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A research on European medieval sundials mounted on statues “tutto tondo” means “all around” that is different from “bas relief”. Particular interest for the description of two medieval sundials in Italy Genua and Piacenza. The article is at pp. Article at pp. Discovering of one Latin manuscript describing the construction of a medieval azimuthal sundial. Fiorella Proietti. Fathi Jarray. Johnni Langer , Lorenzo Sterza. Nordic solar instruments in the Viking Age – The article presents a bibliographic organization of the knowledge of solar astronomy among the Nordics in the Viking Age, in particular through the description of instruments findings discovered by archaeologists.

Helmut Sonderegger. Die rein manuelle Segmentierung durch einen Neurochirurgen dauerte sechszehn Minuten bei diesem Datensatz. E 3D-Maske eines automatisch segmentierten H-Adenoms rot.

F – J Das Segmentierungsergebnis in verschiedenen axialen Schichten. H Benutzerdefinierter Saatpunkt blau. Die Tabellen 3 bis 5 prsentieren die Ergebnisse Minimum, Maximum, Mittelwert und Standardabweichung aller GBMs, Hypophysenadenome und Wirbel, die mit dem vorgestellten Verfahren segmentiert und mit manuellen neurochirurgischen Schicht-fr-Schicht-Segmentierungen verglichen wurden. GBM-Volumen in cm3 manuell automatisch 0,47 0,46 ,28 ,98 23,66 24,89 21,02 22, Anzahl der Voxel manuell automatisch ,54 , Tabelle 3 Evaluationsergebnisse: Minimum Min.

H-Adenom-Volumen in cm3 manuell automatisch 0,84 1,18 15,57 14,94 6,30 4,07 6,22 4, Anzahl der Voxel manuell automatisch ,7 ,6. Tabelle 4 Evaluationsergebnisse: Minimum Min. Eine rein manuelle Segmentierung dauerte im Schnitt knapp vier Minuten 3,91 0,51, Min.

Wirbelvolumen in cm3 manuell automatisch 0,25 0,24 0,51 0,49 0,42 0, 0,40 0, Tabelle 5 Evaluationsergebnisse: Minimum Min. In diesem Abschnitt wurde ein vorlagenbasiertes Segmentierungsschema fr 2D- und 3D-Objekte vorgestellt. Dabei verteilt der graphbasierte Ansatz die Knoten fr den Graphen nicht gleichmig auf einem Bild bzw. Durch diese neuartige Strategie ist es sogar mglich, fehlende Kanten und Ecken des Objektes whrend der Segmentierung zu rekonstruieren.

Auerdem ist das Segmentierungsverfahren skalierungsinvariant. Zusammengefasst wurden in diesem Abschnitt folgende Forschungsergebnisse erzielt: Ein vorlagenbasiertes Segmentierungsparadigma fr 2D- und 3D-Objekte; Die Knoten fr den graphbasierten Ansatz werden anhand einer vordefinierten Vorlage fr die Segmentierung angeordnet; Der Ansatz reprsentiert einen neuen Typus von graphbasierten Algorithmen; Es ist mglich, fehlende Objektkanten und sogar Ecken zu rekonstruieren; Der Ansatz ist skalierungsinvariant.

Dadurch liefert ein anschlieender minimaler s-t-Schnitt in Abhngigkeit von einem benutzerdefinierten Smoothness-Term Abweichung auch eine wrfelfrmige Segmentierung zurck. Dies das erste Mal, dass bei einem graphbasierten Ansatz die Knoten anhand einer wrfelfrmigen Vorlage verteilt werden und der minimale s-t-Schnitt deshalb auch ein wrfelfrmiges Segmentierungsergebnis bevorzugt.

E G bezeichnet eine Menge von Kanten und c eine Funktion, die jeder Kante eine nicht-negative, reale Kapazitt zuordnet. Nach der Konstruktion des Netzwerks wird in polynomialer Zeit ein minimaler s-t-Schnitt S , T berechnet, aus dem anschlieend das Segmentierungsergebnis wie folgt ermittelt wird: ein Knoten v S wird dem Wirbelkrper zugeordnet und ein Knoten v T wird dem Hintergrund zugeordnet.

Die betrachteten Voxel befinden sich entlang einer Menge von Strahlen, die ihren Ursprung alle in einem benutzerdefinierten Saatpunkt innerhalb des Wirbelkrpers haben.

Hierbei besteht jeder Strahl aus der gleichen Menge von auf dem Strahl quidistant verteilten Voxeln, und alle Voxel der gleichen Ebene z. Die terminalen Kanten des Netzwerks, die jeden Knoten mit s und t verbinden, reprsentieren die Grauwertunterschiede zwischen einem Voxel und seinem Vorgngervoxel auf demselben Strahl.

Die terminalen Kantengewichtungen des ersten und des letzten Voxels auf jedem Strahl stellen auerdem sicher, dass der Saatpunkt dem Wirbelkrper und der letzte Voxel dem Hintergrund zugeordnet wird.

Um sicherzustellen, dass jeder Strahl nur genau einmal geschnitten wird, wird. Einen Strahl r einmal zu schneiden verursacht aufgrund von Az Kosten von mindestens , da vir , v i 1 r geschnitten werden muss, genau dann, wenn.

Einen Strahl zweimal zu schneiden, wrde Kosten von mindestens 2 verursachen. Da jedoch der Saatpunkt v1 in S liegt, whrend der letzte Knoten auf jedem Strahl T zugeordnet ist, muss ein Strahl von einem minimalen s-t-Schnitt genau einmal geschnitten werden. Hierzu wird eine weitere Menge von nichtterminalen, gewichteten Kanten eingefhrt. Abbildung 14 Segmentierungsergebnis fr 0 links und 2 rechts. Abbildung 15 zeigt wiederum beispielhaft Segmentierungsergebnisse unseres Ansatzes Cube-Cut : 3D-Segmentierungsergebnisse links und Mitte und 2D-Perspektive auf ein Segmentierungsergebnis mit benutzerdefiniertem Saatpunkt in Blau rechtes Bild.

Manuell erstellte Segmentierungen, fr die Mediziner Schicht fr Schicht die Auengrenzen eines Wirbelkrpers in den Aufnahmen einzeichneten, dauerten dagegen 6,65 bis 10 Minuten, so dass die automatische Segmentierung die properativen Evaluierungsmanahmen um 2,35 Min. Wirbelvolumen in cm3 manuell automatisch 15,42 16,64 33,83 28,78 24,97 6,15 23,48 5, In diesem Abschnitt wurde ein graphbasierter Ansatz zur Wirbelsegmentierung in MRT-Aufnahmen vorgestellt, wobei der Graph anhand einer wrfelfrmigen Vorlage konstruiert wurde und die Knoten des Graphen nicht gleichverteilt und nicht quidistant innerhalb der MRT-Aufnahme gesampelt wurden.

Dadurch liefert. Dies ist das erste Mal, dass bei einem graphbasierten Ansatz die Knoten anhand einer wrfelfrmigen Vorlage verteilt wurden und der minimale s-t-Schnitt deshalb auch ein wrfelfrmiges Segmentierungsergebnis bevorzugt. Bei den aktuellen Parametereinstellungen kam es allerdings auch vor, dass Ecken der Wirbel nicht genau segmentiert werden konnten. Abbildung 16 zeigt ein Beispiel, bei dem die Konturen zweier Ecken eines Wirbels Kreise abgeschnitten wurden.

Dieser Ungenauigkeit kann durch eine Verdichtung der Strahlen, die eine Verdichtung der Knoten nach sich zieht, entgegengewirkt werden. Dies wrde jedoch eine hhere Laufzeit zur Folge haben.

Eine andere Mglichkeit wre es, anstatt eines Kubus eine dem Wirbel besser angepasste Vorlage fr den Aufbau des Graphen zu verwenden, zum Beispiel mit Wrfelseiten, die leicht nach innen gewlbt sind. Abbildung 16 Beispiel einer Segmentierung, bei der zwei Ecken des Wirbels Kreise nicht ausreichend segmentiert werden konnten. Im unteren Bildteil sind die manuellen Segmentierungen rot und die automatischen Segmentierungsergebnisse wei in mehreren 2D-Schichten bereinandergelegt.

Segmentierung von Drsen der Prostata anhand einer Kugelvorlage Prostatakrebs ist die hufigste Krebserkrankung bei Mnnern mit ber neuen Erkrankungen und ca. Damit knnen die Grenzen zwischen Prostatadrsen und umliegenden Organen automatisch bestimmt werden.

Ein weiteres Ziel dieser speziellen Segmentierung ist die. Zur Konstruktion des Graphen werden Strahlen durch die Oberflche eines Polyeders gesandt, entlang derer die Knoten des Graphen abgetastet werden. Dazu bentigt der Ansatz nur einen benutzerdefinierten Saatpunkt innerhalb der Prostatadrse. Anschlieend wird ein minimaler s-t-Schnitt berechnet, der in der Kontur und in dem Volumen der Prostatadrse resultiert.

Zustzlich wird eine dazugehrige Menge von Kanten generiert, die aus Kanten zwischen den Knoten und Kanten, die die Knoten mit einer Quelle s und einer Senke t verbinden, bestehen. Nach der Konstruktion des Graphen der Mittelpunkt des Polyeders wird durch den Benutzer vorgegeben und liegt innerhalb der Prostatadrse wird das closed set des Graphen mit minimalen Kosten anhand eines s-t-Schnittes berechnet, was wiederum in die Segmentierung der Kontur und des Volumens der Prostatadrse mndet.

Das gesamte Prinzip des Nugget-Cut-Segmentierungsschemas, das zur Segmentierung von Prostatadrsen angewandt wurde, ist in Abbildung 17 prsentiert. Wie in der Abbildung dargestellt, wird eine kugelfrmige Vorlage links als Grundstruktur zum Erstellen des Segmentierungsgraphen Mitte verwendet. Letztendlich wird der Graph innerhalb des Bildes konstruiert, wobei sein Mittelpunkt an der Stelle des benutzerdefinierten Saatpunktes liegt rechts.

Auf der anderen Seite enthalten die Kanten Ar zwischen Knoten von unterschiedlichen Strahlen eine Menge von mglichen Segmentierungen und stellen ber einen Parameter r. Letztendlich erzeugt der s-t-Schnitt eine optimale Segmentierung einer Prostatadrse unter dem Einfluss des Parameters r , der dabei die Steifigkeit der Grenze zum Hintergrund kontrolliert. Zum Beispiel stellt eine Deltawert von Null r 0 sicher, dass das Segmentierungsergebnis in einer Kugel resultiert und die Gre und Position der Kugel innerhalb des Bildes auf den Kanten zwischen Quelle und Senke s-t-Kanten und dem benutzerdefinierten Saatpunkt basiert.

Die Gewichte w x, y, z fr jede s-t-Kante werden nach folgender Vorschrift zugewiesen: Gewichte werden auf c x, y, z gesetzt, wenn z Null ist, ansonsten auf c x, y, z c x, y, z 1. Dabei ist c x, y, z der Absolutwert der Differenz zwischen einem mittleren Grauwert der Prostatadrse und dem Grauwert des Voxels an der Position x, y, z.

Der mittlere Grauwert der Prostatadrse kann dabei automatisch im Bereich des benutzerdefinierten Saatpunktes innerhalb der Prostata berechnet werden. Abbildung 17 Prinzip des Nugget-Cut-Segmentierungsschemas: Eine kugelfrmige Vorlage links wird als Grundstruktur fr den Segmentierungsgraphen Mitte verwendet, der innerhalb des Bildes konstruiert wird rechts. Abbildung 18 prsentiert Screenshots einer automatischen Segmentierung rot in einer axialen links und einer sagittalen rechts Schicht.

Der blaue Pfeil im linken Bild zeigt auf die Position des benutzerdefinierten Saatpunktes. Abbildung 19 zeigt mehrere 3D-Visualisierungen von Segmentierungsergebnissen einer Prostatadrse. Abbildung 18 Segmentierungsergebnis rot in einer axialen und einer sagittalen Schicht blauer Pfeil: Position des Saatpunktes. Abbildung 19 3D-Visualisierungen des Segmentierungsergebnisses: Segmentierungsknoten und trianguliertes Segmentierungsergebnis mit umgebenden Strukturen links und Mitte , und voxelisierte Maske der segmentierten Prostatadrse rechts.

Segmentierungsergebnisse rot von drei unterschiedlichen Fllen fr den vorgestellten Algorithmus jeweils fr die axiale Schicht, in der sich der benutzerdefinierte Saatpunkt blau befindet sind in Abbildung 20 dargestellt.

Ein direkter Vergleich der automatischen rot und manuellen gelb Segmentierungsergebnisse fr einen bestimmten Fall sind in Abbildung 21 zu sehen. Das automatische Segmentierungsergebnis ist auf der linken Seite der Abbildung zu sehen, die manuelle Segmentierung in der Mitte und die berlagerte Visualisierung beider Segmentierungen auf der rechten Seite.

Abbildung 22 wiederum zeigt mehrere axiale Schichten mit automatischen Segmentierungsergebnissen rot. Die vierte Schicht von links enthlt auerdem den benutzerdefinierten Saatpunkt, von dem aus der Graph fr die Segmentierung konstruiert wurde. Abbildung 20 Segmentierungsergebnisse rot dreier unterschiedlicher Flle fr den vorgestellten Algorithmus, jeweils fr die axiale Schicht, in der sich der benutzerdefinierte Saatpunkt befindet blau. Abbildung 21 Direkter Vergleich der automatischen rot und manuellen gelb Segmentierungsergebnisse fr einen ausgesuchten Fall: automatisches Segmentierungsergebnis links , manuelle Segmentierung Mitte und berlagerte Visualisierung beider Segmentierungen rechts.

Abbildung 22 Mehrere axiale Schichten mit automatischen Segmentierungsergebnissen rot. Tabelle 7 prsentiert den direkten Vergleich der manuellen mit den automatischen Segmentierungen von zehn Prostatadrsen anhand des Dice Similarity Koeffizienten.

Tabelle 8 prsentiert die Zusammenfassung der Evaluationsergebnisse aus Tabelle 7, einschlielich des Minimums Min. PCG-Volumen in mm3 manuell automatisch ,8 ,1 ,3 ,9 ,7 ,2 ,6 ,4 ,6 ,2 ,8 ,5 ,1 ,4 ,6 ,7 ,1 PCG-Volumen in cm3 manuell automatisch 13,67 13,29 66,16 67,56 31,32 17,45 33,58 18, Anzahl der Voxel manuell automatisch ,5 ,5. Tabelle 8 Evaluationsergebnisse: Minimum Min.

Semi-automatische Echtzeit-Konturierung In den Beitrgen [7], [8] wird ein semi-automatischer und skalierungsinvarianter Segmentierungsalgorithmus zur Echtzeit-Konturierung vorgestellt.

Dadurch wird vermieden, dass ein Anwender, um ein akzeptables Segmentierungsergebnis zu erzielen, ihm unbekannte Parametereinstellungen finden muss, die er im Gegensatz zum Entwickler des Algorithmus nicht ohne weiteres verstehen kann. Fr die interaktive Segmentierung wurde ein spezieller graphbasierter Ansatz entwickelt, der sich insbesondere fr eine interaktive Echtzeit-Konturierung eignet, da nur ein benutzerdefinierter Saatpunkt innerhalb der Zielstruktur bentigt wird und sich das Segmentierungsergebnis durch die besondere geometrische Konstruktion des Graphen sehr schnell berechnen lsst.

Auerdem lassen sich die Grauwertinformationen, die fr den Ansatz bentigt werden, automatisch aus dem Bereich um den benutzerdefinierten Saatpunkt herum extrahieren.

Der Ansatz wurde ber. Ein direkter Vergleich mit wesentlich zeitintensiveren manuellen Segmentierungen hat die praktische Anwendbarkeit des Ansatzes erwiesen. Der Segmentierungsansatz funktioniert mit 2D- und 3D-Daten und beginnt mit der Graphkonstruktion, ausgehend von einem benutzerdefinierten Saatpunkt innerhalb der zu segmentierenden Struktur.

Zustzlich ist e E eine Menge von Kanten, die aus Kanten zwischen den Knoten bestehen und aus Kanten, die die Knoten mit einer Quelle s und einer Senke t verbinden, um die Berechnung eines minimalen s-t-Schnitts zu ermglichen. P ist die Anzahl der Knoten, die entlang eines Strahles p 0, V xn , yn ist als Nachbar von V x, y definiert:. In Abbildung 23 findet man verschiedene Beispiele fr Vorlagen, mit denen unterschiedliche Pathologien in 2D und 3D segmentiert wurden.

Bei allen Beispielen wurde der Graph von einem benutzerdefinierten Saatpunkt aus konstruiert, der innerhalb der Pathologie lag. Fr die Segmentierung bentigt der Ansatz auch einen mittleren Grauwert der zu segmentierenden Struktur. Dieser mittlere Grauwert wird im Bereich des Saatpunktes automatisch bestimmt und jedes Mal neu berechnet, wenn der Benutzer ihn interaktiv auf dem Bild verschiebt.

Das macht den Ansatz robuster gegen Segmentierungsfehler, wenn der Saatpunkt kurzfristig ber Bereiche verschoben wird, die zwar innerhalb der zu segmentierenden Struktur liegen, aber nicht dem mittleren Grauwert der zu segmentierenden Struktur entsprechen, wie z. Abbildung 23 Verschiedene Beispiele fr Vorlagen, mit denen unterschiedliche Pathologien in 2D und 3D segmentiert wurden: Eine Kreisvorlage wurde dazu genutzt, einen Graphen aufzubauen und die Prostata zu segmentieren erste Zeile ; eine Rechteckvorlage wurde verwendet, um Wirbelkonturen in einzelnen 2D-Schichten zu bestimmen zweite Zeile ; eine Kugelvorlage diente dazu, Glioblastoma Multiforme GBM zu segmentieren dritte Zeile ; fr die Bestimmung ganzer Wirbelkrper in 3D kam eine Wrfelvorlage zum Einsatz untere Zeile.

Bei allen Beispielen wurde der Graph vom benutzerdefinierten Saatpunkt innerhalb der Pathologie aus konstruiert. Der Mittelpunkt des Graphen ist in Wei dargestellt und kann vom Benutzer interaktiv auf dem Bild verschoben werden, die roten Punkte stellen das Ergebnis der Segmentierung dar. Tabelle 9 Evaluationsergebnisse: Minimum Min. Der Mittelpunkt des Graphen ist in Wei dargestellt und kann vom Benutzer interaktiv auf dem Bild verschoben werden, die kleinen schwarzen Boxen zeigen die Ecken der Rechteckvorlage an, und die roten Punkte stellen das Ergebnis der Segmentierung dar.

Die oberen vier Bilder zeigen die resultierende Kontur rot , wenn der benutzerdefinierte Saatpunkt nher an den Rand der Prostata verschoben wurde. Im oberen linken Bild zum Beispiel befindet sich der Saatpunkt nher am linken Rand der Prostata, daher tendiert das Segmentierungsergebnis auch zu einer bersegmentierung im linken Bereich der Prostata.

Allerdings ermglichen das interaktive Verhalten und die Echtzeit-Rckmeldung des Ansatzes es dem Benutzer, schnell ein zufriedenstellendes Segmentierungsergebnis zu finden linkes unteres Bild.

Zum visuellen Vergleich des Segmentierungsergebnisses aus dem linken unteren Bild ist im rechten unteren Bild die Maske blau einer rein manuellen Segmentierung auf derselben 2D-Schicht dargestellt. Im oberen linken Bild z. Allerdings ermglicht es die interaktive Echtzeit-Rckmeldung des Ansatzes dem Benutzer, schnell ein zufriedenstellendes Segmentierungsergebnis zu finden linkes unteres Bild. Der Fortschritt in diesem Beitrag besteht darin, dass Algorithmen wie der Square-Cut in einen echtzeitfhigen Ansatz transformiert und getestet wurden.

Im Gegensatz zu anderen interaktiven Anstzen, die meistens eine aufwndige Initialisierung bentigen, wird durch diesen Ansatz eine interaktive Echtzeit-Segmentierung ermglicht, da nur ein benutzerdefinierter Saatpunkt innerhalb des zu segmentierenden Objektes bentigt wird. Auerdem kann durch die spezielle geometrische Konstruktion des Graphen die Echtzeitfhigkeit insbesondere in 3D je nach Rechnerausstattung sichergestellt werden, z.

Darber hinaus knnen Grauwertinformationen im Bereich des Saatpunktes automatisch analysiert und fr die Segmentierung genutzt werden. Damit “verpackt” der Ansatz in seinem interaktiven Verhalten Parameter und verhindert dadurch, dass der Benutzer diese definieren muss. Auch wenn die Evaluation gezeigt hat, dass der Ansatz mit festen Saatpunkten gute Ergebnisse liefert, ist es im Gegensatz zu einer interaktiven Segmentierung in 2D recht schwierig, ein Objekt in 3D interaktiv zu segmentieren.

Das liegt daran, dass der Saatpunkt im Raum verschoben wird und dabei die Seiten eines 3D-Objekts fr eine zufriedenstellende Segmentierung berwacht werden mssen. Das Verfahren kann dafr allerdings zu einer Art iterativem Ansatz erweitert werden.

Dabei segmentiert der Benutzer interaktiv zuerst mehrere Konturen in 2D. Anschlieend wird ein 3D-Graph zur in-. Diese 2D-Fixierungen schrnken die Anzahl der mglichen s-t-Schnitte massiv ein und untersttzen den Benutzer, auch in 3D einen geeigneten Saatpunkt interaktiv zu finden.

Abbildung 26 Iterative Segmentierung: Zuerst werden mehrere Wirbelkonturen obere Reihe, rot mit einem interaktiven 2D-Ansatz wie aus Abbildung 24 segmentiert. Diese Restriktionen des 3D-Graphen beeinflussen und untersttzen die Segmentierung der restlichen Konturen des Wirbelkrpers grne Konturen in der unteren Reihe. Die roten Konturen aus den Bildern der unteren Reihe korrespondieren mit den roten Konturen der Bilder der oberen Reihe. Rechts unten ist die voxelisierte Maske grau des Wirbelkrpers eingeblendet.

Echtzeitsegmentierung mit interaktiver Verfeinerung In dieser Arbeit [9] wird ein Algorithmus zur Echtzeitsegmentierung von medizinischen Bilddaten prsentiert, der es dem Benutzer erlaubt, die Segmentierung zustzlich interaktiv zu verfeinern. Dadurch kann der Benutzer die semi-automatische Konturierung auch in schwierigen Fllen, bei denen zum Beispiel Objektkanten aufgrund von homogenen Grauwertbergngen fehlen, zu einem zufriedenstellenden Ergebnis fhren.

Der graphbasierte Ansatz baut auf den vorherigen Arbeiten aus diesem Kapitel auf und ermglicht eine skalierungsinvariante und vorlagenbasierte Echtzeitkonturierung von Strukturen in medizinischen Bilddaten ber einen einzigen Saatpunkt. Allerdings kann der Benutzer die Echtzeitkonturierung jetzt jederzeit unterbrechen und eine beliebige Anzahl von weiteren Saatpunkten auf dem Bild platzieren optimaler Weise auf den Kanten des zu segmentierenden Objektes.

Der Algorithmus erhlt dadurch zustzliche Informationen ber das zu segmentierende Objekt und dessen genauen Kantenverlauf und wird sicherstellen, dass die Ergebniskontur durch die zustzlichen Saatpunkte verluft.

Der Benutzer kann allerdings auch jederzeit wieder zur ursprnglichen interaktiven Segmentierung des. Genauso kann der Benutzer die zustzlichen Saatpunkte auf den Objektkanten nochmal repositionieren, entfernen oder neu hinzufgen und so den Algorithmus iterativ zu einem fr den Benutzer zufriedenstellenden Segmentierungsergebnis fhren.

Der neue Algorithmus genannt Refinement-Cut wie auch die Vorgngermethoden, auf denen dieser aufbaut, gehren zu den graphbasierten Anstzen. Nach der Graphkonstruktion wird ein minimaler s-t-Schnitt auf dem Graphen berechnet, der die Knoten in zwei disjunkte Mengen teilt, wobei eine Menge das segmentierte Objekt und eine Menge den Hintergrund reprsentiert Hinweis: fr die Berechnung des minimalen s-t-Schnittes werden zwei zustzliche virtuelle Knoten s V genannt Quelle und t V genannt Senke verwendet.

Der minimale s-t-Schnitt liefert das globale Optimum auf dem konstruierten Graphen zurck, im Gegensatz zu iterativen Anstzen wie den Aktiven Konturen, die im Allgemeinen eine Lsung schrittweise finden und dabei in einem lokalen Minimum hngenbleiben knnen. Die direkte Berechnung eines globalen Minimums wie durch einen minimalen s-t-Schnitt machen graphbasierte Anstze im Allgemeinen geeignet fr interaktive Echtzeit-Anwendungen. Dazu werden zuerst die Knoten des Graphen n V entlang der Strahlen abgetastet, die von einem einzigen Saatpunkt aus durch eine Vorlage gesendet werden.

Diese Vorlage reprsentiert die grundlegende Form eines zu segmentierenden Objekts. Beispiele sind: Ein rechteckige Vorlage fr eine Wirbelsegmentierung in 2D; Eine kreisfrmige Vorlage fr die Segmentierung von Prostatadrsen in 2D; Eine wrfelfrmige Vorlage fr die Segmentierung von Wirbeln in 3D; Eine kugelfrmige Vorlage fr die Segmentierung von Prostatadrsen und Hirntumoren in 3D; Oder sogar benutzerdefinierte Vorlagen fr Objekte, die zu sehr variieren, um durch eine einfache Vorlage vordefiniert zu werden.

Nachdem die Knoten und die dazugehrigen Texturwerte in einem Bild abgetastet wurden, werden die Kanten E des Graphen generiert, die die Verbindungen zwischen den virtuellen Knoten etablieren. Eine Kante v i , v j E definiert die. Verbindung zwischen den Knoten v i und v j.

Dabei existieren zwei Arten von gewichteten Kanten: Intra-Kanten, die Knoten entlang desselben Strahls verbinden, die sicherstellen, dass der minimale s-t-Schnitt nur durch genau eine Kante innerhalb dieses Strahls verluft; Inter-Kanten, die Knoten von verschiedenen Strahlen unter Bercksichtigung eines Steifigkeitswertes r verbinden, der die Anzahl der mglichen s-t-Schnitte und damit die Flexibilitt der resultierenden Segmentierung beeinflusst.

Auerdem gibt es Kanten zwischen den abgetasteten Knoten und den virtuellen Knoten s und t , die fr die Graphkonstruktion eingefhrt wurden und deren Kantengewichte von den abgetasteten Texturwerten im Bild und einer Kostenfunktion abhngen. Die spezielle Graphkonstruktion aus diesem Ansatz startet von einem einzigen Saatpunkt aus und ist daher besonders fr eine interaktive Echtzeitsegmentierung geeignet, da ein Benutzer nur diesen einen Saatpunkt ber das Bild verschieben muss.

Allerdings kann ein Benutzer des Refinement-Cut-Ansatzes relativ einfach neue Saatpunkte auf der Objektkontur hinzufgen, die den Graph modifizieren und den minimalen s-t-Schnitt zwingen, durch diese zustzlichen Saatpunkte zu verlaufen. Im nchsten Schritt wird der minimale s-t-Schnitt gezwungen, durch die Position des zustzlichen Saatpunktes zu verlaufen. Um dieses Verhalten sicherzustellen, werden der Knoten c und alle seine Vorgnger auf demselben Strahl mit -gewichteten Kanten mit der Quelle s und alle Nachfolger des Knoten c auf demselben Strahl mit -gewichteten Kanten mit der Senke t verbunden.

Zustzlich wird die Intra-Kante zwischen dem Knoten c und seinem Nachfolgerknoten entfernt. Wird der initiale Saatpunkt vom Benutzer auf dem Bild verschoben, ndert sich im Allgemeinen auch der Knoten c und muss bei der Konstruktion des Graphen neu berechnet werden.

Allerdings kann ein zustzlicher Saatpunkt genauso wie der initiale Saatpunkt auf dem Bild verschoben werden und der Knoten c aus dem Graphen, der diesem am nchsten ist, wird dabei in Echtzeit berechnet, was wiederum den minimalen s-t-Schnitt beeinflusst.

Auerdem beeinflusst ein zustzlicher Saatpunkt auch die Positionen des minimalen s-t-Schnitts der benachbarten Strahlen. Dieser Einfluss wird sogar noch strker bei kleineren Deltawerten, was wiederum die Flexibilitt der resultierenden Segmentierung beeinflusst. Fr eine praktische Anwendung in der translatorischen Forschung wurde der Ansatz auf zwei- und dreidimensionalen Daten aus der medizinischen Routine ge-.

Das Bild auf der linken Seite zeigt die native Aufnahme, das zweite Bild von links zeigt den initialen Saatpunkt des Benutzers wei , der innerhalb des Wirbels zur interaktiven Segmentierung platziert wurde. Das dritte Bild von links zeigt das Segmentierungsergebnis der aktuellen Position des benutzerdefinierten Saatpunkts.

Die helle Region innerhalb des Wirbels verflscht die automatische Berechnung des durchschnittlichen Grauwertes im Bereich des benutzerdefinierten Saatpunktes. Dadurch stimmt die resultierende Kontur der Segmentierung rot im oberen Bereich und in der linken unteren Ecke nicht mit der Kontur des Wirbels berein Anmerkung: Fr die interaktive Segmentierung des Wirbels wurde eine rechteckige Vorlage zum Aufbau des Graphen genutzt.

Dabei stimmt der Mittelpunkt der rechteckigen Vorlage mit der Position des benutzerdefinierten Saatpunkts berein und die gelben Kreuze in den beiden rechten Bildern markieren die Eckpunkte des Rechtecks.

Das rechte Bild zeigt das Ergebnis der verfeinerten Segmentierung. Dabei hat der Benutzer drei zustzliche Saatpunkte platziert weie Punkte auf der Kontur des Wirbels und den Algorithmus dadurch gezwungen, den Min-Cut an diesen Positionen auszufhren was wiederum auch die Schnitte entlang der benachbarten Strahlen beeinflusst.

Auerdem knnen noch Grauwertinformationen aus den Bereichen der zustzlichen Saatpunkte extrahiert werden, die der Benutzer auf der Kontur des Wirbels platziert hat. Abbildung 27 Interaktive Verfeinerung einer Wirbelkontursegmentierung: Das linke Bild zeigt die native Aufnahme und das zweite Bild von links den initialen Saatpunkt des Benutzers wei.

Das dritte Bild von links zeigt das Segmentierungsergebnis, wobei die resultierende Kontur der Segmentierung rot im oberen Bereich und in der linken unteren Ecke nicht mit der Kontur des Wirbels bereinstimmt die gelben Kreuze markieren die Eckpunkte der Rechteckvorlage. Abbildung 28 zeigt die interaktiv verfeinerte Segmentierung eines Rektums aus einem intraoperativen gynkologischen 3-Tesla MRT-Datensatz.

Auf dem linken. Bild ist die native Aufnahme und auf dem zweiten Bild von links der initiale Saatpunkt wei fr die interaktive Segmentierung zu sehen, der vom Benutzer innerhalb des Rektums platziert wurde.

Die roten Punkte prsentieren das Segmentierungsergebnis, das aus der aktuellen Saatpunktposition resultiert Anmerkung: Zur interaktiven Segmentierung des Rektums wurde ein Dreieck als Vorlage fr die Konstruktion des Graphen verwendet.

Hierbei ist der Mittelpunkt des Dreiecks im benutzerdefinierten Saatpunkt lokalisiert und die drei gelben Kreuze geben die Positionen der Ecken des Dreiecks wieder. Im dritten Bild von links wurde ein zustzlicher Saatpunkt wei in der linken oberen Kontur des Rektums platziert.

Im vierten Bild von links hat der Benutzer den initialen Saatpunkt interaktiv im Rektum repositioniert, um ein besseres Segmentierungsergebnis zu erzielen. Der zustzliche Saatpunkt auf der Kontur bleibt whrend der Repositionierung des initialen Saatpunktes bestehen und zwingt den Algorithmus, weiterhin den Min-Cut an seiner Position in der linken oberen Kontur des Rektums auszufhren.

Im rechten Bild hat der Benutzer die Segmentierung mit zwei weiteren Saatpunkten verfeinert. Das linke Bild zeigt die native Aufnahme und das zweite Bild von links den initialen Saatpunkt wei fr die interaktive Segmentierung. Die roten Punkte prsentieren das Segmentierungsergebnis und die drei gelben Kreuze geben die Positionen der Ecken der Dreiecksvorlage wider.

Im vierten Bild von links hat der Benutzer den initialen Saatpunkt interaktiv im Rektum repositioniert und im rechten Bild die Segmentierung mit zwei weiteren Saatpunkten verfeinert.

Das linke Bild zeigt den originalen Scan und das zweite Bild von links die Segmentierung des gestenteten Lumen rot mit dem initialen benutzerdefinierten Saatpunkt grn , der innerhalb des Lumen platziert wurde Anmerkung: Zur interaktiven Segmentierung wurde ein Kreis als Vorlage fr die Graphkonstruktion verwendet. Die folgenden drei Bilder zeigen, wie der Benutzer einen zweiten Saatpunkt platziert und diesen interaktiv zur Thrombuskontur verschiebt. Dabei wird der Graph weiter vom initialen Saatpunkt aus konstruiert, der innerhalb des Lumen liegt.

Der zweite Saatpunkt zwingt den Algorithmus, den Min-Cut an. Whrend der interaktiven Verschiebung des zweiten Saatpunktes innerhalb des Thrombus Bilder drei und vier von links versucht der Algorithmus sich an andere Strukturen im Thrombus anzupassen und diese zu segmentieren.

In diesem Beispiel ist kontrastiertes Blut von einem Endoleak zu sehen lnglicher heller Bereich innerhalb des Thrombus und die resultierende Kontur passt sich diesem Endoleak teilweise im dritten und vierten Bild im unteren rechten Bereich an; einmal an die linke Kontur des Endoleaks drittes Bild und einmal an die rechte Kontur des Endoleaks viertes Bild.

Im rechten Bild wurde das Segmentierungsergebnis durch einen weiteren Saatpunkt verfeinert, der vom Benutzer auf der Thrombuskontur im linken unteren Bereich platziert wurde. Das linke Bild zeigt den originalen Scan und das zweite Bild von links die Segmentierung des gestenteten Lumen rot mit dem initialen benutzerdefinierten Saatpunkt grn. Whrend der interaktiven Verschiebung des zweiten Saatpunktes Bilder drei und vier von links versucht der Algorithmus, sich an das kontrastierte Blut eines Endoleaks anzupassen.

Im rechten Bild wurde das Segmentierungsergebnis durch einen weiteren Saatpunkt links unten verfeinert. Abbildung 30 prsentiert die interaktive Segmentierung einer Prostatadrse in 3D mit einer kugelfrmigen Vorlage.

Die linken Bilder zeigen die originale Aufnahme in axialer oben , koronaler Mitte und sagittaler unten Ansicht. Das zweite Bild von rechts prsentiert das Segmentierungsergebnis rot eines benutzerdefinierten Saatpunktes blau , der innerhalb der Prostata platziert wurde Anmerkung.

Der Saatpunkt wurde in der axialen Ansicht platziert, obwohl er auch in den koronalen und sagittalen Ansichten zu sehen ist. Fr den direkten Vergleich mit einer manuellen Segmentierung zeigen die grnen Masken das Ergebnis einer Schicht-fr-Schicht-Segmentierung durch einen Experten.

Da der initiale Saatpunkt in der Nhe des rechten Prostatarandes platziert wurde, konnte der Algorithmus die Kontur auf der linken Seite der Prostatadrse nicht ganz exakt segmentieren axiale und koronale Ansichten. Allerdings macht es das Echtzeit-Verhalten des Ansatzes einfach, durch eine Repositionierung des initialen Saatpunktes ein gutes Segmentierungsergebnis fr die axialen, koronalen und sagittalen Ansichten zu erzielen drittes Bild von links. Im rechten Bild wurde das Segmentierungsergebnis durch einen zustzlichen Saatpunkt, der durch den Benutzer im unteren rechten Bereich in der sagittalen Ansicht platziert wurde, weiter verfeinert.

Abbildung 30 Interaktive Segmentierung einer Prostatadrse in 3D mit einer kugelfrmigen Vorlage: Die linken Bilder zeigen die originale Aufnahme in axialer oben , koronaler Mitte und sagittaler unten Ansicht. Das zweite Bild von rechts prsentiert das Segmentierungsergebnis rot zu einem benutzerdefinierten Saatpunkt blau.

Fr einen direkten Vergleich mit einer manuellen Segmentierung zeigen die grnen Masken das Ergebnis einer Schichtfr-Schicht-Segmentierung durch einen Experten. Drittes Bild von links: Repositionierung des initialen Saatpunktes fr ein besseres Segmentierungsergebnis. Im rechten sagittalen Bild wurde das Segmentierungsergebnis durch einen zustzlichen Saatpunkt unterer rechter Bereich weiter verfeinert.

Abbildung 31 zeigt verschiedene Ansichten axial oben , koronal Mitte und sagittal unten des Segmentierungsergebnisses aus Abbildung Die linken Bilder zeigen die letzten Knoten rot , die nach dem Min-Cut noch zum Vordergrund gehren und dadurch die Prostatadrse definieren. In den Bildern der mittleren Spalte wurde zustzlich die manuelle Schicht-fr-Schicht-Expertensegmentierung grn eingeblendet.

Die rechten Bilder stellen die geschlossene Oberflche der Knoten aus den linken Bildern dar, die dazu genutzt werden kann, eine Maske des Segmentierungsergebnisses zur weiteren Verarbeitung zu generieren. Abbildung 31 Verschiedene Ansichten axial oben , koronal Mitte und sagittal unten des Segmentierungsergebnisses aus Abbildung Die linken Bilder zeigen die letzten Knoten rot nach dem Min-Cut.

Dabei umfasste die Rechenzeit die Graphkonstruktion Aussenden der Strahlen von einem benutzerdefinierten Saatpunkt, Abtasten der Knoten des Graphen entlang dieser Strahlen und Konstruktion der Kanten , Analysieren des durchschnittlichen Grauwertes im.

Bereich des benutzerdefinierten Saatpunktes was in die Kantengewichte einfliet und die optimale Min-Cut-Berechnung, die den Hintergrund vom Vordergrund separiert.

Der Durchmesser der rechteckigen Vorlage wurde auf 80 mm und der Deltawert auf zwei gesetzt. Fr Knoten berechnet aus 30 Strahlen mit jeweils 30 Knoten konnte eine durchschnittliche interaktive Segmentierungszeit von 30 Millisekunden ms erzielt werden. Fr Das bedeutet, dass der Ansatz unter diesen Bedingungen streng genommen nicht mehr echtzeitfhig ist, allerdings aus Sicht eines Benutzers noch akzeptabel fr eine interaktive Segmentierung. Im Gegensatz dazu waren Das Segmentierungsergebnis fr den interaktiven Ansatz hngt stark von der Position des benutzerdefinierten Saatpunktes ab.

Allerdings kann ein Benutzer der Ground Truth rein manuelle Segmentierung sehr nah kommen, wenn gengend zustzliche manuelle Saatpunkte auf der Kontur des Objektes platziert werden. Abbildung 32 zeigt dazu das Beispiel einer Prostata, bei der mehrere Saatpunkte wei platziert wurden, um ein Segmentierungsergebnis zu erhalten, das fast perfekt mit einer manuellen Segmentierung bereinstimmt grn.

Abbildung 32 Semiautomatische Segmentierung einer Prostata, bei der mehrere Saatpunkte wei platziert wurden, um ein Segmentierungsergebnis rot zu erhalten, das fast perfekt mit einer manuellen Segmentierung bereinstimmt grn. Zusammenfassung In diesem Kapitel wurden mehrere Segmentierungsalgorithmen fr die semi-automatische Analyse von medizinischen Bilddaten vorgestellt. Die Algorithmen arbeiten mit vordefinierten Vorlagen Templates der Zielstruktur, was den Segmentierungsprozess erheblich untersttzt.

Allen Algorithmen gemeinsam ist hierbei, dass diese nur einen einzigen benutzerdefinierten Saatpunkt innerhalb der zu segmentierenden Struktur bentigen. Diese Besonderheit ermglicht allerdings auch eine interaktive Segmentierung, bei der ein Benutzer den Saatpunkt auf dem Bild verschiebt und das Segmentierungsergebnis in Echtzeit angezeigt bekommt. Die Evaluierung der Algorithmen erfolgte ber feste Saatpunkte, indem die resultierenden Segmentierungsergebnisse mit manuellen, von rzten vorgenommenen Schicht-fr-Schicht-Segmentierungen verglichen wurden.

Dadurch konnte gezeigt werden, dass die Algorithmen zufriedenstellende Ergebnisse liefern knnen. Zusammengefasst kann der Schluss gezogen werden, dass die Algorithmen die sehr zeitintensiven manuellen Schicht-fr-Schicht-Konturierungen von Medizinern untersttzen knnen, wobei der Benutzer durch die Interaktivitt direkt in den Segmentierungsprozess eingreift. Dieses steht im Gegensatz zu vollautomatischen Anstzen, die es einem Benutzer nach dem Starten des Algorithmus nicht mehr erlauben, in die Segmentierung einzugreifen.

Auerdem schlagen vollautomatische Anstze heutzutage noch zu hufig fehl und haben deshalb auch noch nicht den Weg in die klinische Praxis gefunden. Semi-automatische Anstze stellen solange einen Kompromiss dar, bis vollautomatische Segmentierungsalgorithmen zuverlssig funktionieren. Allerdings basieren auch semi-automatische Anstze im Allgemeinen auf der Definition von Parametern.

Die vorgestellten Algorithmen eignen sich aber durch die bentigte Interaktivitt nicht fr alle Fragestellungen im Bereich der Segmentierung, wie beispielsweise fr die Auswertung von groen Datenmengen in einer Stapelverarbeitung Batch-Prozess oder fr die Segmentierung einer umfangreichen Struktur, wie sie der Gefbaum der Leber darstellt.

Experimentelle Evaluation quelloffener Segmentierungsmethoden unter medizinischen Einsatzbedingungen 3. Einleitung Eine solide Evaluation von Algorithmen aus der medizinischen Bildverarbeitung ist extrem wichtig fr die klinische Anwendung. Als sogenannter Goldstandard, mit dem sich automatisch erzeugte Resultate messen mssen, gelten immer noch die manuellen Berechnungen von Medizinern, die auf ihren jahrelangen praktischen Erfahrungen basieren.

Leider stehen die meisten Algorithmen nur den lokalen Gruppen, in denen sie entwickelt werden, zur Verfgung. Dieser Nachteil wird in den letzten Jahren immer mehr durch medizinische Plattformen aufgehoben, die helfen, die neuen Algorithmen auch anderen Instituten zur Verfgung zu stellen, und damit den Austausch und die Zusammenarbeit von Forschungsgruppen ermglichen.

Semi-automatische Segmentierung medizinischer Daten In diesen Arbeiten [10], [11] wird die semi-automatische Segmentierung von Glioblastomen und Hypophysenadenomen mit der frei verfgbaren Open SourcePlattform 3D Slicer prsentiert. Grennderungen von zerebralen Pathologien wie Hirntumoren sind ein kritischer Faktor bei der Behandlungsentscheidung; heutzutage wird das Volumen einer Pathologie fast immer noch rein manuell vermessen.

Dazu mssen in der Regel die einzelnen Schichten der dreidimensionalen Patientenaufnahmen in regelmigen Zeitabstnden manuell segmentiert werden, um daraus die einzelnen Volumina zu generieren. Die GrowCut-Implementierung unter 3D Slicer stellt dazu eine Alternative dar, die berall zur Verfgung steht und von jedem frei genutzt werden kann. GrowCut ist ein Regionenwachstumsverfahren, das zur interaktiven Segmentierung von n-dimensionalen Bildern verwendet werden kann.

Als effektivste Initialisierung von GrowCut hat sich eine einfache Markierung der Pathologie und des Hintergrunds auf einer axialen, sagittalen und koronalen 2D-Schicht herausgestellt. Anschlieend segmentierten die Mediziner neue Datenstze selbststndig, und die Segmentierungsergebnisse wurden mit manuellen Schicht-fr-SchichtSegmentierungen verglichen.

Die Auswertung der Ergebnisse hat gezeigt, dass mit GrowCut in wesentlich krzerer Zeit Segmentierungen erzeugt werden knnen, die statistisch quivalent zu den rein manuellen Segmentierungen sind.

Abbildung 33 zeigt einen Screenshot der 3D Slicer-Oberflche mit dem Slicer-Editor auf der linken Seite und einem geladenen Patientendatensatz mit Hypophysenadenom heller, rundlicher Bereich in der Mitte auf der rechten Seite. Dabei wird vom Patientendatensatz eine axiale Schicht im linken oberen Fenster, eine. Wieder wird eine axiale Schicht im linken oberen Fenster, eine sagittale Schicht im linken unteren Fenster, eine koronale Schicht im rechten unteren Fenster und eine 3D-Visualisierung der drei Schichten im rechten oberen Fenster angezeigt.

Anmerkung: im Allgemeinen bietet sich die Darstellung von drei 2DSchichten axial, sagittal und koronal und einer 3D-Visualisierung des Datensatzes im medizinischen Bereich an. Die einzelnen Fenster auf der rechten Seite unter Slicer knnen allerdings auch vom Benutzer je nach Anwendung und Pathologie konfiguriert und angeordnet werden. Abbildung 33 3D Slicer-Oberflche mit dem Slicer-Editor auf der linken Seite und einem geladenen Patientendatensatz mit Hypophysenadenom heller, rundlicher Bereich in der Mitte auf der rechten Seite: axiale Schicht linkes oberes Fenster , sagittale Schicht linkes unteres Fenster , koronale Schicht rechtes unteres Fenster und den drei Schichten als 3D-Visualisierung rechtes oberes Fenster.

Abbildung 34 3D Slicer-Oberflche mit dem Slicer-Editor auf der linken Seite und einem geladenen Patientendatensatz mit Glioblastom heller Bereich in der Mitte auf der rechten Seite: axiale Schicht linkes oberes Fenster , sagittale Schicht linkes unteres Fenster , koronale Schicht rechtes unteres Fenster und den drei Schichten als 3D Visualisierung rechtes oberes Fenster.

Der GrowCut-Algorithmus ist ein interaktiver Segmentierungsansatz, dem ein konkurrierendes Regionenwachstumsverfahren zugrunde liegt. Diese Saatpunkte werden vom Benutzer unter Slicer in einem geladenen Datensatz eingezeichnet. Dazu whlt der Benutzer im Editor zuerst eine Farbe fr die zu segmentierende Pathologie aus und frbt damit Teile dieser Pathologie im Datensatz auf der rechten Seite ein.

Anschieend whlt der Benutzer im Editor eine Farbe fr den Hintergrund der Pathologie und frbt einige Bereiche mit ihr ein. Wie schon eingangs erwhnt, hat sich als effektivste Initialisierung von GrowCut unter Slicer eine einfache Markierung der Pathologie und des Hintergrunds auf einer axialen, sagittalen und koronalen 2D-Schicht herausgestellt. Abbildung 35 veranschaulicht eine solche Initialisierung des GrowCut-Algorithmus unter Slicer zur automatischen Segmentierung eines Hypophysenadenoms.

Der Tumor wurde in einer axialen Schicht links , einer koronalen Schicht Mitte und einer sagittalen Schicht rechts mit der Farbe Grn initialisiert. Wieder wurden Teile des Tumors und des Hintergrunds in einer axialen Schicht links , einer sagittalen Schicht zweites Bild von links und einer koronalen Schicht drittes Bild von links in den Farben Grn bzw. Gelb vom Benutzer markiert. By using our site, you agree to our collection of information through the use of cookies. To learn more, view our Privacy Policy.

To browse Academia. Die Informationswissenschaft ist eine Wissenschaft, die gefragter ist denn je. Immer mehr kommen die Nutzer und ihre Lebenswelten in das Blickfeld. Davon zeugt das Auf der einen Seite erleben wir zurzeit einen Boom an neuen Infrastrukturinitiativen -von virtuellen Forschungsumgebungen, Cyberinfrastructure, E-Science etc.

Auf der anderen Seite ist in der Informationswissenschaft wie in vielen anderen Michael Nentwich. Christian Schloegl. Sebastian Herwig.

Vivien Sommer. Niels-Oliver Walkowski. Hanno Birken-Bertsch. Svenja Hagenhoff. Thomas Hagenhofer. Edy Portmann. Klaus Himpsl-Gutermann. Stefan Andreas Keller. Eva-Christina Edinger. Informationswissenschaft zwischen virtueller Infrastruktur und materiellen Lebenswelten: Proceedings des Manuel Burghardt.

Arpine Maniero. Petra Missomelius. Elke Bauer. Stefan Gradmann. Steffen Hennicke , Stefan Gradmann. Marcus Burkhardt.

Klaus Rummler , Judith Seipold. Birgit Gaiser. Log in with Facebook Log in with Google. Remember me on this computer. Enter the email address you signed up with and we’ll email you a reset link. Need an account? Click here to sign up. Download Free PDF. Hans-Christoph Hobohm. Related Papers. Digitale Wissenschaft Neue Forschungsfelder im Netz. Digitale Wissenschaften Semantic Web Techniken im explorativ geisteswissenschaftlichen Forschungskontext. Digitale Wissenschaft Die Digitalisierung des Verstehens.

Neue Formen der Wissenschaftskommunikation. Inhaltsverzeichnis 1 Hobohm Hrsg. Hobohm Hrsg. Cox Our turn? Demmer, Katrin Weller Stimmungsschwankungen bei Twitter? Auf der einen Seite erleben wir zurzeit einen Boom an neuen Infrastruk- turinitiativen — von virtuellen Forschungsumgebungen, Cyberinfrastructure, E-Science etc. Der Leser des Ban- des bzw. Wie in vielen Wissenschaften ist auch in der Informationswissenschaft die Lingua franca das Englische.

Es gab dieses Jahr trotz eines relativ knapp terminierten Call for Papers fast Einreichungen aller Art, davon ca. In je- der Community spielen die Nachwuchswissenschaftler eine ganz bedeutende Rolle. Im Hoch- schulverband und bei den einzelnen Chairs hatten die lokalen Organisatoren stets ein offenes Ohr und aktive Kooperationspartner.

Die solide Basis einer Fachdisziplin sind die Kooperations- und Medien- partner sowie die eigenen Infrastruktureinrichtungen. Potsdam, den Sonnenwald gmail. Social challenges are more complex than ever before, often crossing multiple geo- political boundaries, creating new socio-economic boundaries and involving new relationships and interdependencies among actors. Natural and human- made disasters continue to present multiple challenges linked to information access.

Scientific instruments and sensors are producing new types and large volumes of digital data that require curation. Personal, cultural and organiza- tional heritage digital data that allow for new ways of interacting with infor- mation and others, and new ways of understanding ourselves and our society continue to increase.

These trends present challenges and opportunities for information and library science that place demands on our academic leader- ship. This paper discusses these challenges and demands. Re- cently Michael Buckland wrote about the kind of science information science can be.

He suggests that the main goal for information studies and services In: H. Informationswissenschaft zwischen virtueller Infrastruk- tur und materiellen Lebenswelten. Tagungsband des Andrew Dillon argues that the iSchool movement www. This paper joins this discussion by noting challenges and opportunities for information and library science. The challenges often cross geo-political and cultural boundaries, but opportunities still tend to primarily emerge within geo-political boundaries.

Responding to the challenges, and recognizing op- portunities embedded in them, places a variety of demands on academic lea- dership with respect to innovation, community, strategic planning, finance, engagement, and advocacy. These include complex social problems; natural and human-made disasters; scientific, sensor and cultural digital data; new ways of working; future employment opportunities; and, changes in higher education.

This list is not exhaustive and new challenges will continue to emerge that our discipline can help address provided we respond expedi- tiously. Examples include the global recession and its linkages to government de- faults and global unrest, as well as the increasing income inequality in the US and other countries.

Behind the headlines and pictures are multiple and often surprising relationships and interdependencies among actors worldwide. Our current models, theories and best practices typically do not take this complexity into account. And if not, can we develop new, robust best practices and theories in sufficient time to make a positive impact, and edu- cate our students regarding these; and can we show them how to develop new best practices and theories on an ongoing basis?

Disas- ters are universal, occurring in all parts of the world. Between and 3. Disasters also often have nega- tive impact on health, nutrition, education and metal state of mind.

As urban population increases worldwide, the potential for increased damages from disasters increases. In a recent report by The International Bank for Reconstruction and De- velopment states that prevention of disasters is often possible and cost effective. Their primary recommendation is for governments to make infor- mation more easily accessible.

What roles could information and library science play in this? In addition to assisting in information management after a disaster occurs, are there new roles that information researchers and professionals can and should play in prevention? Visioning the Future of Information and Library Science 25 2.

Just about every scientific instrument and sensor today produces digital data, and the number of new instruments and sensors collecting digital data is increasing. As you may know government funding agencies are in- creasingly insisting that funded research projects make their data available to other researchers and sometimes the public.

There is a real need to manage these digital data so that multiple actors can effectively find, and correctly understand and analyze digital data both now and in the future, and to ensure that the privacy and security of individu- als and groups are protected. As you may know this is often referred to as data science, data analytics and data curation.

Our discipline is well suited to contribute to research and education in data curation. Similar to the growth in scientific and sensor network data, we see in- creasing growth in personal, cultural and organizational heritage digital data that allow for new ways of interacting with information and others, and new ways of understanding ourselves and our society.

Examples include urban explorers e. Quantified Self www. The diary of Samuel Pepys www. In addition companies are increasingly viewing their own history as a commodity and as a mechanism to increase goodwill. You may be familiar with the Coca-Cola digital archive on the web. Information and library sci- ence students at the University College Dublin worked with Aer Lingus last year to create prototypes of an interactive digital hybrid archive.

Welch These are physical manifesta- tions of remote individuals. A unique aspect of this technology is that the facial expressions on the avatar are those of the human being controlling the avatar. The goal is for cameras to capture the facial expressions of an indi- vidual and project them onto the face of a remote avatar in real time. One could imagine a future scenario in which towns that no longer can af- ford to hire librarians to work on site could pool resources and set up a cen- tral location in which a small number of librarians provided support to multi- ple geographically-distributed libraries, or even provided support in large disaster areas, both nationally and internationally.

In addition avatars might also be used in higher education when a student cannot travel to a classroom due to illness or other commitments. So in the future this, or similar, technology may impact how our students work and how we teach.

We should prepare students today for these types of changes that are on the horizon. Data from the Bureau of Labor Statistics, U. The median salary levels are also higher for web developers and informatics nurse specialists. Should we not consider such data when designing our educational programs? Visioning the Future of Information and Library Science 27 2. New types of competition within higher education and alternatives to higher edu- cation continue to emerge.

For example, individuals may soon be able to take massively open online courses MOOCs , supersized free online courses, and receive credit towards a university degree Young Kahn Academy www. In countries where higher education is, and will continue to be, fully funded by through public sources, such developments may have little or no impact on universities. However such countries are decreasing in number. There is also increasing competition for international students who are typically charged higher tuition fees than home, or local, students.

For exam- ple, as some European countries back away from fully funding higher educa- tion, European universities are developing strategies to attract students from outside Europe, including the U.

Examples of strategies include offering cost-competitive accredited degrees, specialized summer programs, partnering with international student recruiting firms, and partnering with international universities and governments. Because many programs in in- formation and library science at universities are relatively small compared to programs in other disciplines, it may be crucial that our programs proactively participate in such strategies in order to remain viable on our campuses.

The importance of academic lead- ership should not be under-estimated. Research on the sustainability of aca- demic programs identifies leadership as a key factor in decisions regarding closure of academic programs Haycock ; Eckel The facets are inter-connected in multiple ways, and the execution of each facet influences not only how we perceive that facet but also how we per- ceive other facets.

In no particular order the primary facets are: innovation, community, strategic planning, finance, engagement and advocacy. This is nee- ded to sustain and increase our relevance to stakeholders and increase our effectiveness. There is an old saying: necessity is the mother of invention. So when we face challenges, we can also view them as opportunities to be inno- vative.

A first step is to see connections among seemingly disparate things. Should we be more nimble in designing curricula?

Exam- ples of community activities within a school that leadership should attend to include: mentoring faculty and staff, resolving conflicts, and listening to and acting on feedback from students, alumni and other experts. This is followed by implementation and dynamic revision of the plan as needed. Although the university had not requested a strategic plan from the school, when talking with aca- demic and administration staff both within the school and within the larger university and with other stakeholders, it was clear many were wondering about the future directions in the school.

A strategic plan is a good tool to ar- ticulate future directions, and generate consensus and support for those direc- tions. To begin formulating a strategic plan I collected information to better un- derstand the perspectives of relevant constituencies and relevant contexts.

This included talking with people within a school, including faculty, staff, students, boards and alumni; talking with people within the university, in- cluding other deans and the provost; reading university documents. It also included talking with practitioners and academics within our discipline, and outside our discipline. Based on this understanding I drafted an initial plan. Components of the initial plan included a discussion of the current landscape and future chal- lenges and opportunities; vision, mission, goals and values for the school; a description of and rationale for future actions, resource allocation and con- tingency actions.

As I drafted an initial plan I sought feedback on it. Next I distributed the draft plan to all academic faculty and staff within the school, and put it on the agenda for discussion at a school meeting that all faculty and staff attend. The discussion lasted about 10 minutes after which all present approved the plan. Their feedback was positive, and they accepted the plan with no changes, promising resources to the school to support the plan.

Subsequently the university required schools to develop strategic plans within a limited timeframe. Having a plan already created was useful in satis- fying this requirement. This includes ac- tivities such as fund raising, budget negotiation, budget creation and budget management. Many of these activities require a short-term, e.

Goals of financial planning and management include be able to provide matching fi- nancial support for grants that faculty and staff obtain; funding student schol- arships and new student learning opportunities; having funds to facilitate personal career growth; and financially contributing to the university.

However, I prefer the term, engagement, because we often learn new knowledge and skills through engagement. There is reciprocity in engagement, with all participants benefitting. Engagement can occur within a school and university, and with different types of local, state, national and international organizations, including for-profit and non-profit organizations.

Academic leaders should work to bring out the best in others, and then communicate their accomplishments widely and as effectively as possible. Our dis- cipline is not always represented in funding agencies, and this might be im- proved when academic leadership and organizations in our discipline work together to advocate for our discipline. Flexibility allows our schools to respond more quickly to challenges and opportunities.

Transparency assists in persuading faculty, staff and other sta- keholders to support changes. Collaboration also assists in garnishing support but also helps to provide necessary resources. All three, i. Students complained about this requirement. Rumor had it that at most one student each year actually found doing a thesis a positive learning experience. Faculty were overwhelmed with the extra work that supervising 5 to 10 theses each year entailed, and the government and uni- versity had set stringent requirements on hiring faculty due to budget deficits at the national and university level.

Furthermore students wanted additional opportunities to work with organizations, and organizations, both non-profit and for-profit, had a number of projects they could no longer afford to initi- ate.

Today, instead of working individually on a thesis, students participate in small group projects, each group having 4—6 students. The projects target both application and knowledge generation, and are typically conducted in collaboration with organizations outside the school.

Each capstone team is required to present their project to a panel of experts who are not faculty and produce a written project report. They also assess other members of the group, and their assessment is taken into account when assigning grades to students. These projects allowed students to inte- grate knowledge learned in multiple courses, refine project management and collaboration skills, produce a significant piece of work to showcase to em- ployers, and network with professionals. How- ever, the problem of distance was overcome through virtual group mee- tings.

Students benefit from and enjoy this type of integrated, collaborative and engaged learning opportunity. Faculty benefit from the resulting reduction in their teaching load. The school and university benefit from the cost savings realized through the project approach, and more importantly from the posi- tive impressions our students make with external stakeholders. Organizations benefit from interacting with and learning from students, with a minimal investment of their staff time.

The collaborative capstone projects have been a win-win-win solution, positively addressing challenges in all facets of aca- demic leadership. Your vital role in our increasingly efficient and wide diffusion of knowledge has been a tribute to you and a real blessing for our Nation.

Reagan This description continues to be valid. We have many connections to other disciplines, and social network theory tells us that it is better to have many connections rather than just a few. Our discipline intellectually sits between many disciplines, and can interact with and con- tribute to these disciplines. However, to thrive we must be diligent, continu- ally recognizing and effectively responding to challenges. References Buckland, M.

What kind of science can information science be? Occupational Outlook Handbook. Cronin, B. The waxing and waning of a field: Reflections on information studies education. In: Information Research 17 3. DeSantis, N. A boom time for education start-ups. In: The Chronicle, 18 March What it means to be an iSchool. Eckel, P. Decision rules used in academic program closure: Where the rubber meets the road.

In: The Journal of Higher Education 73 2 , — Haycock, K. Predicting sustainability for programs in library and information science: Factors influencing continuance and discontinuance. Reagan, R. Letter to the American Society for Information Science.

Smith, J. In: Forbes. Sonnenwald, D. Stokes, D. The International Bank for Reconstruction and Development Natural haz- ards, unnatural disasters: The economics of effective prevention. Welch, G. Physical-virtual humans: Challenges and opportunities. Young, J. American council on education may recommend some Coursera offerings for college credit. In: The Chronicle, 13 November Beyond Jeopardy! Adapting Watson to new Domains using … 35 Beyond Jeopardy!

The new challenge for IBM is to adapt Watson to impor- tant business problems and to make this process scalable while requiring minimal effort. In this talk I describe the DeepQA framework implemented by Watson, focusing on the adaptation methodology and presenting new research directions, with emphasis on unsupervised learning technology for distributional semantics linking text to knowledge bases. In: H. There was an emphasis on hypertext and hypermedia. The driving forces of that initial decade of the Internet have left us with a Semiotic Information Science: the study, design and implementa- tion of communicating processes and relations — in a word, links — among nodes of information.

In libraries and businesses, archives and museums, we catalog, index, manipulate, store and retrieve information. The paradigm shift to a Semantic Web and a Semantic Information Science offers the strong hope that we can move towards a science and society of qualitatively greater knowledge and intelligence.

This post-Saussurian semiotics is related to linguistics, yet it also studies non-linguistic sign systems and is a prevalent methodology within cultural anthropology, media sociology, and the study of information systems like the Internet. By con- sequence according to me , the vertical relationship of signification — essen- tially a cultural-and-media systems operation which is the bar between the sign as a unified holistic entity and what the sign excludes — must also be mythical Genosko and Baudrillard emphasize this, but Derrida ignores it.

This is why I always thought that Baudrillard was a more important thinker than Derrida, even though the opposite view was the established one. Baudrillard studied consu- mer objects, cars, advertising, shopping malls, and Disneyland Shapiro Once the foundation fails, the building is — much too quickly — believed by deconstruction to collapse along with it. The negative deconstructionist critique of the transcendental signifiers misses out on the crucial trans-disciplinary cul- tural theory and praxis of simulations and simulacra.

Distributed systems like the World Wide Web and markup languages like HTML that figured prominently in the invention of the software layer of the Internet were a par- allel development to the cyberspace theories within the semiotic paradigm. The driving forces of that initial decade of the Internet have left us with an essentially Semiotic Information Science: the study, design and implementa- tion of communicating processes and relations — in a word, links — among nodes of information.

In libraries and businesses, archives and museums, we catalog, index, manipulate, store and retrieve information — understood as little itemized signs or signals fed into or output from our glorious institu- tional systems of classification and collection.

The more these signs circulate in our networks and are massively avail- able in thin horizontal abundance, the further we sink into semiotic meaning- lessness. Everything is connected but loses its depth and singularity.

We retrieve more and know less. We talk more and say less. Sometimes you have to rap, and sometimes you to have to go into the time-honored academic-online mode of the rant: I believe that a Piercian semiotic could be implemented on the Internet or a successor to the Inter- net , and that this a very worthwhile goal. Content means nothing right now.

Everything is links, links, links, where can I get my website or blog linked or ping-backed to as many other websites as possible. And this is happening in the context of the rampant reign of Homo Economicus. More links to my website equals more visitors equals higher google ranking equals the dream of the pot of gold. There is little interest in human communication itself, and it matters little what you actually have to say: what counts is that you say it in the right, cool, hip, awesome media.

Of course, this is only one side of the story. The reverse is also true: Facebook, Twitter, and Wikipedia are truly awesome. Charles Sanders Peirce was the founder of semiotics, and he is the best semiotician — better than Umberto Eco or Jacques Derrida or Jean Baudril- lard or Alain Greimas or Roman Jakobsen — because his viewpoint includes everything about the chains of signs and signifiers that is in their systems, but Peirce also emphasizes meaning, the referent of the sign.

A Derrida-only-inspired view of hypertext is exposed to a kind of nihilism of the chain of signifiers. Meaningful Information, Meaningful Lives: Principles of a Semantic … 41 3 Consequences for computer science Market analysts and IT experts still report that only about 20 percent of all software development projects reach a successful conclusion.

The remaining 80 percent of projects overrun their budgets, go on longer than expected, do not implement all the desired functional requirements, or are prematurely terminated out of frustration. How can software more effectively be made? My view is that Object Spaces is the start of the right road towards making a qualitative revolution in Computer Science: a major upgrade in how software is made, and in the power of what it can do.

Improving the overall situation of software development will be made possible through adapting an Object Spaces approach which can be described as holistic, since it takes on infrastructural challenges with an application-centered unified programming paradigm. Any interaction in an Object Space software system has a triadic structure which has a strong affinity with the core concept of the original semiotics of Charles Sanders Peirce. The representations of an object operate as a sign, and meaning emer- ges from the triadic relation among sign, object, and interpretant.

Every human thought is a sign, the mediation between an object and an idea. Rea- soning or cognition is the interpretation of signs. The triadic relationship — as opposed to any diadic relationship between a sign and an object, or an object and an interpretant — is the breakthrough to a new paradigm in Computer Science.

Concepts from the humanities lead to a qualitative upgrade in Computer Science. Object-oriented software engineering and multimedia design in their prevalent forms are languages for the substitution Paul Virilio , streamlin- ing, administration, and control of human experience.

But the paradigm shift to a Semantic Web and a Semantic Information Science offers the strong hope that we can move towards a science and society of qualitatively greater knowledge and intelligence. John F. The bridge from Peirce to semantics is built on focus on situations, contexts, and environments.

Semantics is important also for writing good JavaScript code that is self-documenting with clear names for variables and functions. I am especially interested in lexical semantics within linguistics, which is the study of how and what the words of a language denote.

There are many other semantic subfields within linguistics, and there is also a semantics within semiotics, but those are dif- ferent significations of the word semantics. One could say that Tim Berners-Lee, the inventor of the World Wide Web and the director of the World Wide Web Consortium W3C , has himself shifted from a semiotic to a semantic approach to structuring the Internet, albeit much more via a technical than a cultural perspective.

The W3C over- sees the development of proposed Semantic Web standards. This is an issue that needs to be clarified as part of the process of es- tablishing the basic principles of a Semantic Information Science. Notice the redundancy and tautology i. Clearly the sentence was written for the sole purpose of getting that hyperlink to another Wikipedia article into this Wikipedia article. The emptiness of the word hijacked by the link. We are detached from human connection to what we say.

Data is convinced that the micro-engineering procedure is too risky, and will likely result in extermination of the life and personality that he has attained through his years of experiences. Data believes that, independent of whether or not the investigative test proves successful, the ineffable qualities of his memo- ries will be lost during their temporary transfer onto an ordinary computer storage medium. In a field of knowledge that is a science as well as an engineering practice, every act should be an experiment — or at least there should be an experimental variant of every act — in this case testing the possibilities of the logic gate, which must henceforth also be considered as a quantum gate.

We know from quantum physics that there are many more states than the discrete identities-differences of computer engineering. Beyond that wall is information that we cannot directly access, the values of which we cannot explicitly set or get. Its self-evolving machine learning engine identifies categories, styles, operators, synonyms, and the overall context of the complex multi-level natural language query. We live in an oligopo- listic capitalist society where very few people have the opportunity to exer- cise their creativity.

Most people have to sell their time in exchange for money in order to survive. Work tends to be alienated, and most forms of play border on addiction.

Education and health care are organized like indus- trial processes. Technology and automation have the potential to liberate human experience in all of these spheres, but so far this has happened only in partial ways under the current regime of how technology and automation are designed and implemented.

Yet there are the beginnings of positive trends of technology making our lives more meaningful. They need to be pushed through in a more conscious and concerted fashion. References Barwise, J. Situations and Attitudes. Baudrillard, J. The System of Objects originally published in French in Translated by James Benedict, London: Verso. Bolter, J. London: Routledge. Daylight, R. Derrida, J.

In: Margins of Philosophy originally published in French in Translated by David B. Of Grammatology originally published in French in Genosko, G. Baudrillard and Signs: Signification Ablaze. London: Rout- ledge. Hyde, L New York: Vintage. Kamp, H. Events, discourse representations, and temporal references. In: Langages 64, 39— Landow, G.

Mauss, M. Translated by Ian Cunnison with an in- troduction by E. McCarthy, J. Norwood, NJ: Intellect Books. Peirce, C. The Essential Philosophical Writings, Volume 2 — Saussure, F. Course in General Linguistics originally published in French in Shadbolt, N. The Semantic Web Revisited. Baudrillard and Consumer Objects.

Sowa, J. Syntax, Semantics, and Pragmatics of Contexts. Toby The results confirm the Anglo-American dominance in the library and information science literature included in WoS , which is even stronger if only research-oriented information science journals are considered.

The two major exceptions are the Scandinavian countries and the field of sciento- metrics. The visibility of Germany and Austria turned out to be relatively low. International visibility of European and in particular German-language … 51 1 Introduction An expert survey which was conducted in revealed that information specialists from German-speaking countries strongly prefer to publish in German-language library and information science LIS periodicals.

Out of the 50 suggested journals most of them were international in scope , only those publishing in German were top-ranked. A possible reason could have been that mainly practitioners participated in the survey and LIS schol- ars were in the minority. After 10 years these circumstances are to be re-examined. Furthermore, the situation in other European countries also needs to be explored. This will be done by means of a publication analysis which investigates the European research output in LIS.

The following research questions are to be addressed: What is the European research output in international LIS journals? Which European countries do fairly well? The period of analysis was from to The search was performed on October 9 and resulted in hits. Afterwards, these results will be critically reflected on. Finally, the analyses will be replicated with primarily research- oriented information science journals. In the following, the articles and reviews published in these journals are analyzed with regard to different criteria countries, organizations and authors.

The geographical focus of the analyses varies between worldwide and German-language coun- tries. Table 1 shows the number of research publications ranked by country. This proportion is nearly twice as high as that of the country ranked third, which was surprisingly Spain. Germany is ranked fifth. Among them are the top position of Great Britain and the good positioning of the Scandinavian countries. However, it was not an- ticipated that the Netherlands and Belgium would be in the top 5.

As will be revealed later, this good position is mainly due to the engagement of these two countries in scientometrics and research evaluation. Also worth mention- ing is that a few small countries do quite well. If one relates the research output of, for instance, Slovenia to its population, its relative research output is approximately four times higher than that of Austria.

The Netherlands is the only additional country with more than one university in the top If only German-language institutions are considered, one outstanding characteristic is that most of them have no LIS department or institute.


 
 

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