigid Motion Compensation of Free Breathing Acquired Myocardial Perfusion Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Wolf J-C, Schmidt-Richberg A, Werner R, Ehrhardt J, Handels H: Optimierung nicht-linearer Registrierung durch automatisch detektierte Landmarken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 84 89 94 99
P1 P2 P3 P4 P5
Goch CJ, Wang X, Meinzer H-P, Wegner I: Liver Vessel Segmentation Using Gradient Vector Flow . . . . . . . . . . . . 104 Da¨nzer S, Freitag S, Beyersdorff D, Scholz M, Burgert O, Stolzenburg J-U: Segmentierung der Prostata aus MRT-Bilddaten mittels eines statistischen Modells . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 Wilms M, Ehrhardt J, Handels H: Automatische Segmentierung der Lungenflu¨gel in CT-Daten . . . . . . . 119 Kollorz E, Angelopoulou E, Beck M, Schmidt D, Kuwert T: Using Power Watersheds to Segment Benign Thyroid Nodules in Ultrasound Image Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 P6 P7 P8 P9 P10 P11
Held C, Wenzel J, Ralf P, Lang R, Wittenberg T: Segmentierung von Makrophagen in Fluoreszenzbildern mittels Fast Marching Level Set Verfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
Athelogou M, Eblenkamp M, Schmidt G, Novotny F, Wintermantel E, Binnig G: Image Analysis for Calculation of the Toxicity Degree of Cells in Phase Contrast Microscopy Images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 Ihlow A, Held C, Rothaug C, Dach C, Wittenberg T, Steckhan D: Evaluation of Expectation Maximization for the Segmentation of Cervical Cell Nuclei . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 Friedl S, Ko¨nig S, Kondruweit M, Wittenberg T: Digital Kymography for the Analysis of the Opening and Closure Intervals of Heart Valves . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
Mu¨ller K, Bauer S, Wasza J, Hornegger J:
Automatic Multi-modal ToF/CT Organ Surface Registration . . . . . . 154 Postersession Navigation & Tracking P13
Richter L, Bruder R, Trillenberg P, Schweikard A: Navigated and Robotized Transcranial Magnetic Stimulation based on 3D Laser Scans . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 P14 Lange T, Kraft S, Lamecker SE, Schlag PM:
Automatic Calibration of 3D Ultrasound Probes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169 Groch A, Hempel S, Speidel S, Ho¨ller K, Engelbrecht R, Penne J, Seitel A, Ro¨hl S, Yung K, Bodenstedt S, Pflaum F, Kilgus T, Meinzer H-P, Hornegger J, Maier-Hein L: In-vitro Evaluation von endoskopischer Oberfla¨chenrekonstruktion mittels Time-of-Flight-Kameratechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184 Kilgus T, dos Santos TR, Seitel A, Yung K, Franz AM, Groch A, Wolf I, Meinzer H-P, Maier-Hein L: Generation of Triangle Meshes from Time-of-Flight Data for Surface Registration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 P17 P18 S1 S2 S3 S4 S5
Perlich A, Preim B, Simone MdL, Gomes C, Stindel E, Presedo A: Computer-Aided Surgery Planning for Lower Limb Osteotomy . . . . . 194 Seitel A, Yung K, Engel M, Fangerau M, Groch A, Mu¨ller M, Meinzer H-P, Maier-Hein L: Effiziente Planung von Zugangswegen fu¨r sichere Nadelinsertionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 Yung K, Seitel A, Mersmann S, Meinzer H-P, Maier-Hein L: MITK-ToF: Time-of-Flight Kamera-Integration in das Medical Imaging Interaction Toolkit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 Adler S, Ro¨ssling I, Schenk D, Dornheim L, Mecke R: Erzeugung und Simulation eines dynamischen 3D-Modells der Kopf-Hals-Region aus CT-Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209 Saruji DBM, Mu¨ller M, Meinzer H-P:
Schnelles Prototyping fu¨r die medizinische Bildverarbeitung . . . . . . . . 214 V23
Mersmann S, Mu¨ller M, Seitel A, Arnegger F, Tetzlaff R, Baumhauer M, Schmied B, Meinzer H-P, Maier-Hein L: Time-of-Flight Kameratechnik fu¨r Augmented Reality in der computergestu¨tzten Chirurgie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219
V27 Landgraf P, Merhof D, Richter M:
Anisotropy of HARDI Diffusion Profiles Based on the L2-Norm . . . . 239 V30
Wald D, Schwarz T, Dinkel J, Teucher B, Mu¨ller M, Delorme S, Kaaks R, Meinzer H-P, Heimann T: Quantifizierung des viszeralen, subkutanen und totalen Fettgewebes in Ganzko¨rper MRT Bildern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254
V31 Tautz L, Friman O, Hennemuth A, Seeger A, Peitgen H-O:
Automatic Detection of a Heart ROI in Perfusion MRI Images . . . . . 259 V34
Wang X, Heimann T, Steen H, Andre F, Meinzer H-P, Wegner I: Robuste Bifurkationsdetektion fu¨r das Tracking von Koronararterien 274
V38
Mang A, Becker S, Toma A, Polzin T, Schu¨tz TA, Buzug TM: Modellierung tumorinduzierter Gewebedeformation als
Optimierungsproblem mit weicher Nebenbedingung . . . . . . . . . . . . . . . . 294 V39 Sonntag SJ:
Numerische Simulation des Blutflusses an insuffizienten
Mitralklappen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299 V40 Gasteiger R, Janiga G, Stucht D, Hennemuth A, Friman O, Speck O, Markl M, Preim B: Vergleich zwischen 7 Tesla 4D PC-MRI-Flussmessung und
CFD-Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304
V41
Wesarg S, Erdt M, Kafchitsas K, Khan MF: Quantifizierung und Visualisierung der Struktur des trabekula¨ren Knochens in Wirbelko¨rpern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 309 V42 Glaßer S, Scheil K, Preim U, Preim B:
The File-Card-Browser View for Breast DCE-MRI Data . . . . . . . . . . . 314 V44
Wasza J, Bauer S, Hornegger J: High Performance GPU-Based Preprocessing for Time-of-Flight Imaging in Medical Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324
V48 Dahmen C, Wortmann T:
Antrieb und Verfolgung von magnetischen Partikeln im MRT . . . . . . 344
P19 P20
Wagner T, Swarat D, Wiemann M, Lipinski H-G: Bildanalyse frei diffundierender Nanopartikel in vitro . . . . . . . . . . . . . . 349 Merhof D, Buchfelder M, Nimsky C: Evaluation of Local Filter Approaches for Diffusion Tensor-Based Fiber Tracking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354 P21 P22 P23
Hegenbart S, Uhl A, V´ecsei A: Impact of Histogram Subset Selection on Classification using Multi-scale LBP-Operators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 359 Ro¨ttger D, Seib V, Mu¨ller S: MFC: A Morphological Fiber Classification Approach . . . . . . . . . . . . . . 364 Mursina L, Heverhagen JT, Librizzi D, Pfestroff A, Fiebich M: Entwicklung eines quantitativen Auswertungssystems zur
Evaluierung von Inhalationsmethoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 369 Postersession Modellierung & Simulation P24 Egger J, Kappus C, Freisleben B, Nimsky C:
Ein effizienter geometrischer Ansatz zur Unterstu¨tzung der Trajektoriebestimmung bei der Tiefenhirnstimulation . . . . . . . . . . . . . . 374 P26
Heye A, Becker S, Mang A, Schu¨tz T, Toma A, Buzug T: Ein kontinuierlicher Ansatz zur Modellierung von Tumorwachstum und Strahlentherapie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 384
P27 P29
Maier-Hein L, Franz AM, Fangerau M, Schmidt M, Seitel A, Mersmann S, Kilgus T, Groch A, Yung K, dos Santos TR, Meinzer H-P: Towards Mobile Augmented Reality for On-Patient Visualization of Medical Images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 389 P28 dos Santos TR, Seitel A, Meinzer H-P, Maier-Hein L: Time-of-Flight Surface De-noising through Spectral Decomposition 394 Neugebauer M, Preim B: Generation of a Smooth Ostium Surface for Aneurysm Surface Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 399 P30 Fried E, Pilz T, Wilke S, Sabri O, Wagenknecht G:
Erweiterung einer Toolbox zur semiautomatischen
Volume-of-Interest Segmentierung kortikaler Gehirnregionen . . . . . . . 404
P31
Grimm R, Sukkau J, Hornegger J, Greiner G: Automatic Patient Pose Estimation Using Pressure Sensing
Mattresses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 409 P33 P36 P37 P38
Weber M, Sattel TF, Knopp T, Gleich B, Borgert J, Buzug TM: Optimierung einer Permanentmagnetgeometrie zur Generierung eines Selektionsfeldes fu¨r Magnetic-Particle-Imaging . . . . . . . . . . . . . . . 419 Postersession Parallele Algorithmen P40
Hering J, Gergel I, Kro¨mker S, Meinzer H-P, Wegner I: MITK-OpenCL: Eine Erweiterung fu¨r das Medical Imaging
Interaction Toolkit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 454 Kategorisierung der Beitrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 459 XXIII Autorenverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 461 Stichwortverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 465