Virtuelle Ameisen zur Segmentierung von Positronen-Emissions-Tomographie Daten: Auswirkungen auf die Receiver Operating Characteristic

Ziele: Bei der automatisierten Analyse von Positronenemissionstomographie (PET) Daten erschweren geringer Kontrast und hohes Rauschen die reproduzierbare und Observer-unabhängige Segmentierung. Schwellwertverfahren versagen bei zu hohem Rauschen. Wir schlagen ein Verfahren vor, dass PET-Daten mit hohem Rauschanteil so aufbereitet, dass sie mittels Schwellwert segmentierbar sind. Es wurde untersucht, welche Auswirkungen es auf die Receiver-Operating-Characteristic (ROC) hat. Methode: Der Algorithmus nutzt virtuelle Ameisen, die in Regionen mit erhöhter Signalintensität künstliches Pheromon emittieren und damit we…