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1 Ruhr-Universität Bochum Prof. Dr. med Martin Scholz Dienstort: Klinikum Duisburg Abteilung für Neurochirurgie Image Mosaicing in der Neuroendoskopie – Vergleich von zwei Algorithmen zur Evaluierung eines klinischen Einsatzes Inaugural-Dissertation zur Erlangung des Doktorgrades der Medizin einer Hohen Medizinischen Fakultät der Ruhr-Universität Bochum vorgelegt von Kay Niklas Liebig aus Oldenburg 2011

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Ruhr-Universität Bochum Prof. Dr. med Martin Scholz Dienstort: Klinikum Duisburg Abteilung für Neurochirurgie

Image Mosaicing in der Neuroendoskopie –

Vergleich von zwei Algorithmen zur Evaluierung eines klinischen Einsatzes

Inaugural-Dissertation

zur Erlangung des Doktorgrades der Medizin

einer Hohen Medizinischen Fakultät der Ruhr-Universität Bochum

vorgelegt von

Kay Niklas Liebig aus Oldenburg

2011

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Dekan: Prof. Dr. med. K. Überla

Referent: Prof. Dr. med. M. Scholz

Korreferent: PD. Dr. med. B. Henning

Tag der mündlichen Prüfung: 06.11.2012

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Abstract Liebig Kay Niklas Image Mosaicing in der Neuroendoskopie – Vergleich von zwei Algorithmen zur Evaluierung eines klinischen Einsatzes Problem: Die Endoskopie spielt in der Neurochirurgie eine wichtige Rolle. Das prinzipbedingte eingeschränkte Sichtfeld einer endoskopischen Untersuchung erschwert jedoch die Navigation im Ventrikel und erhöht das OP-Risiko. Ein Übersichtsbild des Ventrikels würde die Navigation erleichtern und Eingriffe sicherer gestalten. In dieser Arbeit werden zwei verschiedene Algorithmen (Algorithmus nach Kourogi (K) bzw. LogSearch(LS)) zur Erstellung von endoskopischen Image Mosaics in Betracht auf Ihre Praktikabilität im möglichen operativen Einsatz miteinander verglichen. Methode: Anhand von zwei verschiedenen Versuchsaufbauten (mit Stativ und ohne) und zwei unterschiedlichen Bewegungsmustern (linear und kreisförmig) wird endoskopisches Videomaterial aus dem Ventrikel eines Leichenpräparates erzeugt. Zusätzlich wird als Vergleich ein Endoskop eines anderen Herstellers benutzt. Aus diesem Bildmaterial werden mittels des Kourogi- und LogSearch Algorithmus Panoramabilder (Image Mosaics) erstellt; zusätzlich wird im LogSearch Algorithmus die Templategröße variiert. Die Bilder werden anhand des objektiven Maßes DiffAVG, der Entstehungsgeschwindigkeit in fps und ihrer subjektiven Eignung für operative Einsätze bewertet. Ergebnis: Die Versuche zeigen, dass der LogSearch Algorithmus dem Kourogi Algorithmus in den beiden Versuchen mit linearer Bewegung mit zunehmender Templategröße objektiv wie subjektiv überlegen ist. So verbessern sich die Werte für DiffAVG signifikant im Versuch ohne Stativ im Gesamtmittelwert von 3.77 (K) zu 3.44 (LS mit Templategröße 40). Allerdings nimmt damit die Geschwindigkeit ab (2.74 fps (K) zu 1.81 fps (LS 40)). Im Versuch Gerade mit Stativ sinken die Werte ebenfalls signifikant für DiffAVG von 3.5 (K) auf 3.2 (LS 40), die Geschwindigkeit sinkt von 2.82 fps (K) auf 1.94 fps (LS 40). In den kreisförmigen Versuchen ist der LogSearch - dem Kourogi Algorithmus im objektiven Maß DiffAVG tendenziell jedoch nicht signifikant überlegen; im Versuch Kreis ohne Stativ 3.45 (K) zu 3.3 (LS 40) in der subjektiven Bewertung der Panoramen sind die Bild jedoch größtenteils unbrauchbar. Auch hier ist der LS-Algorithmus langsamer als der Kourogi Algorithmus. Der Versuch mit einem anderen Endoskop und einem Stativ liefert die subjektiv besten Ergebnisse. Die Bildqualität ist im Mittel bei allen Einstellungen als sehr gut zu bewerten. Die Werte für DiffAVG liegen jedoch über denen der anderen Versuche. z.B. DiffAVG bei 4.03 (K) in der Einstellung LS 40 bei 3.8 (signifikant). Die Entstehung der Panoramen dauert hier am längsten, so 1.2 fps im der Einstellung LS 40. Diskussion: Image Mosaicing erscheint für die Neuroendoskopie einsetzbar. Der LogSearch Algorithmus ist für einen operativen Einsatz besser geeignet. DiffAVG ist als globales Maß zur Beurteilung der Bildqualität nur bedingt geeignet. Bei guten Werten für DiffAVG zeigen sich häufig schlechte Bewertungen der Bildqualität. Auf Grund von kumulativen Fehlern ist eine Erstellung von kreisförmigen Panoramen mit häufig unbrauchbaren Ergebnissen verbunden. Eine Implementierung in das VN-System würde diese Fehler eliminieren. Eine Optimierung der Software und Anpassung an moderne Prozessoren brächte höhere Geschwindigkeiten.

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Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung ...................................... .............................................................. 2

1.1 Definition................................................................................................. 2

1.2 Zielsetzung.............................................................................................. 2

1.3 Die Geschichte der Endoskopie.............................................................. 3 1.3.1 Geschichte der allgemeinen medizinischen Endoskopie.................. 3 1.3.2 Geschichte der Endoskopie in der Neurochirurgie ........................... 4 1.3.3 Einsatzbereiche heute...................................................................... 6

1.4 Image Mosaicing..................................................................................... 7 1.4.1 Das Verfahren nach Kourogi ............................................................ 8 1.4.2 Das LogSearch Verfahren.............................................................. 10

2. Material und Methodik........................... ................................................... 11

2.1 Versuchsaufbau.................................................................................... 11

2.2 Die Software ......................................................................................... 13 2.2.1 Die Image Mosaicing Software RealMosaic ................................... 13 2.2.1 Das PlugIn im Detail....................................................................... 13

2.3 Versuchsdurchführung.......................................................................... 18

3. Ergebnisse ...................................... .......................................................... 22

3.1 Darstellung der Rohdaten ..................................................................... 22

3.2 Auswertung der Versuchsanordnungen................................................ 26 3.2.1 Gerade ohne Stativ ........................................................................ 26 3.2.2 Gerade mit Stativ............................................................................ 34 3.2.3 Kreis ohne Stativ ............................................................................ 40 3.2.4 Kreis mit Stativ ............................................................................... 46 3.2.5 Storz Gerade mit Stativ .................................................................. 52

3.3 Zusammenfassung der Ergebnisse ...................................................... 59 3.3.1 DiffAVG .......................................................................................... 61

4. Diskussion ...................................... .......................................................... 63 4.1 Probleme des Image Mosaicing ........................................................ 66 4.2 Verbesserungsmöglichkeiten und Ausblick ....................................... 69

5. experimenteller Exkurs .......................... .................................................. 71

6. Literatur....................................... .............................................................. 76

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1. Einleitung In der modernen Medizin spielt das Endoskop eine wichtige Rolle bei der

Diagnose verschiedenster Erkrankungen und bei minimal-invasiven operativen

Eingriffen. In der Neurochirurgie besitzt es seit geraumer Zeit einen festen

Platz im operativen Bereich.

1.1 Definition Bei einem Endoskop handelt es sich um ein Instrument, welches es ermöglicht,

in Hohlräume hineinzuschauen, die von außen nicht einsehbar sind. Auch ist

es möglich Handlungen unter visueller Kontrolle durchzuführen. Ein Endoskop

besteht heutzutage aus einem Linsensystem, das Licht von einer externen

Lichtquelle in diese Hohlräume leitet und das Bild entsprechend seiner

optischen Eigenschaften vergrößert. Abhängig von der Art der Optik sind

unterschiedliche Blickwinkel von z.B. 70° möglich, die es erlauben hinter

Strukturen zu schauen. Die Verbindung zur Lichtquelle geschieht mittels eines

Lichtleiters. In der Regel ist an der proximalen Seite des Endoskops eine

Kamera befestigt, die es erlaubt, das Bild flexibel auf einem Monitor zu

betrachten.

1.2 Zielsetzung Das endoskopische Gesichtsfeld ist kreisförmig und befindet sich am distalen

Ende des Endoskops, je nach Art der Optik kann es zur Achse des Endoskops

abgewinkelt sein. Durch das Endoskop ist jedoch nur ein kleiner Bereich der

tatsächlichen anatomischen Verhältnisse sichtbar. Die Details, die sich

außerhalb des Gesichtsfeldes befinden, bleiben so lange unsichtbar, bis sie

mit dem Endoskop aktiv erfasst werden (sog. Scheuklappeneffekt). Diese

verminderte Übersicht und die Tatsache, dass es sich bei den gebräuchlichen

Endoskopen nur um ein zweidimensionales Bild handelt, machen es für den

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Operateur schwierig, sich im Operationsgebiet zu orientieren. Dies kann durch

die meist beengten räumlichen Verhältnisse zu Komplikationen führen.

Ziel dieser Arbeit ist es, durch Verwendung einer geeigneten Software, aus

endoskopischem Videomaterial eines anatomischen Präparates

Panoramabilder (Image Mosaics) zu erzeugen. Der Bildausschnitt wird damit

erweitert. Diese sollen dem Operateur eine bessere Übersicht im engen

Operationsfeld gewährleisten und helfen, die Operation damit sicherer zu

gestalten.

Es liegen zwei verschiedene Algorithmen zur Erzeugung von Image Mosaics

vor, die in verschiedenen Konfigurationen und Versuchsaufbauten miteinander

verglichen werden, um qualitativ hochwertige und brauchbare Panoramen für

einen späteren operativen Einsatz zu erstellen. Auch soll überprüft werden, ob

die Qualität der Bilder mit dem Bewertungsmaß korreliert, welches aus

vorhandenen, von der Software ausgegebenen Daten berechnet wird. In

einem Exkurs soll zudem die Echtzeitfähigkeit der Software demonstriert

werden.

1.3 Die Geschichte der Endoskopie

1.3.1 Geschichte der allgemeinen medizinischen Endo skopie

Das erste Endoskop wurde 1806 von dem deutschen Arzt Phillip Bozzini

(1773-1809) entwickelt. Es bestand aus einer Röhre mit mehreren Spiegeln im

Inneren und diente der Untersuchung von sonst nicht einsehbaren

Körperarealen. Als Lichtquelle wurde eine Kerze verwendet. [38]

1879 entwickelten die deutschen Ärzte Maximillian Nitze (1848-1906) und

Joseph Leiter (1830-1892) dann das erste moderne Endoskop für einfache

urologische Behandlungen, z.B. Entfernung von Blasensteinen. Es setze sich

zusammen aus mehreren Linsen mit einer Lichtquelle an ihrem distalen Ende.

[34]

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1.3.2 Geschichte der Endoskopie in der Neurochirurg ie

Die Geschichte der Neuroendoskopie begann 1910 mit dem Urologen Darwin

Lespinasse (1878 – 1946), der über ein Cystoskop bei zwei Kindern mit

Hydrocephalus die Plexus Choroidei der beiden Seitenventrikel koagulierte.

[26] Im Jahre 1922 unternahm dann Walter E. Dandy (1886 – 1946) die erste

von einem Neurochirurgen durchgeführte endoskopische Operation. Er

versuchte bei zwei Kindern mit Hydrocephalus den Plexus Choroideus mit

einem Cystoskop zu entfernen, musste jedoch den Versuch abbrechen und

die Operation konventionell beenden. [8] Bereits 1918 hatte Dandy die

Methode der Plexusentfernung ohne den Einsatz von Endoskopen publiziert.

[9]

Abb. 1 Neuroendoskopische Kauterisation und Entfernung des Plexus Choroideus. Originalbild von W. Dandy [11]

1923 berichteten Fay und Grant über drei endoskopische Operationen bei

einem 10 Monate alten Jungen mit Hydrocephalus.[12] Nach zweimaliger

Inspektion der Seitenventrikel stellten sie endoskopisch eine Liquorfistel

zwischen Ventrikel und Subarachnoidalraum her. Das Kind erholte sich gut

von der Operation.

Im selben Jahr führte William Jason Mixter (1880 - 1958) die erste

endoskopische Ventrikulostomie bei einem Kind mit Hydrocephalus durch. [33]

Er eröffnete den Boden des dritten Ventrikels und stellte eine Verbindung von

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diesem mit der Zisterna interpeduncularis her. Zuvor hatte er mit einem

Farbstofftest eine Aquäduktstenose nachgewiesen.

In den folgenden Jahren wurden noch einige wenige weitere endoskopische

Ventrikulostomien beschrieben, z.B. Scarff 1935 [40]. Die Langzeitergebnisse

dieser Serie waren mit 18 verstorbenen von 39 operierten Patienten jedoch

sehr schlecht. Trotz der verschiedenen genannten Berichte über das Potential

der Neuroendoskopie wurde sie auf Grund dieser schlechten Erfahrungen

nicht zu einer Standardtherapie. Sie galt als unzuverlässig und schwierig,

einige der Probleme lagen in der schlechten Vergrößerung und Beleuchtung.

[27]

Die Entwicklung der Shunt-Systeme durch Nulsen und Spitz 1952 [35], welche

den Liquor über eine Drainage ableiteten, drängte den Einsatz der

Neuroendoskopie auf Grund guter Ergebnisse weiter in den Hintergrund. [27]

Die in den 60er Jahren aufkommende Mikroneurochirurgie [20] stellte auch

eine zu der Zeit überlegene Alternative dar. Sie war der Endoskopie in

Vergrößerung und Beleuchtung überlegen und machte Operationen u.a. an

der Schädelbasis mit verschieden Zugängen möglich.

Die Entwicklung der Endoskopie schritt weiter voran und als Meilenstein darf

die Entwicklung eines optischen Systems aus Stablinsen durch Harold

Hopkins 1966 gelten. Sein neues System erlaubte eine 80fache Verbesserung

des Bildes und der Lichtübertragung [28].

Die ersten Neurochirurgen, welche die neuen Hopkins Stablinsen-Optik

verwendeten waren u.a. H. Griffith (1975) [15] und John Vries 1978. Sie

leiteten damit eine neue Ära ein. Griffith operierte über 10 Jahre 71 Patienten

mit Hydrocephalus durch Koagulation des Plexus Choroideus, von denen

lediglich einer verstarb.[14] John Vries führte 1978 fünf endoskopische

Ventrikulotomien komplikationslos durch, zwei Jahre später berichtet er über

85 endoskopische Platzierungen von Shuntkathetern. [48, 49]

Der technische Fortschritt führte zu einer Ausdehnung des Indikationsfeldes

endoskopischer Eingriffe. Durch die Verbesserung der optischen Systeme und

die Möglichkeit, mit Hilfe der Videotechnik ein ganzes Operationsteam in den

Eingriff zu involvieren, können nun komplexere Eingriffe durchgeführt werden.

Fast jedes Teilgebiet der Medizin hat mittlerweile eigene endoskopische

Techniken etabliert.

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1.3.3 Einsatzbereiche heute

Mittlerweile hat sich die Neuroendoskopie einen festen Platz im

neurochirurgischen Behandlungsspektrum erworben. Sie liegt damit im Trend

minimal invasiven Operationstechniken. Das Gehirn bietet mit seinen

präformierten Hohlräumen die ideale Indikation für ihren Einsatz, daher ist der

Verschlusshydrocephalus die häufigste Indikation. Arachnoidalzysten sind

ebenfalls gut geeignet, endoskopisch behandelt zu werden. [16] Bei ihnen

handelt es sich um intraarachnoidale Ansammlungen von Liquor, die teilweise

nicht mehr mit dem Liquorraum kommunizieren. Sie können sich dann im

Einzelfall als Raumforderung auf das gesamte Gehirn auswirken.

Endoskopisch können Zystozisternostomien und Zystoventrikulostomien

durchgeführt werden, um den Liquor abzuleiten. [36, 42] Ebenso sind

Kolloidcysten gut endoskopisch resektabel. Sie gehören zu den

Missbildungstumoren und werden meist durch eine akute Hirndrucksteigerung

infolge eines Verschlusshydrocephalus durch Monroi-Blockade symptomatisch.

Über ein einziges Bohrloch lassen sich die Zysten endoskopisch komplett oder

teilweise resezieren. [13] Darüber hinaus ist auch die Entfernung von

intraventrikulären Tumoren und Hämatomen möglich. [5]

Auch außerhalb der intracerebralen Neurochirurgie hat sich die

Neuroendoskopie etabliert. So können spinal bei der Syringomyelie, einer

Hohlraumbildung im Rückenmark, endoskopisch vorhandene Septen

durchtrennt und ein syringosubarachnoidaler Shunt installiert werden. [19]

Ebenso werden gute Ergebnisse bei der endoskopischen Behandlung von

nichtsequestrierten Bandscheibenvorfällen erzielt. [2] Bei der Behandlung vom

Karpaltunnelsyndrom gilt die endoskopische Durchtrennung des Retinaculum

flexorum heutzutage als Therapieoption. [13]

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1.4 Image Mosaicing

Schon seit Beginn der Photographie besteht der Wunsch, Bilder

aneinanderzufügen um ein größeres Bild zu erschaffen, da das Blickfeld der

Kamera immer kleiner als das menschliche Blickfeld ist. Diese Technik, Bilder

nahtlos aneinanderzufügen, wird heutzutage als Image Mosaicing (IM)

bezeichnet. Sie findet bereits in verschiedenen Bereichen des täglichen

Lebens Anwendung. So werden sie eingesetzt, um 360° Rundblicke von

Sehenswürdigkeiten im Internet zu bieten [7] oder in 3D Computerspielen

einen realitätsnahen Hintergrund darzustellen. Auch in der Darstellung von

Satellitenbildern wird IM eingesetzt. [45]

In der Medizin befindet sich Image Mosaicing noch selten im Einsatz.

Beschrieben sind einige wenige Einsätze in der Mikroskopie [18], der Urologie

[4, 32] sowie der Augenheilkunde [6]. Diese Verfahren arbeiten jedoch nicht in

Echtzeit, so dass während des Endoskopierens kein Panorama erzeugt wird,

sondern erst im Anschluss durch eine Nachbearbeitung der Bilder.

In dieser Arbeit sollen die Möglichkeiten für die Neuroendoskopie

intraventrikulär evaluiert und zwei verschiedene Verfahren zum Erstellen von

IM Bildern zwecks ihrer Einsatzmöglichkeiten im operativen Bereich verglichen

werden; das Verfahren nach Kourogi sowie LogSearch. Da die genauen

mathematischen Vorgänge der Algorithmen den Rahmen dieser Arbeit

überschreiten würde, sollen nur die Grundzüge ausgeführt werden, genaue

Details sind in der Originalliteratur zu finden [21-23]. Prinzipiell arbeiten beide

Algorithmen nach einem ähnlichen Muster: in zwei aufeinander folgenden

Bildern wird nach einem Bildausschnitt gesucht, in welchen sich beide Bilder

entsprechen. Ist dieser gefunden, werden die Bilder an dieser Stelle

aneinandergefügt und der Vorgang wird mit dem nun folgenden Bild

fortgesetzt.

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1.4.1 Das Verfahren nach Kourogi

Eines der hier verwendeten Verfahren zur Erstellung von Panoramabildern mit

der RealMosaic Software beruht auf dem verbesserten Algorithmus von

Kourogi [22, 25]. Grundlage des Verfahrens ist die Gleichung des optischen

Flusses:

( ) ( ) 01,,,, =−−++ tyxItvyuxI

Die beiden Unbekannten u und v können aus dieser Gleichung jedoch nicht

bestimmt werden. Kourogi führt dazu den Pseudo Motion Vektor ein. Um

diesen zu bestimmen wird entweder u oder v durch 0 ersetzt. Somit ergeben

sich die Gleichungen zur Berechnung der Vektoren:

xtp IIu /−=

und

ytp IIv /−=

Um die horizontale (Ix), vertikale (Iy) und zeitliche partielle Ableitungen der

Helligkeit des Bildes zu bestimmen, werden folgende Gleichungen verwendet:

)1,,(),,( −−= tyxItyxIIt

( ) 2/)1,,1()1,,1( −−−−+= tyxItyxIIx

( ) 2/)1,1,()1,1,( −−−−+= tyxItyxIIy

Da bei der Berechung der Vektoren oftmals unrealistische Ergebnisse

entstehen, wird folgender Test durchgeführt:

( ) ( ) TtyxItvyuxI pp <−−++ 1,,,,

T gibt eine beliebige Grauwertschwelle an. Kourogi hat hier einen Wert von 5

gewählt, welchen er empirisch ermittelt hat.

Mit Hilfe von Pseudo Motion Vektoren lassen sich nur geringe Translationen

schätzen. Als Lösung präsentiert Kourogi Compensated Motion. Hierbei wird

angenommen, dass das Verschiebungsfeld aus der Klasse der affinen

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Transformationen stammt. Aus der Pseudo Motion wird nun eine globale

Compensated Motion geschätzt:

++++

=

654

321

axaxa

axaxa

u

u

c

c

Nun muss noch die Gleichung für die partielle Ableitung der Zeit geändert

werden:

),(),()( yxIvyuxII cccxc

t −++=

Ebenso die Gleichung der Pseudo Motion Vektoren:

c

x

tp u

I

Iu

c

+−=)(

c

y

tp u

I

Iv

c

+−=)(

Im Image Mosaicing PlugIn erfolgt bei Erstellung eines Panoramabildes

folgender Ablauf:

1. Berechung der Pseudo Motion für jedes Pixel der Endoskopmaske

2. Es werden nur die Pixel akzeptiert, die folgende Kriterien erfüllen: Ix und

Iy sind ungleich 0

(x + up, y + vp) befinden sich innerhalb der Endoskopmaske

│I(x+up,y+vp,t)-I(x,y,t-1)│<T, bei T handelt es sich um den

beschriebenen Grauschwellenwert von 5.

3. Bestimmung der affinen Parameter a={a1,…,a6} für das globale

Bewegungsvektorfeld mit Hilfe folgender Gleichungen:

ipii uayaxa ,321 =++

ipii uayaxa ,654 =++

Das erhaltene Bewegungsvektorfeld wird als neue Schätzung für (uc,vc)

angenommen.

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Dieser Ablauf beginnt mit Schritt 1 erneut und zwar solange, bis eine zuvor

eingestellte Anzahl von Iterationen erreicht wurde (in den folgenden

Versuchen wurde der Wert 20 benutzt) oder die Veränderung im globalen

Bewegungsvektorfeld unter einen gewissen Schwellenwert fällt.

1.4.2 Das LogSearch Verfahren

Das neue Logarithmic-Search Verfahren (LogSearch) nach Wolfgang Konen

beruht auf der Suchstrategie Logarithmic Search, siehe [21] und dem

Kreuzkorrelationskoeffizenten (CL).

Bei diesem handelt es sich um ein robustes Verfahren, um in Intensitätsbildern

die Distanz zwischen zwei Templates (Bildausschnitte) eines Referenz- und

Objektbildes zu bestimmen. Er berechnet sich folgendermaßen:

( )( )( ) ( )( )∑ ∑

−−

−−=

nm nm

nm

BBAA

BBAABAC

mnmn

mnmn

L

, ,

22

,),(

Der CL ist robust gegenüber globalen Intensitäts- und Kontraständerungen

durch die Normalisierung und den Bezug auf die lokalen Durchschnittswerte

der Templates.

Der neue LogSearch Algorithmus nach Wolfgang Konen arbeitet nach

folgendem Ablauf:

1. Initiale Schätzung der Startposition (uc,vc) innerhalb eines Bildpaares

nach der Methode von Kourogi

2. Verteilung von n×n Landmarken auf dem Referenzbild, für die ein

Analogon im aktuellen Bild gesucht wird

3. Für jede Landmarke im Umfeld von (uc,vc) aus dem Referenzbild wird

ein entsprechender Bewegungsvektor (up,vp) im aktuellen Bild mittels

Logarithmic Search gesucht. Der Kreuzkorrelationskoeffizient CL darf

dabei nicht kleiner als eine festgelegte Schranke (cthresh) sein:

CL ≥ cthresh

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4. Bestehen weniger Landmarken den cthresh-Test als eine festgelegte

%-Anzahl, werden Bewegungsvektoren mit den größten CL

hinzugenommen.

5. Die globale affinen Translation wird neu berechnet, (uc,vc) werden

hierdurch neu geschätzt.

6. Ist der euklidische Abstand

( ) ( ) uthreshvvuu cpcp >−+− 22

zwischen der gefundenen Position einer Landmarke (up,vp) und der

geschätzten Position (uc,vc) größer als eine Schranke uthresh wird sie

verworfen.

7. Bestehen wiederum weniger Landmarken den uthresh-Test als eine

festgelegte %-Anzahl, werden Landmarken mit der kleinsten

euklidischen Distanz zur weiteren Berechnung benutzt.

8. Berechnung der globalen affinen Translation in dem Bildpaar und der

Bewegungsvektoren (uc,vc).

2. Material und Methodik

2.1 Versuchsaufbau Zur Gewinnung von geeignetem digitalen Bildmaterial wurde ein

Endoskopieturm der Firma Wolf (Knittlingen, Deutschland) verwendet. Dieser

besteht aus einer 1-CCD Kamera Wolf 5520 sowie dem Lichtprojektor Wolf

5131. Ein Sony Monitor dient der Wiedergabe der Endoskopiebilder. Als

Endoskope werden ein starres Linsenendoskop der Firma Wolf (6 mm

Arbeitsschaft, Linsendurchmesser 2.7 mm Typ Caemert) und ein

Hypophysenendoskop Typ Hopkins II, 6 mm Arbeitsschaft und 4mm

Linsendurchmesser der Firma Storz (Tuttlingen, Deutschland) benutzt, zum

Halten der Endoskope wird ein Stativ verwendet. Da die Kamera über keine

digitalen Ausgänge verfügt, die IM-Software jedoch digitales Bildmaterial

benötigt, wird jene über den S-VHS Ausgang mit einem Sony Camcorder (Typ

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DCR-PC110E PAL) verbunden. Dieser fungiert in dem Aufbau als Analog-

Digital-Wandler und speichert das Bildmaterial im DV-Format digital auf Mini-

DV Kassetten oder gibt es in Echtzeit via Firewire an einen PC weiter, auf

welchem die IM-Software RealMosaic installiert ist. In diesem Fall wurde ein

Acer Notebook mit Windows Vista verwendet, welches über einen Intel Core2

duo Prozessor mit 2 GHz und einen Arbeitsspeicher von 2GB verfügt. Im

Windows Leistungsindex erzielt es einen Wert von 4,6.

Abb. 2 Der Endoskopieturm: A: Monitor B: Camcorder C: Kameramodul D: Lichtquelle

Abb. 3 Linsenendoskop der Firma Wolf, 6 mm Typ Caemert, 5° Optik

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Abb. 4 Endoskop der Firma Storz, Typ Hopkins II, 0° Optik

2.2 Die Software

2.2.1 Die Image Mosaicing Software RealMosaic

RealMosaic ist in der Programmiersprache Java verfasst. Hierbei handelt es

sich um eine vielseitige Programmiersprache, welche als Public domain

Software, ebenso wie die folgenden Programme, für jedermann frei verfügbar

ist. Aktuell liegt die Java Platform Standart Edition in der Version 6 vor.

Als Grundlage von RealMosaic dient das Programm ImageJ [39]. Bei diesem

Programm handelt es sich um eine vom U.S. National Institute of Health (NIH)

entwickelte leistungsfähige Bildverarbeitungssoftware. Mit dem

Zusatzprogramm Java Media Framework (JMF) der Firma Sun wurde ihr

Leistungsumfang in Bezug auf Be-und Verarbeitung von Videos erweitert.

Aktuell ist die Version 2.1.1e.

Zusätzlich wird der Panasonic VDF DV-Codec verwendet, um die

Kompatibilität von JMF mit dem DV-Standard herzustellen. Im DV-Standard

werden die Bilder eines Videostreams einzeln codiert, so dass kein

Qualitätsverlust vorliegt. Anschließend wird das Videomaterial im

Containerformat AVI gespeichert.

2.2.1 Das PlugIn im Detail

Bei der eigentlichen Software RealMosaic handelt es sich um ein graphische

Benutzeroberfläche für Image J (ein PlugIn), welches von Christian

Zimmermann im Rahmen seiner Diplomarbeit an der Fachhochschule Köln,

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programmiert wurde und von Prof. Konen in der Folgezeit weiterentwickelt

wurde.

Das PlugIn ermöglicht es dem Benutzer sowohl direkt angeschlossene

Videoquellen (Online Modus) als auch Videodateien mit zuvor

aufgenommenem Videomaterial (Offline Modus) zu verwenden.

Die nachfolgende Abbildung (Abb. 5) zeigt die Benutzeroberfläche. Da sie

einige für diese Arbeit essentielle Einstellungsmöglichkeiten umfasst und um

nachfolgenden Benutzern die Bedienung des Programms zu erleichtern,

werden die einzelnen Bedienungselemente im Folgenden kurz beschrieben.

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Abb. 5 Die Benutzeroberfläche des PlugIns RealMosaic

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In dem Menü „Capturing from“ (1) lässt sich die vorhandene Quelle wählen.

Bei ihnen kann es sich um ein bereits vorhandenes Video (File) oder eine

externe Videoquelle (Device) wie z.B. ein Endoskop oder eine Kamera

handeln.

Das Menü „Mosaicing“ (2) ermöglicht es dem Benutzer zwischen dem Online-

und dem Offlinemodus zu wählen. Der Modus Online muss aktiviert sein, um

ein Mosaic von einer externen Videoquelle in Echtzeit zu erzeugen, während

im Modus Offline die Erzeugung eines Mosaics aus vorhandenem

Videomaterial möglich ist.

Mit Hilfe der Schaltflächen „StartFrame“ und „EndFrame“ (3) lässt sich nach

der Wahl von „File“ im sich jetzt abspielenden Video die Länge der Sequenz

bestimmen, die in Einzelbildern im Bildformat Bitmap auf der Festplatte

gespeichert werden soll („Grab frames“ (4)). Durch Variation von „Every“ und

„Scale“ (5) kann die Anzahl bzw. die Größe der Einzelbilder variiert werden.

Die Comboboxen dienen einer Feineinstellung des Algorithmus von Kourogi

(6). Für die folgenden Versuche wurden sie in ihrer default-Stellung belassen.

Mit der Box „Delay“ ist es im Online Modus möglich, die Ausgabe der Bilder

um die eingestellte Zeitspanne zu verzögern.

„Farbige Ausgabe“ (7) lässt zwischen einem Panoramabild in Graustufen oder

Farbe wechseln.

Ist „Ausgabe Differenzbild“ (8) aktiviert werden zur Erzeugung des

Panoramabildes alle Pixel des neuen Bildes gezeichnet, während bei

Deaktivierung nur die Pixel gezeichnet werden, die bisher noch nicht

vorhanden waren. Zusätzlich ermöglicht „Ausgabe Differenzbild“ die Ausgabe

des Parameters DiffAVG (s.u.) im „Results“ Fenster.

Die Schaltfläche „XArea“ ist zur Zeit ohne Funktion. (9)

Durch die Betätigung der Checkbox „langsame Ausgabe“ (10) wird die

Ausgabe des Panoramabildes mit einer Verzögerung von 500ms dargestellt,

um den Vorgang der Entstehung besser verfolgen zu können.

Die Aktivierung von „BM automatisch vergrößern“ (11) sorgt für eine

Vergrößerung des Panoramabildes, sobald dieses die Nähe des Bildrandes

erreicht.

Mit Hilfe der Checkbox „LogSearch“ (12) lässt sich zwischen dem Algorithmus

von Kourogi und dem LogSearch Algorithmus wählen.

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17

Zuletzt ermöglichen es die Schaltflächen „Save Mosaicing as Avi“ (13), „Save

Endostream as“ (14) und „Save Panorama as Tiff“ (15) die Erzeugung des

Panoramas als Videodatei, die Bildsequenz des Endoskops ebenfalls als

Videodatei und das erstellte Panorama als Bilddatei zu speichern.

Durch die Schaltflächen „Start Mosaicing“ (16) und „Stop Mosaicing“ (17) lässt

sich der Erzeugungsprozess starten bzw. anhalten.

Nach Beendigung des Prozesses öffnen sich die Fenster „Results“ und „log“.

Das Fenster „Results“ (Abb. 6) dient der Ausgabe der Messergebnisse des

Mosaicing Prozesses. Die Bedeutung der einzelnen Parameter wechseln

jedoch, je nachdem ob der Algorithmus von Kourogi oder LogSearch benutzt

wurde. Aus diesem Grund wurde für diese Arbeit der Parameter DiffAVG

(Difference Average) als Vergleichsmaß der beiden Algorithmen benutzt da

dieser als einziger bei beiden die gleiche Bedeutung besitzt. DiffAVG dient als

Maß für die Güte des Panoramabildes. Für jedes Bildpaar gibt es einen

Überlappungsbereich d.h. die Schnittmenge der auf das Panoramabild

transformierten Maskenregionen. In diesem Bereich wird die Grauwert-

Differenz zwischen allen Pixeln berechnet und der Mittelwert als DiffAVG

ausgegeben. Je kleiner DiffAVG, desto besser sollte grundsätzlich die

Übereinstimmung sein.

Abb. 6 Das Ausgabefenster „Results“

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18

Im Fenster „log“ (Abb.7) erscheint die Zeit, die benötigt wurde, um ein

Panorama zu erzeugen. Als Maß dient hier die Einheit fps (frames per second),

also die Anzahl an Einzelbildern, die pro Sekunde zu einem Panorama

verknüpft werden.

Abb. 7 Das Ausgabefenster „Log“

Darüber hinaus lassen sich die Parameter des LogSearch Alogrithmus noch

weiter im Detail verändern. Diesem Zweck dient die Datei Var.cfg. Die Fülle an

Einstellungsmöglichkeiten würde den Rahmen dieser Arbeit sprengen, deshalb

wurden für diese Arbeit die default Stellungen benutzt, nur der Wert log.rsz

wurde variiert. Mit ihm lässt sich die Größe des Templates (s.o.) festlegen, mit

welchem die Bildinformationen des Referenzbildes mit dem folgenden Bild

verglichen werden.

2.3 Versuchsdurchführung Für diese Arbeit ist besonders die Funktion wichtig, aus bereits vorhandenem

Videomaterial Mosaicbilder zu erzeugen, der sog Offline Modus. Dazu wurden

im Ventrikelsystem des anatomischen Präparates insgesamt 40 verschiedene

Videosequenzen in den Varianten gerade Bewegung und Kreisbewegung,

ohne Stativ und mit Stativ mit dem Standardendoskop der Firma Wolf in

digitaler Form aufgenommen. Bei den Präparaten handelt es sich um zwei

formalinfixierte humane Kopfpräparate der Ruhr Universität Bochum. Die

Versuche wurden unter der Zulassungsnummer 844 bzw. dem Folgeantrag

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von der Ethikkommission der Ruhr Universität Bochum genehmigt. Als

Vergleich wurden zusätzlich 10 Sequenzen mit Stativ und gerade Bewegung

mit dem Endoskop der Firma Storz hinzugezogen.

Tab. 1 Übersicht der einzelnen Versuchsaufbauten

Anzahl der

Sequenzen

Bewegung Stativ Endoskop

10 Gerade Kein Stativ Wolf

10 Gerade Stativ Wolf

10 Kreisförmig Kein Stativ Wolf

10 Kreisförmig Stativ Wolf

10 Gerade Stativ Storz

Abb. 8 Skizzierte Darstellung des Versuchaufbaus mit Bewegung in a. gerader und b. kreisförmiger Bewegung

Um die Sequenzen im Offline Modus in die RealMosaic Software zu

importieren ist es nötig, diese als Einzelframes (Einzelbilder) auf der Festplatte

zu speichern. Dazu wurde eine Länge von 101 Frames gewählt, die mit dem in

die Software integrierten Framegrabber als Einzelbilder im Bitmap Format auf

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der Festplatte gespeichert wurden. Das erste Bild dient dabei als

Referenzframe, an welches das folgende Bild zur Erstellung des Panoramas

angefügt wird, welches dann wiederum als Referenzframe für das nächste Bild

fungiert. Entscheidend sind für die Auswertung die Unterschiede zwischen den

jeweils folgenden Bildern, sodass aus 101 Frames 100 Werte resultieren.

Bevor aus diesen Einzelbildern in einem zweiten Schritt ein Mosaic erstellt

werden konnte, war es jedoch nötig, eine passende Maske zu erstellen. Die

Endoskopkameras liefern in der Regel ein kreisrundes Bild, welches jedoch

auf einem rechteckigen Bildschirm dargestellt wird. Aus diesem Grund muss

über den nicht vom Kamerabild abgedeckten Bereich eine Maske gelegt

werden, da die Bildinformationen in diesem Bereich ohne Informationen für

das Mosaic sind; es muss eine Trennung beider Bildteile vorgenommen

werden. Dies geschieht noch nicht automatisch, so dass für jeden Kameratyp

manuell eine Maske mit Hilfe des Bildverarbeitungsprogramms ImageJ erzeugt

werden musste (Abb.9). In mehreren Bearbeitungsschritten wurde den Pixeln

des vom Kamerabild abgedeckten Bereiches der Wert 1 und den Pixeln

außerhalb dieses Bereiches der Wert 0 gegeben. Da sich am Rande des

Kamerabildes oft störende Artefakte bilden, wurde die Maske des

Kamerabildes etwas kleiner gewählt, damit diese Bereiche nicht zur

Erzeugung des Mosaics benutzt werden.

Abb. 9 Maske für das Endoskop der Fa. Wolf

Das Kamerabild des Storz Endoskops ist größer als das Bild des Wolf

Endoskops, so dass eine weitere Maske für diese Sequenzen erzeugt werden

musste (Abb. 10). Die äußeren Ränder des von der Kamera abgedeckten

Bereiches befinden sich jedoch außerhalb des vom Bildschirm dargestellten

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Bildes, sodass zusätzlich noch im oberen und unteren Bildteil eine Linie mit

dem Wert 0 gezogen werden musste, um das Kamerabild zu begrenzen.

Abb. 10 Maske für das Endoskop der Fa. Storz

Anschließend wurden die gespeicherten Frames im Modus Offline Mosaicing

geladen um aus ihnen ein Mosaik zu erzeugen. Jede der Sequenzen wurde im

Modus Differenzbild und dem Algorithmus von Kourogi, sowie mit dem

Algorithmus Logsearch und den Werten für log.rsz von 10, 20, 30 und 40

bearbeitet. Das entstandene Panorama und die Dateien Results und log,

welche die Werte DiffAVG sowie die Geschwindigkeit in fps beinhalten,

wurden gespeichert, so dass pro Sequenz insgesamt 5 Panoramen und 5

Dateien Results bzw. log erstellt wurden.

Um die Qualität der Panoramen und ihre Tauglichkeit für einen möglichen

Einsatz bei späteren Operation zu beurteilen, wurden diese einzeln

nummeriert und mittels des Computerprogrammes ACDSee als Blindtest in

einer Diashow in zufälliger Reihenfolge einem in der Endoskopie sehr

erfahrenen Neurochirurgen, Prof. Dr. Martin Scholz, vorgeführt. Dabei wurden

die Bilder in 4 Qualitätsstufen bewertet:

1=sehr gut/gut geeignet

2= brauchbar

3= fraglich verwendbar

4= unbrauchbar

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3. Ergebnisse Folgend sollen die Ergebnisse der Versuche dargestellt werden.

Zur Erstellung der Panoramen wurden 5 Versuchsaufbauten verwendet,

welche aus je 10 Einzelversuchen bestanden. Die Versuchsaufbauten setzten

sich jeweils aus einer geraden Bewegung mit und ohne Stativ unter

Verwendung des Endoskopes der Fa. Wolf („Versuch Gerade mit/ohne Stativ“),

sowie einer kreisförmigen Bewegung ebenso mit und ohne Stativ mit

demselben Endoskop („Versuch Kreis mit/ohne Stativ“) zusammen. Als

Vergleich wurde ein Endoskop der Firma Storz herangezogen, welches in

einer geraden Bewegung mit Stativ benutzt wurde („Storz Gerade mit Stativ“).

Diese Versuche wurden dann mit einer Einstellung des Kourogi – und vier

(log.rsz mit 10, 20, 30 und 40) Einstellungen des LogSearch Algorithmus

durchgeführt. Es resultierten 250 ausgegebene Wertetabellen mit diffAVG,

250 Geschwindigkeitsangaben (Framerate) in fps sowie 250 Panoramabilder.

Diese wurden anschließend nach ihrer Verwendbarkeit evaluiert, sodass 250

Bewertungen hinzukommen.

Es gilt zu beurteilen, ob sich mit dem LS Algorithmus eine bessere Bildqualität

und höhere Geschwindigkeit als mit dem Kourogi Algorithmus erzielen lässt,

und welche Einstellung von log.rsz zu den besten Ergebnissen führt.

3.1 Darstellung der Rohdaten Nachfolgend soll am Beispiel eines Versuches aus der dritten Versuchsreihe

des Aufbaus „Gerade ohne Stativ“ mit dem LogSearch Algorithmus 40 die

Rohdatenform dargestellt werden. Er ist als Beispiel gut geeignet, da sich die

Werte ähneln und keine auffälligen Ausreißer vorhanden sind; auch ist das

Panoramabild sehr anschaulich.

In dieser Tabellenform (Tab.2) werden die Daten von der IM Software nach

Abschluss des Mosaicing Prozesses ausgegeben. Die erste Spalte bezeichnet

die Einzelbilder, aus denen das Mosaic zusammengesetzt wird. Als

Referenzframe fungiert das Bild Standard000.bmp, welches jedoch nicht

aufgeführt ist. Ausschlaggebend für die Auswertung sind die Übergänge der

einzelnen Bilder auf das folgende und nicht das einzelne Bild als solches. Für

diese Arbeit ist nur die Spalte diffAVG (s.o.) von Bedeutung, aus deren Werte

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anschließend der Mittelwert (MW) und die Standardabweichung (Stabw)

berechnet wurden.

DiffAVG dient als Maß für die Güte des Panoramabildes. Für jedes Bildpaar

gibt es einen Überlappungsbereich d.h. die Schnittmenge der auf das

Panoramabild transformierten Maskenregionen. In diesem Bereich wird die

Grauwert-Differenz zwischen allen Pixeln berechnet und der Mittelwert als

DiffAVG ausgegeben. Je kleiner DiffAVG, desto besser sollte grundsätzlich die

Übereinstimmung sein.

Tab. 2 Ausgabetabelle der Werte eines IM Prozesses, in diesem Fall Versuch 3 des Aufbaus Gerade ohne Stativ mit LS 40

file delta_a acceptpix acc_perc diffAvg[pix] diffMax[pix] Standard001.bmp 0.6045 23 47.9167 3.8792 190.065 Standard002.bmp 0.3821 27 56.25 2.8566 168.118 Standard003.bmp 0.3952 27 56.25 2.9234 111.371 Standard004.bmp 0.7698 27 56.25 3.1685 185.695 Standard005.bmp 0.8985 21 43.75 3.024 123.794 Standard006.bmp 0.1512 29 60.4167 3.3618 132.459 Standard007.bmp 1.0652 26 54.1667 3.0366 156.608 Standard008.bmp 0.432 33 68.75 2.7751 125.205 Standard009.bmp 0.3058 34 70.8333 3.1667 160.318 Standard010.bmp 0.2479 29 60.4167 3.5218 150.427 Standard011.bmp 0.4183 30 62.5 3.808 164.177 Standard012.bmp 1.6088 29 60.4167 3.6561 183.982 Standard013.bmp 1.3837 28 58.3333 2.6778 155.129 Standard014.bmp 1.1312 31 64.5833 2.6212 112.032 Standard015.bmp 1.122 30 62.5 3.1015 145.466 Standard016.bmp 0.6527 31 64.5833 3.0357 152.691 Standard017.bmp 1.2178 24 50 3.1534 147.039 Standard018.bmp 1.0657 32 66.6667 3.3498 189.302 Standard019.bmp 0.2547 27 56.25 3.0067 155.943 Standard020.bmp 1.0727 23 47.9167 2.9007 154.819 Standard021.bmp 1.2392 27 56.25 3.3791 147.373 Standard022.bmp 2.7303 10 20.8333 4.0602 196.778 Standard023.bmp 1.2929 10 20.8333 3.6719 161.965 Standard024.bmp 0.8085 20 41.6667 3.7925 156.527 Standard025.bmp 1.224 14 29.1667 3.5923 151.21 Standard026.bmp 1.1348 18 38.2979 4.3744 168.639 Standard027.bmp 0.2758 25 53.1915 3.9819 180.251 Standard028.bmp 0.5743 23 48.9362 3.1188 148.102 Standard029.bmp 0.932 16 33.3333 3.3916 161.121 Standard030.bmp 0.9741 18 37.5 3.4263 151.632 Standard031.bmp 0.5427 20 41.6667 3.5857 147.173 Standard032.bmp 1.2333 23 47.9167 3.2772 178.005 Standard033.bmp 0.4756 27 56.25 3.9159 187.418 Standard034.bmp 0.3124 25 52.0833 3.1584 161.521 Standard035.bmp 0.7494 25 52.0833 3.4673 215.983 Standard036.bmp 0.8886 23 47.9167 3.5594 222.444

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Standard037.bmp 0.5133 26 54.1667 2.8164 140.009 Standard038.bmp 0.0654 27 56.25 3.5829 165.762 Standard039.bmp 0.1679 24 50 3.9835 233.833 Standard040.bmp 0.5003 21 43.75 3.4143 176.64 Standard041.bmp 1.4976 25 52.0833 2.9243 101.852 Standard042.bmp 0.4874 12 25 3.4955 182.127 Standard043.bmp 0.6478 13 27.0833 3.3358 204.57 Standard044.bmp 0.3452 24 50 3.1983 154.976 Standard045.bmp 0.45 22 45.8333 2.8098 150.288 Standard046.bmp 0.1171 10 20.8333 3.2667 179.06 Standard047.bmp 1.2173 23 47.9167 2.8979 142.152 Standard048.bmp 1.1664 11 22.9167 2.7298 155.785 Standard049.bmp 1.0762 10 20.8333 3.3018 178.745 Standard050.bmp 0.5875 13 27.0833 3.2754 150.287 Standard051.bmp 0.8875 17 35.4167 3.2005 173.787 Standard052.bmp 0.8354 17 35.4167 3.6607 155.023 Standard053.bmp 0.3578 16 33.3333 3.3313 169.941 Standard054.bmp 0.3659 10 20.8333 4.0419 196.895 Standard055.bmp 0.5351 11 22.9167 3.2894 160.179 Standard056.bmp 0.2693 16 33.3333 3.3154 169.347 Standard057.bmp 0.5457 16 33.3333 3.2748 180.381 Standard058.bmp 0.556 16 33.3333 2.9028 142.36 Standard059.bmp 0.7672 18 37.5 3.2395 140.627 Standard060.bmp 0.5193 18 37.5 3.6275 202.273 Standard061.bmp 1.25 10 20.8333 3.962 237.05 Standard062.bmp 0.9899 15 31.25 3.0995 157.442 Standard063.bmp 1.571 10 20.8333 3.4706 193.901 Standard064.bmp 0.7195 14 29.1667 3.6329 157.075 Standard065.bmp 0.3251 14 29.1667 3.2714 143.421 Standard066.bmp 1.889 10 20.8333 3.6161 202.429 Standard067.bmp 0.1599 13 27.0833 3.292 162.559 Standard068.bmp 1.3067 10 20.8333 4.1487 234.651 Standard069.bmp 0.4438 16 33.3333 3.718 216.806 Standard070.bmp 0.7539 10 20.8333 3.4788 208.985 Standard071.bmp 0.6009 12 25 2.9457 212.588 Standard072.bmp 0.9162 12 25 2.967 180.37 Standard073.bmp 1.0067 12 25 2.7861 181.007 Standard074.bmp 1.142 11 22.9167 3.3166 215.562 Standard075.bmp 0.4217 10 20.8333 3.4587 227.958 Standard076.bmp 0.7009 10 20.8333 3.1412 183.269 Standard077.bmp 0.5793 10 20.8333 3.0528 178.45 Standard078.bmp 2.1095 10 20.8333 3.2972 163.856 Standard079.bmp 0.6181 10 20.8333 3.5185 187.05 Standard080.bmp 0.3286 10 20.8333 3.1732 170.907 Standard081.bmp 1.0508 10 20.8333 3.6467 219.476 Standard082.bmp 0.4839 14 29.1667 3.6667 197.006 Standard083.bmp 1.2891 10 20.8333 3.1543 153.816 Standard084.bmp 1.6959 10 20.8333 2.7785 138.505 Standard085.bmp 2.8541 10 20.8333 3.1631 142.624 Standard086.bmp 0.2183 10 20.8333 3.2483 180.945 Standard087.bmp 0.8117 10 20.8333 2.918 134.445 Standard088.bmp 0.6368 10 20.8333 2.9445 189.285

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Standard089.bmp 1.0765 10 20.8333 3.0182 170.168 Standard090.bmp 0.2931 10 20.8333 3.0387 152.989 Standard091.bmp 0.9864 10 20.8333 3.2287 187.107 Standard092.bmp 0.4288 10 20.8333 3.0664 231.737 Standard093.bmp 1.5297 10 20.8333 3.165 178.825 Standard094.bmp 1.7163 10 20.8333 3.4029 160.09 Standard095.bmp 1.4174 10 20.8333 2.9575 247.113 Standard096.bmp 2.8372 10 20.8333 3.0751 204.313 Standard097.bmp 1.98 10 20.8333 3.5319 193.859 Standard098.bmp 3.4301 10 20.8333 3.3888 178.874 Standard099.bmp 0.9487 10 20.8333 3.4635 186.689 Standard100.bmp 1.9846 10 20.8333 3.9662 213.701 MW 3.3189 Stabw 0.3601 Die Geschwindigkeit, mit der das Mosaic erstellt wurde betrug 1,84 fps.

Das nachfolgende Bild (Abb. 11) zeigt das zum oben genannten Beispiel

gehörige Panoramabild. Es wurde anschließend mit der Note 2 („brauchbar“)

bewertet.

Abb. 11 Panoramabild von Versuch 3 LS 40, Aufbau Gerade ohne Stativ

Es zeigt zeigt sich das Foramen Monroi des rechten Seitenventrikels

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3.2 Auswertung der Versuchsanordnungen Die Mittelwerte und Standardabweichungen der einzelnen Versuche wurden in

folgenden Tabellen gesammelt. Um zu eruieren, ob sich die Ergebnisse von

Kourogi (K) gegen LogSearch (LS) und innerhalb von LS mit seinen vier

Einstellungen signifikant abgrenzen, wurde ein gepaarter Student´scher t-test

verwendet. Als Signifikanzniveau wurde p<0,05 festgelegt. Die Qualität der

Panoramabilder wurde von einem erfahrenen Neurochirurgen auf deren

Verwendbarkeit in einem möglichen operativen Einsatz geprüft und mit den

Noten 1 bis 4 bewertet. Zusätzlich wurde überprüft, ob eine Korrelation

zwischen DiffAVG und der Bewertung vorliegt. Dazu wurde zur Übersicht die

Verteilung der Mittelwerte DiffAVG in Abhängigkeit der Bewertung graphisch

dargestellt und mit der Regressionsgeraden versehen. Darüber hinaus wurde

der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman bestimmt. Das

Signifikanzniveau liegt wieder bei p<0,05.

3.2.1 Gerade ohne Stativ

3.2.1.1 DiffAVG

Tab. 3 Zusammenfassung der Mittelwerte (MW) und Standardabweichungen (Stabw) der DiffAVG Werte des Versuchaufbaus Gerade ohne Stativ

Ver

such

MW

_K

Sta

bw_K

MW

_LS

_10

Sta

bw_L

S_1

0

MW

_LS

_20

Sta

bw_L

S_2

0

MW

_LS

_30

Sta

bw_L

S_3

0

MW

_LS

_40

Sta

bw_L

S_4

0

1 3.2902 0.3839 3.6415 0.5363 3.1148 0.2997 3.0329 0.3273 3.0450 0.2593 2 3.7678 0.4184 3.8792 0.4866 3.5736 0.3816 3.4593 0.3691 3.5211 0.3440 3 3.5485 0.3851 3.6847 0.5536 3.4552 0.4562 3.3001 0.3856 3.3186 0.3601 4 4.1725 1.1707 4.2283 1.2295 4.1029 1.0223 4.0499 1.0287 3.9054 1.0383 5 3.4745 0.3205 3.4971 0.4636 3.4484 0.3860 3.3620 0.3784 3.1728 0.3477 6 4.1771 0.4881 4.3343 0.8450 3.8503 0.7146 3.6030 0.5789 3.5971 0.6279 7 3.8763 0.4361 3.9511 0.7027 3.6286 0.5853 3.3997 0.5051 3.4039 0.3976 8 3.6549 0.3827 3.7253 0.4101 3.4540 0.4923 3.2818 0.3504 3.2579 0.3864 9 3.4769 0.4813 3.6013 0.5732 3.5033 0.5301 3.4805 0.5676 3.4952 0.5507

10 4.3230 0.7435 4.3230 1.1030 4.0236 1.2104 3.8553 0.9300 3.8550 1.3860 MW 3.7762 0.5210 3.8866 0.6903 3.6155 0.6078 3.4824 0.5421 3.4572 0.5698 stabw 0.3512 0.2557 0.3112 0.2814 0.2989 0.2953 0.2931 0.2483 0.2782 0.3642

varianz 0.1234 0.0654 0.0969 0.0792 0.0893 0.0872 0.0859 0.0616 0.0774 0.1326

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27

Median 3.7113 0.4272 3.8023 0.5634 3.5384 0.5112 3.4295 0.4453 3.4496 0.3920

t-test gegen K 0.0062 0.0016 0.0019

0.1477 0.0007 0.5002

0.0002 0.5098 t-Test gegen LS 10 0.0004 0.0414 0.0002 0.0002 2.8E-05 0.0518 t-Test gegen LS 20 0.0003 0.0646 0.0003 0.2466 t-Test gegen LS 30 0.3360 0.5909

Versuch Gerade ohne Stativ

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

MW_K MW_LS_10 MW_LS_20 MW_LS_30 MW_LS_40

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Abb. 12 Darstellung der Mittelwerte (MW) der DiffAVG Messwerte bei Kourogi (K) bzw. LogSearch

(LS) in den Einstellungen log.rsz mit 10, 20, 30 und 40

Versuch 4 weißt in allen Einstellungen eine hohe Standardabweichung von >1

auf, in Versuch 10 liegt sie bei LS 10, 20 und 40 >1. Die Mittelwerte verlaufen

tendenziell gleichförmig, bis auf Versuch 9 liegen die Werte von LS 40 unter

denen von K. Die niedrigsten Werte insgesamt liefert Versuch 1 bis auf die

Einstellung LS 10. Die Auswertung des t-Tests zeigt, dass signifikante

Unterschiede der Mittelwerte zwischen K und LS 10, 20, 30, 40 bestehen,

ebenso zwischen LS 10 und LS 20, 30, 40 sowie zwischen LS 20 und LS 30,

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28

40. Es gilt jeweils p<0,05. Lediglich der Unterschied zwischen LS 30 und LS

40 ist mit p=0,336 nicht signifikant.

3.2.1.2 Geschwindigkeit in fps

Tab. 4 Zusammenfassung der einzelnen Framerates des Versuchaufbaus Gerade ohne Stativ in fps

Versuch K LS_10 LS_20 LS_30 LS_40 1 2.78 2.19 2.35 2.31 2.26 2 2.75 2.03 2 1.91 1.82 3 2.79 2.05 2.03 1.95 1.84 4 2.99 1.96 1.7 1.6 1.59 5 2.87 1.98 1.89 1.8 1.78 6 2.63 2.01 1.91 1.81 1.76 7 2.84 2.06 2.02 1.88 1.78 8 2.78 2.07 1.92 1.74 1.74 9 3.01 2.04 1.85 1.66 1.68

10 1.96 2.04 2.02 1.94 1.85 MW 2.7400 2.0430 1.9690 1.8600 1.8100 stabw 0.2960 0.0622 0.1679 0.1966 0.1763 varianz 0.0876 0.0039 0.0282 0.0387 0.0311 Median 2.7850 2.0400 1.9600 1.8450 1.7800

t-Test gegen K 5.31666E-05 0.0001 7.0615E-05 2.71287E-05 t-Test gegen LS 10 0.0718 0.0038 0.0002 t-Test gegen LS 20 4.41051E-05 1.43221E-06 t-Test gegen LS 30 0.0076

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29

Gerade ohne Stativ

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

K LS_10 LS_20 LS_30 LS_40

fps

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Abb. 13 Übersicht der Framerate in fps im Verlauf des Versuches

Im Modus Kourogi zeigt sich die höchste Standardabweichung von 0,296.

Auffällig ist dabei Versuch 10, dessen Framerate nur 1,96 fps beträgt. Im

Mittel aller Versuche nimmt die Anzahl der fps von K zu LS 40 kontinuierlich ab.

Als Ausnahme fällt Versuch 1 auf, dessen Geschwindigkeit von LS 10 zu LS

20 von 2,19 fps auf 2,35 fps wieder zunimmt um dann wieder abzufallen. In

Versuch 9 steigt die Framerate in LS 30 mit 1,66 fps auf 1,68 fps bei LS 40

minimal an. Die Geschwindigkeitsunterschiede zeigen immer p<0,05 und

damit signifikant, nur der Unterschied LS 10 zu LS 20 fällt mit p= 0,0718 nicht

signifikant aus.

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30

3.2.1.3 Evaluation der Bildqualität

Tab. 5 Bewertung der Bildqualität nach folgendem Bewertungsschlüssel: 1= sehr gut/gut geeignet, 2 = brauchbar (akzeptabel), 3= fraglich verwendbar, 4 = unbrauchbar

Versuch K LS_10 LS_20 LS_30 LS_40 1 3 3 2 1 1 2 4 4 4 4 4 3 4 3 3 2 2 4 4 4 4 4 4 5 4 3 3 2 2 6 3 2 1 1 1 7 3 3 2 2 2 8 2 3 2 2 2 9 4 4 4 4 4

10 4 4 4 4 4 MW 3.5 3.3 2.9 2.6 2.6 stabw 0.70710678 0.67494856 1.10050493 1.26491106 1.26491106 Varianz 0.5 0.45555556 1.21111111 1.6 1.6 Median 4 3 3 2 2

Bei der Beurteilung der Bildqualität fällt eine Verringerung der Mittelwerte im

Verlauf von 3,5 bei K zu 2,6 bei LS 40 auf. In den Versuchen 2,4,9 und 10 ist

die Bildqualität jedoch durchweg unbrauchbar (4). Versuch 8 zeigt im

Vergleich von K zu LS 10 eine Verschlechterung von „brauchbar“ (2) zu

„fraglich verwendbar“ (3). Die Noten von LS 30 und LS 40 sind jeweils

identisch.

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31

3.2.1.4 Korrelation

Gerade ohne Stativ

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

5

0 1 2 3 4 5

Bewertung

Diff

AV

G

Abb. 14 Darstellung der MW von DiffAVG in Abhängigkeit der Bewertung des Panoramabildes

Die Abbildung verdeutlicht den Zusammenhang zwischen DiffAVG und der

Bewertung des Panoramabildes. Die Regressionsgerade weißt eine positive

Steigung auf (0,15). Die Werte erstrecken sich über einen großen

Wertebereich der y-Achse. In der Bewertung mit der Note 2 ist ein Extremwert

von 4,33 zu finden.

Tab. 6 Berechnung des Spearman Korrelationskoeffizienten

DiffAVG Bewertung Spearman-Rho DiffAVG Korrelationskoeffizient 1.000 .489(**) Sig. (2-seitig) . .001 N 50 50 Bewertung Korrelationskoeffizient .489(**) 1.000 Sig. (2-seitig) .001 . N 50 50

** Die Korrelation ist auf dem 0,01 Niveau signifikant (zweiseitig). Der geringe Korrelationskoeffizient zwischen DiffAVG und der Bewertung

(r=0,489) ist mit p<0,001 hoch signifikant.

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32

3.2.1.5 Beispielbilder

Exemplarisch sollen einige Panoramen des Versuchaufbaus vorgestellt

werden, welche durch ihre Werte oder ihre Bildqualität auffallen. Sie sind

jeweils im gleichen Größenverhältnis wie das original Panoramabild gehalten.

Abb. 15 Versuch 1, LS 40, DiffAVG: 3.04, 2.26 fps, sehr gut/gut geeignet (1) Es zeigt sich das Foramen Monroi mit darunter liegendem Plexus Choroideus.

Abb. 16 Versuch 6, K, Diff AVG: 4.17, 2.63 fps, fraglich verwendbar (3)

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33

Abb. 17 Versuch 6, K, DiffAVG: 4.17, 2.63 fps, brauchbar (2)

Abb. 18 Versuch 6, LS 40, DiffAVG: 3.59, 1.76 fps, sehr gut/gut geeignet (1)

Abb. 19 Versuch 7, LS 20, DiffAVG: 3.62, 2.02 fps, brauchbar (2) 33

Abb. 20 Versuch 10, LS 30, DiffAVG: 3.85, 1.94 fps, unbrauchbar (4)

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34

3.2.2 Gerade mit Stativ 3.2.2.1 DiffAVG

Tab. 7 Übersicht der Mittelwerte (MW) und Standardabweichungen (Stabw) von DiffAVG des Versuches „Gerade mit Stativ“

Ver

such

MW

_K

Sta

bw_K

MW

_LS

_10

Sta

bw_L

S_1

0

MW

_LS

_20

Sta

bw_L

S_2

0

MW

_LS

_30

Sta

bw_L

S_3

0

MW

_LS

_40

Sta

bw_L

S_4

0

1 3.3417 0.2962 3.5518 0.3764 3.3675 0.3359 3.2013 0.3034 3.1363 0.2633 2 3.3288 0.3592 3.6749 0.4786 3.3675 0.3581 3.2306 0.3306 3.2030 0.3254 3 3.4904 0.3966 3.5768 0.4872 3.2292 0.3960 3.1154 0.4219 3.1276 0.3562 4 3.5857 0.5138 3.8610 0.6744 3.4264 0.5545 3.1956 0.4656 3.3208 0.3985 5 3.4186 0.4161 3.6227 0.5021 3.4066 0.4698 3.0864 0.3577 3.1083 0.3798 6 3.4198 0.5056 3.4995 0.6263 3.2869 0.5871 3.1673 0.5698 3.0651 0.4193 7 3.3570 0.3955 3.4992 0.5642 3.1672 0.4030 2.9981 0.3552 2.9566 0.3348 8 3.8936 0.5479 4.1416 0.6308 3.5574 0.6631 3.3184 0.5260 3.5833 0.5129 9 3.8027 0.7403 3.8349 0.6939 3.4157 0.4932 3.4397 0.6312 3.3445 0.6046

10 3.4033 0.3516 3.6853 0.4160 3.4023 0.3263 3.2953 0.3140 3.3313 0.2892 MW 3.5042 0.4523 3.6948 0.5450 3.3627 0.4587 3.2048 0.4275 3.2177 0.3884 stabw 0.1975 0.1289 0.2009 0.1095 0.1106 0.1148 0.1261 0.1158 0.1800 0.1037 varianz 0.0390 0.0166 0.0404 0.0120 0.0122 0.0132 0.0159 0.0134 0.0324 0.0108 Median 3.4192 0.4064 3.6488 0.5332 3.3849 0.4364 3.1984 0.3898 3.1697 0.3680

t-test gegen K 0.0002 0.0009 0.0172 0.8415 0.0001 0.1369 3.88E-

05 0.0004 t-Test gegen LS 10

1.24E-05 0.0032

3.19E-06 0.0001

2.43E-09

1.79E-05

t-Test gegen LS 20 0.0005 0.2346 0.0011 0.0236 t-Test gegen LS 30 0.7238 0.0282

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35

Gerade mit Stativ

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

MW_K MW_LS_10 MW_LS_20 MW_LS_30 MW_LS_40

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Abb. 21 Verlauf der Mittelwerte von DiffAVG des Versuches „Gerade mit Stativ“

Die höchste Standardabweichung ist mit 0,74 bei K in Versuch 9 zu

beobachten, der Gesamtmittelwert liegt ab LS 20 (3,36) unter dem Niveau von

K (3,5). Im Verlauf steigen die einzelnen Mittelwerte zu LS 10 an, um dann

auch abzusinken. In V 3,4,8,10 jedoch ist der MW in LS 30 geringer als in LS

40. Insgesamt sind die Unterschiede der MW zwischen den einzelnen

Einstellungen signifikant, lediglich der Unterschied zwischen LS 30 und LS 40

mit p=0,72 erfüllt dieses Kriterium nicht.

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36

3.2.2.2 Geschwindigkeit in fps

Tab. 8 Darstellung der Geschwindigkeit in fps des Versuches „Gerade mit Stativ“

Versuch K LS_10 LS_20 LS_30 LS_40 1 2.77 2.27 2.42 2.41 2.33 2 2.86 2.2 2.35 2.32 2.2 3 2.76 1.99 1.97 1.89 1.79 4 2.9 2.15 1.96 1.81 1.74 5 2.99 2.22 2.16 2.01 1.93 6 2.7 1.97 1.86 1.8 1.72 7 2.7 2.13 2.11 1.95 1.87 8 2.67 2.02 1.87 1.72 1.64 9 2.83 2.04 1.84 1.81 1.71

10 3.04 2.43 2.55 2.53 2.49 MW 2.8220 2.1420 2.1090 2.0280 1.9420 stabw 0.1259 0.1441 0.2549 0.2933 0.2946 varianz 0.0159 0.0208 0.0650 0.0860 0.0868 Median 2.8000 2.1400 2.0400 1.9200 1.8300

t-Test gegen K 3.99591E-09 2.2491E-06 3.83817E-06 1.45553E-06 t-Test gegen LS 10 0.4588 0.0786 0.0060 t-Test gegen LS 20 0.0040 1.57143E-05 t-Test gegen LS 30 7.8248E-07

Gerade mit Stativ

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

K LS_10 LS_20 LS_30 LS_40

fps

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Abb. 22 Verlauf der Geschwindigkeit in fps des Versuches „Gerade mit Stativ“

Die höchste Geschwindigkeit liegt bei K in V 10 vor (3,04 fps). Die Framerate

nimmt von K zu LS 40 kontinuierlich ab, nur in V 1 und V 2 steigt sie von LS

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37

10 (2,27 und 2,2 fps) zu 20 (2,42 und 2,35 fps) an, um dann auf höhere bzw

gleiche Werte als in LS 10 bei LS 40 (2,33 und 2,2 fps) wieder abzusinken. Bis

auf die Unterschiede von LS 20 zu LS 10 (p=0,45) und von LS 30 zu LS 10 (p=

0,078) sind sie zwischen den Algorithmen und innerhalb von LS signifikant.

3.2.2.3 Bildqualität

Tab. 9 Übersicht der Bildqualität nach dem Bewertungsschlüssel: 1= sehr gut/gut geeignet, 2 = brauchbar (akzeptabel), 3= fraglich verwendbar, 4 = unbrauchbar

Versuch K LS_10 LS_20 LS_30 LS_40 1 4 3 2 2 2 2 2 4 3 2 2 3 3 2 2 2 3 4 3 4 4 3 3 5 4 3 2 2 2 6 2 2 2 2 2 7 1 2 1 2 1 8 3 3 2 2 2 9 3 3 4 4 3

10 3 2 2 2 2 MW 2.8 2.8 2.4 2.3 2.2 stabw 0.91893658 0.78881064 0.96609178 0.67494856 0.63245553 Varianz 0.84444444 0.62222222 0.93333333 0.45555556 0.4 Median 3 3 2 2 2

Der Verlauf der einzelnen Noten ist in diesem Versuch insgesamt nicht

homogen. Der Gesamtmittelwert sinkt ab LS 20 unter dem Niveau von K. Es

ist zu beobachten, dass LS 40 in Versuch 1 und 8 eine bessere Bildqualität als

K aufweist, Versuch 3 zeigt jedoch bei LS 30 eine „brauchbare“ (2) Bildqualität

während sie bei LS 40 lediglich „fraglich verwendbar“ (3) ist.

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38

3.2.2.4 Korrelation

Gerade mit Stativ

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

0 1 2 3 4 5Bewertung

Diff

AV

G

Abb. 23 Darstellung der Mittelwerte abhängig von der Bewertung mit Regressionsgerade Die Steigung der Regressionsgeraden ist positiv (0,13). Die Werte bei Note 3

bilden das größte Intervall (3,12 - 4,14), mit der Bewertung 1 sind nur 3 Werte

vertreten.

Tab. 10 Berechnung des Korrelationskoeffizienten nach Spearman

DiffAVG Bewertung Spearman-Rho DiffAVG Korrelationskoeffizient 1.000 .493(**) Sig. (2-seitig) . .001 N 50 50 Bewertung Korrelationskoeffizient .493(**) 1.000 Sig. (2-seitig) .001 . N 50 50

** Die Korrelation ist auf dem 0,01 Niveau signifikant (zweiseitig).

Der Korrelationskoeffizient zwischen DiffAVG und Bewertung ist mit r=0,493

gering ausgeprägt und hoch signifikant (p<0,001).

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39

3.2.2.5 Beispielbilder

Abb. 24 Versuch 1, K, DiffAVG: 3.34, 2.77 fps, unbrauchbar (4)

Abb. 25 Versuch 4, LS 30, DiffAVG: 3.19, 1.81 fps, fraglich verwendbar (3)

Abb. 26 Versuch 7, LS 30, DiffAVG: 2.99, 1.95 fps, brauchbar (2)

Abb. 27 Versuch 7, LS 40, DiffAVG: 2.95, 1.87 fps, sehr gut/ gut geeignet (1)

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40

Abb. 28 Versuch 8, LS 10, DiffAVG: 4.14, 2.02 fps, fraglich verwendbar (3)

Abb. 29 Versuch 9, LS 20, DiffAVG: 3.41, 1.84 fps, unbrauchbar (4)

3.2.3 Kreis ohne Stativ

3.2.3.1 DiffAVG

Tab. 11 Zusammenfassung der Mittelwerte (MW) und Standardabweichungen (Stabw) der Versuche V1-V10 im Versuchsaufbau „Kreis ohne Stativ“

Ver

such

MW

_K

Sta

bw_K

MW

_LS

_10

Sta

bw_L

S_1

0

MW

_LS

_20

Sta

bw_L

S_2

0

MW

_LS

_30

Sta

bw_L

S_3

0

MW

_LS

_40

Sta

bw_L

S_4

0

1 4.0313 0.3990 4.5045 0.4754 4.1644 0.5166 3.9929 0.3967 4.0611 0.4369 2 3.0091 0.3606 3.0949 0.3961 3.0844 0.4733 2.9717 0.4452 2.9191 0.3587 3 3.0311 0.3681 3.3129 0.4866 3.0348 0.4157 2.8973 0.3838 2.9199 0.4021 4 3.0303 0.3944 3.1806 0.4435 2.9265 0.4344 2.8573 0.3836 2.8853 0.3391 5 3.4292 0.4597 3.5084 0.6217 3.2762 0.5343 3.1116 0.5627 3.1034 0.4950 6 3.6775 0.5822 3.8028 0.6213 3.6636 0.6523 3.4544 0.5527 3.4115 0.5242 7 3.4916 0.4373 3.7506 0.5258 3.5056 0.4565 3.4473 0.5154 3.4666 0.4400 8 3.9747 0.7687 4.1995 0.7072 4.0748 0.8087 3.8500 0.8709 3.7738 0.8775 9 3.3689 0.3657 3.6984 0.5703 3.2448 0.5054 3.0760 0.3711 3.1357 0.3983

10 3.5168 0.6650 3.8086 0.8591 3.4849 0.6683 3.4398 0.6345 3.4120 0.6801 3.4560 0.4801 3.6861 0.5707 3.4460 0.5465 3.3098 0.5117 3.3088 0.4952

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41

MW

stabw 0.3688 0.1430 0.4400 0.1382 0.4220 0.1250 0.3942 0.1558 0.3920 0.1662

varianz 0.1360 0.0204 0.1936 0.0191 0.1781 0.0156 0.1554 0.0243 0.1537 0.0276 Median 3.4604 0.4182 3.7245 0.5480 3.3806 0.5110 3.2757 0.4803 3.2736 0.4385 t-test gegen K 0.0002 0.0067 0.7492 0.0012 0.0016 0.0989 0.0022 0.3494 t-Test gegen LS 10 0.0002 0.4133

7.94E-06 0.1304

1.19E-06 0.0385

t-Test gegen LS 20

7.59E-05 0.1486 0.0007 0.0320

t-Test gegen LS 30 0.9501 0.3264

Kreis ohne Stativ

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

MW_K MW_LS_10 MW_LS_20 MW_LS_30 MW_LS_40

1

2

3

4

5

6

7

8

9

19

Abb. 30 Verlauf der Mittelwerte des Versuchaufbaus „Kreis ohne Stativ“

Versuch 8 verzeichnet insgesamt betrachtet die höchsten

Standardabweichungen aller Einstellungen, in V 10 ist sie bei LS 10 mit 0,8591

jedoch am höchsten. Versuch 1 weißt die höchsten Werte für DiffAVG auf, sie

liegen bis auf LS 30 (3,99) jeweils über dem Niveau von 4. Der Verlauf der

Mittelwerte ist gleichförmig, es erfolgt ein Anstieg von K zu LS 10 um dann im

weiteren Verlauf auf niedrigere Werte abzusinken. In Versuch 1,3,4,7 und 9 ist

von LS 30 zu LS 40 jedoch ein Anstieg zu beobachten. Die Differenzen der

Mittelwerte zwischen den Algorithmen und innerhalb den LS Einstellungen

sind bis auf LS 20 gegen K (p=0,74) und LS 40 gegen LS 30 (p=0,95)

signifikant.

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42

3.2.3.2 Geschwindigkeit in fps

Tab. 12 Zusammenfassung der Geschwindigkeit in fps

Versuch K LS_10 LS_20 LS_30 LS_40 1 2.88 2.19 2.46 2.54 2.38 2 2.83 2.21 2.03 1.9 1.8 3 2.79 2.1 2.07 2 1.88 4 2.8 2.07 1.92 1.83 1.7 5 2.61 2.07 1.98 1.88 1.78 6 2.7 2.11 2.05 1.99 1.9 7 2.94 2.27 2.22 2.06 2.01 8 2.25 1.95 1.96 2.08 1.83 9 2.8 2.25 2.09 2.07 1.94

10 2.8 2.29 2.04 1.89 1.82 MW 2.7400 2.1510 2.0820 2.0240 1.9040 stabw 0.1943 0.1086 0.1560 0.2017 0.1886 varianz 0.0377 0.0118 0.0244 0.0407 0.0356 Median 2.8000 2.1500 2.0450 1.9950 1.8550

t-Test gegen K 1.22734E-07 9.33872E-07 1.20784E-05 7.21839E-07 t-Test gegen LS 10 0.1608 0.0989 0.0022 t-Test gegen LS 20 0.082214027 1.06229E-06 t-Test gegen LS 30 7.662E-05

Kreis ohne Stativ

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

K LS_10 LS_20 LS_30 LS_40

fps

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Abb. 31 Verlauf der Geschwindigkeit der Versuche V1-V10 in fps

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43

Bei der Betrachtung der Geschwindigkeit fällt eine große Differenz der

Mittelwerte zwischen K (2,74 fps)und LS 10 (2,15 fps) auf. Die Framerate

steigt in V 1 von 2,19 fps (LS 10) auf 2,54 fps (LS 30) an. In V 8 ist bei LS 30

eine Spitze von 2,08 fps zu verzeichnen, in den weiteren Versuchen fällt sie

von K zu LS 40 kontinuierlich ab. LS 20 (p=0,16) und LS 30 (p=0,09)

unterscheiden sich nicht signifikant von LS 10, ebenso LS 30 gegen LS 20

(p=0,08). In den übrigen Vergleichen sind die Unterschiede jeweils signifikant.

3.2.3.3 Bildqualität

Tab. 13 Übersicht der Bildqualität nach dem Bewertungsschlüssel: 1= sehr gut/gut geeignet, 2 = brauchbar (akzeptabel), 3= fraglich verwendbar, 4 = unbrauchbar

Versuch K LS_10 LS_20 LS_30 LS_40 1 4 3 4 3 4 2 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 2 2 6 4 4 4 4 3 7 4 4 4 4 4 8 4 4 4 4 4 9 4 3 4 3 2

10 4 4 4 4 4 MW 4 3.8 4 3.6 3.5 stabw 0 0.42163702 0 0.6992059 0.84983659 Varianz 0 0.17777778 0 0.48888889 0.72222222 Median 4 4 4 4 4

Der Kourogi Algorithmus liefert wie die Einstellung LS 20 in allen Versuchen

Panoramen mit „unbrauchbarer“ (4) Bildqualität. In LS 10 sind die Bilder nur in

V 1 und V9 „fraglich verwendbar“ (3). In V 5 führt die Einstellung LS 30, 40 zu

Bildern in „brauchbarer“(2) Qualität, ebenso wie LS 40 in V9.

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44

3.2.3.4 Korrelation

Kreis ohne Stativ

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

5

0 1 2 3 4 5

Bewertung

Diff

AV

G

Abb. 32 Darstellung der Mittelwerte in Abhängigkeit der Bewertung

Die Werte für DiffAVG der Noten 3 (3,07 - 4,5) und 4 (2,85 - 4,19) beschreiben

jeweils ein großes Intervall. Eine Steigung der Regressionsgeraden ist

praktisch nicht vorhanden (0,03).

Tab. 14 Berechnung des Korrelationskoeffizienten nach Spearman

DiffAVG Bewertung Spearman-Rho DiffAVG Korrelationskoeffizient 1.000 -.018 Sig. (2-seitig) . .900 N 50 50 Bewertung Korrelationskoeffizient -.018 1.000 Sig. (2-seitig) .900 . N 50 50

Für die Stärke des Zusammenhanges ist der Betrag des

Korrelationskoeffizienten ausschlaggebend. Dieser ist mit r=0,018 sehr gering

ausgeprägt. Es besteht keine Signifikanz (p=0,9).

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45

3.2.3.5 Beispielbilder

Abb. 33 Versuch 1, LS 10, DiffAVG: 4.5, 2.19 fps, fraglich verwendbar (3)

Abb. 34 Versuch 5, LS 10, DiffAVG: 3.5, 2.07 fps, unbrauchbar (4)

Abb. 35 Versuch 5 LS 30, DiffAVG: 3.11, 1.88 fps, brauchbar (2)

Abb. 36 Versuch 7, K, DiffAVG: 3.49, 2.94 fps, unbrauchbar (4)

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46

Abb. 37 Versuch 8, LS 20, DiffAVG: 4.07, 1.96 fps, unbrauchbar (4)

Abb. 38 Versuch 9, LS 40, DiffAVG: 3.13, 1.94 fps, brauchbar (2)

3.2.4 Kreis mit Stativ

3.2.4.1DiffAVG

Tab. 15 Mittelwerte (MW) und Standardabweichungen (Stabw) der Versuche des Versuchaufbaus „Kreis mit Stativ“

Ver

such

MW

_K

Sta

bw_K

MW

_LS

_10

Sta

bw_L

S_1

0

MW

_LS

_20

Sta

bw_L

S_2

0

MW

_LS

_30

Sta

bw_L

S_3

0

MW

_LS

_40

Sta

bw_L

S_4

0

1 3.5749 0.4945 3.7024 0.5519 3.3201 0.4634 3.3194 0.4233 3.2680 0.4694 2 3.1935 0.3630 3.4482 0.5271 3.1318 0.4136 2.9388 0.3860 2.9403 0.3886 3 3.6823 0.3840 3.8654 0.5777 3.4390 0.5475 3.4259 0.5020 3.2139 0.4182 4 3.2921 0.3823 3.5012 0.4804 3.1318 0.3822 3.0075 0.3440 3.0190 0.3772 5 3.0597 0.4711 3.2484 0.4830 3.0755 0.4465 2.9750 0.4776 2.8547 0.4495 6 3.5946 0.4038 3.6091 0.5009 3.3159 0.4768 3.2023 0.4435 3.1935 0.4162 7 3.3380 0.4038 3.4725 0.5015 3.1763 0.3727 3.0332 0.3853 3.0855 0.3811 8 3.4669 0.8474 3.7346 0.7338 3.1144 0.5224 3.1313 0.6820 3.0628 0.5969 9 3.7049 1.0230 3.7792 1.0424 3.5392 0.9877 3.3946 0.9658 3.3357 0.8997

10 3.3896 0.5186 3.6074 0.4859 3.2714 0.5344 3.2064 0.5706 3.0763 0.5136 MW 3.4296 0.5291 3.5968 0.5885 3.2515 0.5147 3.1634 0.5180 3.1050 0.4910 Stabw 0.2136 0.2240 0.1837 0.1767 0.1532 0.1770 0.1758 0.1862 0.1489 0.1589 varianz 0.0456 0.0502 0.0338 0.0312 0.0235 0.0313 0.0309 0.0347 0.0222 0.0253

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47

Median 3.4282 0.4375 3.6083 0.5143 3.2239 0.4701 3.1668 0.4605 3.0809 0.4338

t-test gegen K 9.65E-

05 0.0711 0.0006 0.7251 3.79E-

06 0.6630 6.16E-

07 0.1962 t-Test gegen LS 10

8.13E-06 0.0095

8.63E-08 0.0109

8.97E-08 0.0005

t-Test gegen LS 20 0.0032 0.8721

8.09E-05 0.2214

t-Test gegen LS 30 0.0436 0.0993

Kreis mit Stativ

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

MW_K MW_LS_10 MW_LS_20 MW_LS_30 MW_LS_40

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Abb. 39 Verlauf der Mittelwerte des Versuchaufbaus „Kreis mit Stativ“

Der Verlauf der Mittelwerte ist von K zu LS 40 homogen, erst ansteigend zu LS

10, dann abfallend bis LS 40. Lediglich in V 2,4 und 7 ist ein minimaler Anstieg

von LS 30 zu LS 40 zu beobachten. Versuch 9 zeigt jeweils die höchste

Standardabweichung. Die Differenzen der Mittelwerte sind in allen Fällen

signifikant (jeweils p<0,05)

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48

3.2.4.2 Geschwindigkeit in fps

Tab. 16 Zusammenfassung der Framerate in fps

Versuch K LS_10 LS_20 LS_30 LS_40 1 2.64 2.16 2.17 2.07 1.97 2 2.75 2.18 2.14 1.89 1.81 3 2.76 1.98 2.03 1.93 1.84 4 2.72 2.17 2.05 1.97 1.81 5 2.94 2.19 2.12 1.98 1.88 6 2.88 2.19 2.04 1.91 1.81 7 2.75 2.06 1.99 1.92 1.82 8 2.54 1.9 1.87 1.79 1.65 9 2.72 2.3 2.11 2.02 1.95

10 2.58 1.98 1.96 1.92 1.73 MW 2.7280 2.1110 2.0480 1.9400 1.8270 stabw 0.1225 0.1249 0.0916 0.0764 0.0944 varianz 0.0150 0.0156 0.0084 0.0058 0.0089 Median 2.7350 2.1650 2.0450 1.9250 1.8150 t-Test gegen K 3.99518E-08 1.24662E-08 1.10106E-08 2.00975E-09 t-Test gegen LS 10 0.023965713 0.000262609 1.75584E-06 t-Test gegen LS 20 0.000218227 1.38724E-07 t-Test gegen LS 30 5.98168E-06

Kreis mit Stativ

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

K LS_10 LS_20 LS_30 LS_40

fps

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Abb. 40 Graphische Darstellung der Geschwindigkeit in fps

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49

Die Geschwindigkeit nimmt homogen von K zu LS 40 ab. Auffällig ist eine

große Differenz von K zu LS 10, die besonders in der Differenz der Mittelwerte

(K: 2,72 fps; LS 10: 2,11 fps) deutlich wird. Insgesamt unterscheiden sich die

Geschwindigkeiten in allen Einstellungen signifikant.

3.2.4.3 Bildqualität

Tab. 17 Übersicht der Bildqualität der Panoramabilder nach dem Bewertungsschlüssel: 1= sehr gut/gut geeignet, 2 = brauchbar (akzeptabel), 3= fraglich verwendbar, 4 = unbrauchbar

Versuch K LS_10 LS_20 LS_30 LS_40 1 4 4 4 4 4 2 4 4 4 3 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4 3 3 3 5 4 4 4 4 4 6 4 3 2 2 2 7 4 4 4 4 4 8 4 4 4 4 4 9 4 3 3 3 2

10 4 4 4 4 4 MW 4 3.8 3.5 3.4 3.3 stabw 0 0.42163702 0.70710678 0.6992059 0.8232726 Varianz 0 0.17777778 0.5 0.48888889 0.67777778 Median 4 4 4 3.5 3.5

In den Versuchen 1,5,7,8 und 10 ist die Bildqualität durchweg

„unbrauchbar“ (4). Auffällig ist, dass der Kourogi Algorithmus nur

„unbrauchbare“ Panoramabilder liefert. In Versuch 3 und 4 verbessert sie sich

ab LS 20 auf Note 3. Die besten Resultate liegen in V 6 vor, hier ist ab LS 20

eine Steigerung auf „brauchbar“ (2) zu beobachten, während sie bei K und LS

10 als „fraglich verwendbar“ (3) vorliegen.

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50

3.2.4.4 Korrelation

Kreis mit Stativ

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

0 1 2 3 4 5

Bewertung

Diff

AV

G

Abb. 41 Darstellung der Abhängigkeit vom Mittelwert zur Bewertung

Die Werte von DiffAVG begrenzen in der Bewertung mit der Note 3 den

Wertebereich von 2,93 – 3,77 und mit der Note 4 das Intervall von 2,85 – 3,86.

Die Steigung der Regressionsgeraden beträgt 0,03.

Tab. 18 Berechnung der Korrelation zwischen Mittelwert und Bewertung nach Spearman

DiffAVG Bewertung Spearman-Rho DiffAVG Korrelationskoeffizient 1.000 .074 Sig. (2-seitig) . .610 N 50 50 Bewertung Korrelationskoeffizient .074 1.000 Sig. (2-seitig) .610 . N 50 50

Der Korrelationskoeffizient ist sehr gering ausgeprägt (r=0,074). Es besteht

kein signifikanter Zusammenhang (p=0,61) zwischen der Bewertung und

DiffAVG.

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51

3.2.4.5 Beispielbilder

Abb. 42 Versuch 3, LS 10, DiffAVG: 3.86, 1.98 fps, unbrauchbar (4)

Abb. 43 Versuch 4, LS 40, DiffAVG: 3.01, 1.81 fps, fraglich verwendbar (4)

Abb. 44 Versuch 5, LS 40, DiffAVG: 2.85, 1.88 fps, unbrauchbar (4)

Abb. 45 Versuch 6, K, DiffAVG: 3.59, 2.88 fps, unbrauchbar (4)

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52

Abb. 46 Versuch 6, LS 30, DiffAVG: 3.20, 1.91 fps, brauchbar (2)

Abb. 47 Versuch 9, LS 10, DiffAVG: 3.77, 2.3 fps, fraglich verwendbar (3)

3.2.5 Storz Gerade mit Stativ

3.2.5.1 DiffAVG

Tab. 19 Tabellarische Übersicht der Mittelwerte (MW) und Standardabweichungen (Stabw)

Ver

such

MW

_K

Sta

bw_K

MW

_LS

_10

Sta

bw_L

S_1

0

MW

_LS

_20

Sta

bw_L

S_2

0

MW

_LS

_30

Sta

bw_L

S_3

0

MW

_LS

_40

Sta

bw_L

S_4

0 1 3.9206 0.3485 4.2550 0.4929 3.9454 0.3610 3.7889 0.3811 3.8331 0.3604 2 3.8367 0.4689 4.1564 0.4818 3.8211 0.4508 3.7790 0.4555 3.7379 0.4552 3 3.8945 0.5563 4.2786 0.5993 3.9198 0.5356 3.8100 0.4515 3.8345 0.4763 4 4.5470 0.8103 4.6661 0.9833 4.3319 0.8437 4.2953 0.9406 4.1884 0.8634 5 4.2131 0.7221 4.4074 0.9215 4.1816 0.8249 4.0271 0.8193 3.9270 0.8174 6 4.1626 0.6560 4.5356 0.5412 4.3340 0.5955 3.9936 0.5594 3.9391 0.5513 7 4.1138 0.3870 4.6959 0.6084 4.3042 0.6409 4.0349 0.4692 3.8863 0.5136 8 4.0871 0.4311 4.4669 0.4885 4.1313 0.5118 3.8958 0.3735 3.9536 0.4443 9 3.9963 0.7704 4.3163 0.8078 4.0132 0.7422 3.8496 0.8292 3.7585 0.7308

10 3.6089 0.5735 3.8850 0.6670 3.3452 0.7036 3.3642 0.5879 3.1817 0.4996 MW 4.0381 0.5724 4.3663 0.6592 4.0328 0.6210 3.8838 0.5867 3.8240 0.5712 stabw 0.2526 0.1635 0.2443 0.1839 0.3026 0.1597 0.2407 0.2044 0.2586 0.1710

varianz 0.0638 0.0267 0.0597 0.0338 0.0916 0.0255 0.0579 0.0418 0.0669 0.0293 Median 4.0417 0.5649 4.3618 0.6038 4.0722 0.6182 3.8727 0.5143 3.8604 0.5066

t-test gegen K 1.47E-

05 0.0244 0.9098 0.1404 4.8E-

05 0.5916 0.0003 0.9626 t-Test gegen LS 10

1.19E-06 0.1287

5.63E-08 0.0049

3.12E-07 0.0006

t-Test gegen 0.0023 0.2684 0.0004 0.0502

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53

LS 20 t-Test gegen LS 30 0.0456 0.4117

Storz Gerade mit Stativ

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

MW_K MW_LS_10 MW_LS_20 MW_LS_30 MW_LS_40

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Abb. 48 Mittelwerte des Versuchaufbaus „Storz Gerade mit Stativ“ im Verlauf

In Versuch 4 liegt jeweils in allen Einstellungen die höchste

Standardabweichung vor, auch liegen außer bei LS 10 und LS 20 die höchsten

Werte (z.B. K:4,55) für DiffAVG des Versuchaufbaus vor. DiffAVG in V 10

weißt demgegenüber die niedrigsten Werte auf. Die Werte der Versuche

verhalten sich gleichförmig; es ist ein Anstieg von K zu LS 10 zu beobachten,

welchem ein Absinken folgt. In V1, 3 und 8 steigen die Werte von LS 30 zu LS

40 wieder an. Außer im Vergleich von LS 20 gegen K (p=0,9) ergeben sich für

die Algorithmen signifikant unterschiedliche Ergebnisse.

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54

3.2.5.2 Geschwindigkeit in fps

Tab. 20 Zusammenfassung der Geschwindigkeit der Panoramenerstellung in fps

Versuch K LS_10 LS_20 LS_30 LS_40 1 1.62 1.21 1.35 1.43 1.46 2 1.67 1.25 1.35 1.48 1.46 3 1.71 1.26 1.4 1.44 1.44 4 1.48 1.03 1.02 1.04 0.99 5 1.36 1.01 0.97 0.95 0.92 6 1.49 1.14 1.18 1.22 1.19 7 1.55 1.13 1.16 1.2 1.17 8 1.55 1.17 1.28 1.3 1.28 9 1.4 1.07 1 1.03 0.99

10 1.54 1.18 1.18 1.16 1.1 MW 1.5370 1.1450 1.1890 1.2250 1.2000 stabw 0.1108 0.0867 0.1556 0.1861 0.2046 varianz 0.0123 0.0075 0.0242 0.0346 0.0419 Median 1.5450 1.1550 1.1800 1.2100 1.1800 t-Test gegen K 4.06257E-10 2.64935E-08 1.62455E-06 4.78228E-06 t-Test gegen LS 10 0.097716365 0.042745931 0.207279237 t-Test gegen LS 20 0.030117132 0.588955339 t-Test gegen LS 30 0.012704642

Storz Gerade mit Stativ

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

K LS_10 LS_20 LS_30 LS_40

fps

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Abb. 49 Darstellung der Geschwindigkeit in fps

Die Framerate sinkt im Mittelwert von K (1,537 fps) zu LS 10 (1,145 fps) ab. Im

weiteren Verlauf steigt sie jedoch bei V1, 2, 4 und 6 wieder an, erreicht jedoch

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55

nicht das Niveau von K. Versuch 7 und 8 zeigen einen Anstieg von LS 10 zu

LS 30, die Werte fallen jedoch bei LS 40 wieder ab. Im gepaarten t-Test sind

die Unterschiede von LS 40 gegen LS 10 (p=0,2) und gegen LS 20 (p=0,58),

sowie von LS 20 gegen LS 10 (p=0,09) nicht signifikant. Die restlichen

Unterschiede weisen jedoch einen p-Wert <0,05 auf und sind damit signifikant.

3.2.5.3 Bildqualität

Tab. 21 Übersicht der Bildqualität nach dem Bewertungsschlüssel: 1= sehr gut/gut geeignet, 2 = brauchbar (akzeptabel), 3= fraglich verwendbar, 4 = unbrauchbar

Versuch K LS_10 LS_20 LS_30 LS_40 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 3 2 2 2 2 1 4 3 3 3 2 2 5 3 2 2 2 2 6 1 2 1 1 1 7 1 2 1 1 1 8 1 2 1 1 1 9 2 3 2 2 2

10 1 2 1 2 1 MW 1.6 2.1 1.5 1.5 1.3 stabw 0.84327404 0.56764621 0.70710678 0.52704628 0.48304589 Varianz 0.71111111 0.32222222 0.5 0.27777778 0.23333333 Median 1 2 1 1.5 1

LS 40 zeigt mit einem Mittelwert von 1,3 die beste Bildqualität, die

schlechteste liegt in LS 10 mit 2,1 vor. In V 1 ist sie in allen 5 Einstellungen

„sehr gut“ (1), in V 4 dagegen zeigt sich erst bei LS 30 ein „brauchbares“ (2)

Ergebnis. Durchweg sind die Panoramen in allen Einstellungen mindestens

„fraglich verwendbar“ (3).

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56

3.2.5.4 Korrelation

Storz Gerade mit Stativ

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

5

0 1 2 3 4

Bewertung

Diff

AV

G

Abb. 50 Darstellung der Verteilung der Mittelwerte abhängig von der Bewertung

Die Bewertungen sind auf drei Noten verteilt, die im Fall von Note 1 (3,18 –

4,33) und Note 2 (3,36 – 4,69) mehr als einen ganzen Zahlenbereich

umfassen. Die Steigung der Regressionsgeraden ist 0,22.

Tab. 22 Berechnung der Korrelation nach Spearman

DiffAVG Bewertung Spearman-Rho DiffAVG Korrelationskoeffizient 1.000 .452(**) Sig. (2-seitig) . .001 N 50 50 Bewertung Korrelationskoeffizient .452(**) 1.000 Sig. (2-seitig) .001 . N 50 50

** Die Korrelation ist auf dem 0,01 Niveau signifikant (zweiseitig).

Es besteht eine hohe Signifikanz (p<0,001) zwischen den

Korrelationskoeffizienten der Mittelwerte von DiffAVG und der Bewertung. Die

Korrelation ist gering ausgeprägt (r=0,452).

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57

3.2.5.5 Beispielbilder

Abb. 51 Versuch 4, LS 10, DiffAVG 4.66, 1.03 fps, fraglich verwendbar (3) Blick vom Foramen Monroi (oben im Bild) nach hinten in Richtung Pexus Choroideus (in Bildmitte nach unten verlaufend)

Abb. 52 Versuch 4, LS 40, DiffAVG: 4.18, 0.99 fps, brauchbar (2)

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58

Abb. 53 Versuch 8, LS 30, DiffAVG 3.89, 1.3 fps, sehr gut/gut geeignet (1)

Abb. 54 Versuch 9, LS 10, DiffAVG: 4.31, 1.07 fps, brauchbar (2)

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59

Abb. 55 Versuch 10, K, DiffAVG: 3.60, 1.54 fps, sehr gut/gut geeignet (1)

Abb. 56 Versuch 10, LS 40, DiffAVG: 3.18, 1.1 fps, sehr gut/gut geeignet (1)

3.3 Zusammenfassung der Ergebnisse

Gerade ohne Stativ

Dieser Versuch diente der Simulation einer langsamen orientierenden frei

Hand Übersicht über das mögliche OP Gebiet. Er zeigt, dass der LogSearch

Algorithmus dem Kourogi Algorithmus bezüglich der Werte für DiffAVG und

der Bewertung der Bildqualität ab LS 20 überlegen ist. Dieser Vorteil ist jedoch

mit dem Nachteil einer geringeren Geschwindigkeit verbunden. Zwischen LS

30 und LS 40 gibt es keinen signifikanten Unterschied zwischen DiffAVG und

der Bildqualität, die Geschwindigkeit ist jedoch geringfügig höher (im Mittelwert

um 0.05 fps), sodass sich für diesen Versuchsaufbau LS 30 als die optimale

Einstellung empfiehlt.

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60

Gerade mit Stativ

In diesem Versuch diente das Stativ dem Zweck, das Endoskop stabil zu

halten und mögliche ruckartige Bewegungen zu vermeiden. Es sollte in

konstanter Höhe über die Ventrikeloberfläche geführt werden.

Die Folgerungen aus dem vorherigen Versuch können tendenziell auch auf

diesen angewendet werden. Insgesamt ist auch hier LogSearch dem anderen

Algorithmus überlegen. DiffAVG liegt ab LS 20 insgesamt unter dem Niveau

von K, die Bildqualität ist eher unhomogen verteilt, im Mittelwert jedoch besser

als bei K. Zwischen LS 30 und 40 besteht kein signifikanter Unterschied für

DiffAVG, die Bildqualität ist jedoch bei LS 40 um 0.1 besser. Die

Geschwindigkeit nimmt von K zu LS 40 tendenziell ab, LS 30 ist jedoch um

0.06 fps schneller als LS 40, sodass in Abwägung einer minimal geringeren

Bildqualität, jedoch einer etwas höheren Geschwindigkeit, auch hier, mit Stativ,

LS 30 als beste Einstellung erscheint.

Kreis ohne Stativ

Es war Ziel dieses Versuches zu überprüfen, ob es möglich ist, ein

kreisförmiges Panorama zu erstellen, insbesondere ob der Anschluss zur

Vervollständigung des Kreises an ein bereits vorhandenes Bild gelingt.

Die Ergebnisse für DiffAVG sind ab LS 20 besser als bei K, steigen allerdings

in einigen Fällen von LS 30 zu LS 40 wieder an, jedoch nicht signifikant. Die

Bildqualität ist insgesamt schlecht, die meisten Panoramen sind unbrauchbar.

LS 40 führt im Vergleich zu LS 30 zu einer um 0.1 Noten besseren Bildqualität.

Die Geschwindigkeit nimmt von K zu LS 40 signifikant ab, LS 30 ist um 0.12

fps schneller. Insgesamt sind die Ergebnisse dieses Versuches nicht zufrieden

stellend, jedoch in diesem Zusammenhang erscheint LS 30 als adäquateste

Einstellung.

Kreis mit Stativ

Auch in diesem Versuch sollte durch ein Stativ versucht werden, die Höhe des

Endoskops konstant zu halten.

Die Werte für DiffAVG verbessern sich gegenüber K ab LS 20. Die Bildqualität

ist auch hier insgesamt eher unbrauchbar. Die besten Ergebnisse erzeugen

LS 30 und LS 40, LS 40 ist LS 30 jedoch um die Note 0.1 überlegen. Die

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61

Geschwindigkeit nimmt gegenüber K ab, LS 30 ist jedoch um 0.12 fps

schneller als LS 40. In Abwägung von Geschwindigkeit und Bildqualität ist die

Einstellung LS 30 zu empfehlen.

Storz Gerade mit Stativ

Dieser Versuch diente als exemplarischer Vergleich mit dem Endoskop eines

anderen Herstellers.

Auch hier zeigt sich für DiffAVG ein Anstieg bis LS 20 mit einem

nachfolgenden Absinken. Die Bildqualität ist mindestens „fraglich verwendbar“,

LS 40 ist um 0.2 Noten besser als LS 30. Die Geschwindigkeit nimmt von K zu

LS 10 ab um dann wieder anzusteigen. LS 30 ist um 0.02 fps schneller als LS

40. In diesem Fall ist deshalb LS 40 als optimale Einstellung zu sehen.

3.3.1 DiffAVG

Bei der Betrachtung der Gesamtergebnisse fällt auf, dass sich die Mittelwerte

für DiffAVG bei den fünf Versuchsaufbauten auf einem ähnlichen

Zahlenniveau befinden. Die Ergebnisse der Bildqualität unterscheiden sich

jedoch in den fünf Versuchen stark.

In den jeweils zwei Versuchen mit gerader bzw. kreisförmiger Bewegung mit

dem Endoskop der Fa Wolf ähneln sich die Ergebnisse. Die Mittelwerte von

DiffAVG liegen im Bereich 3.45 – 3.88 (Gerade ohne Stativ) und 3.2 – 3.69

(Gerade mit Stativ). Zwischen DiffAVG und den Noten zur Bildqualität liegt

jeweils eine geringe Korrelation hoher Signifikanz vor. Bei den kreisförmigen

Versuchen befinden sich die Mittelwerte für DiffAVG in einem ähnlichen

Zahlenbereich, 3.3 – 3.68 (Kreis ohne Stativ) und 3.1 – 3.59 (Kreis mit Stativ).

Die Korrelationskoeffizienten sind nur sehr gering ausgeprägt, jedoch nicht

signifikant.

Hieraus lässt sich der Schluss ziehen, dass DiffAVG als globales Maß zur

Beurteilung der Bildqualität nur bedingt geeignet ist. Für die Versuche mit

gerader Bewegung scheint es aber durchaus geeignet zu sein. So weist

beispielsweise im Detail betrachtet Versuch 10 des Versuchaufbaus Gerade

ohne Stativ hohe Werte für DiffAVG auf und die Qualität ist unbrauchbar (Abb.

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62

20), analog dazu Versuch 1 mit niedrigeren Werten und einer sehr guten

Qualität (Abb. 15).

Ein Problem der Korrelation zwischen DiffAVG und der Bildqualität liegt in der

Feinheit der Unterschiede. So sind Unterschiede zwischen zwei Einstellungen

mittels DiffAVG auf Datenebene zwar messbar, ein visueller Unterschied ist

oftmals jedoch nur im direkten Vergleich beider Panoramen möglich. Bei einer

randomisierten Präsentation der Bilder ist es deshalb möglich, dass die Bilder

die gleiche Bewertung erhalten.

Abb. 57 Gerade mit Stativ, Versuch 8, LS 20, DiffAVG 3.56, brauchbar (2)

Abb. 58 Gerade mit Stativ, Versuch 8, LS 30, DiffAVG 3.31, brauchbar (2)

Insgesamt eine Ausnahme stellt der Versuchsaufbau „Storz Gerade mit

Stativ“ dar. Die Mittelwerte für DiffAVG liegen zwischen 3.8 – 4.2 und somit

höher als in den anderen Versuchen. Die Bildqualität ist jedoch besser

bewertet. DiffAVG und die Bildqualität korrelieren gering mit hoher Signifikanz.

Dies bestätigt, dass sich die DiffAVG Werte nur innerhalb eines

Versuchaufbaus vergleichen lassen. Die hohen Werte für DiffAVG lassen sich

mit der größeren endoskop- bedingten Bildfläche erklären, die aus dem

größeren Linsendurchmesser resultiert (Storz 4mm, Wolf 2.7mm). Da bei einer

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63

größeren Fläche auch der Überlappungsbereich der Bildpaare höher ist und

geht somit eine größere Anzahl Pixel in die Berechnung ein

Ebenfalls aus der größeren Bildfläche resultiert die geringere Geschwindigkeit

dieses Versuchaufbaus in fps, welche zu einer höheren Rechenbelastung und

damit einer niedrigeren Framerate führt. Insgesamt weist das Storz Endoskop

auf Grund des größeren Linsendurchmessers eine höhere Lichtstärke auf. Die

Bilder erscheinen selbst bei einer schlechten Benotung heller und detaillierter

als im Vergleich zu den Panoramen des Wolf Endoskops. Dieses hat

womöglich auch durch häufiges Benutzen und Sterilisieren auf Grund von

Linsenverschleiß etwas seiner Lichtstärke eingebüßt.

4. Diskussion

In dieser Arbeit sollte die Möglichkeit untersucht werden, mittels eines

Computerprogramms aus endoskopischen Einzelbildern ein Panoramabild zu

erstellen und so die Übersicht im Operationsgebiet zu verbessern. Dabei

wurden zwei Logarithmen und deren Einstellungen miteinander verglichen, um

ein optimales Ergebnis zu erhalten. Auch sollte untersucht werden, ob sich

DiffAVG zur Vorhersage der Bildqualität eignet.

Insgesamt erscheint Image Mosaicing für einen operativen Einsatz nutzbar. Es

zeigte sich, wie im vorherigen Kapitel beschrieben, dass der LogSearch- dem

Kourogi Algorithmus überlegen ist. DiffAVG als Maß zur Beurteilung der

Bildqualität ist jedoch am ehesten nur innerhalb der Teilversuche vegleichbar.

Nachfolgend erfolgt eine repräsentative Darstellung von Image Mosaicing

Systemen in der Literatur.

Image Mosaicing wird in der Medizintechnik in verschiedenen Fachrichtungen

und Einsatzgebieten erprobt.

So beschreiben beispielsweise Abeytunge et al. [1] ein Verfahren, um große

Gewebeproben unter dem Mikroskop mittels IM besser beurteilen zu können.

In der Neuroendoskopie unter Echtzeitbedingungen wurde es bisher noch

nicht eingesetzt.

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64

Die meisten Ansätze des Image Mosaicings sind nicht echtzeitfähig.

So setzen Miranda-Luna et al. [32] Image Mosaicing ein, um Panoramabilder

von Cystoskopien zu erstellen, die der Dokumentation und einer

postoperativen Diagnose dienen. Der Bildqualität wurde gegenüber einer

hohen Geschwindigkeit der Vorzug gegeben. Die Einzelbilder werden vor der

Erstellung des Panoramabildes in ihrer Helligkeit bearbeitet (pre-processing)

und anschließend zu einem Mosaic verknüpft. Dies geschieht postoperativ und

dauert bei 170 Einzelbildern 3.78 Stunden.

Einen schnelleren Ansatz verfolgen Hernández-Mier et al. [17], bei ihnen

beträgt die Konstruktionszeit 9.31 min für 301 Einzelbilder.

Atasoy et al. [3] beschreiben ein Verfahren der Endomikroskopie bei welchem

durch IM der Bildausschnitt einer ex vivo durchgeführten Mikroskopie

vergrößert wird. Auch hier werden die Einzelbilder erst paarweise

zusammengefügt und anschließend global nachbearbeitet, um nahtlose

Übergänge zu erstellen (post-processing). Einen ähnlichen Ansatz verfolgen

Wu et al. [50]. Bei Ihnen erfolgt mittels Laser Endomikroskopy eine Beurteilung

des Harntraktes. Zur genaueren Beurteilung werden die Bilder anschließend

mittels IM zu einem Panoramabild zusammengefügt.

Ähnlich verfahren De Palma et al. [10]. Bei ihnen wird das IM jedoch primär

zur Beurteilung der Darmschleimhaut genutzt.

Auch Reeff et al. [37] verfolgen einen ähnlichen Ansatz. Sie vergrößern das

Blickfeld bei der Fetoskopie mittels Image Mosaicing. Zur Verbesserung der

Bildqualität wird das Panoramabild nach der Erstellung u.a. mittels einer

Belichtungskorrektur nachbearbeitet.

Diese Verfahren kommen für den intraoperativen Einsatz in der

Neuroendoskopie nicht in Frage. Hier soll es Ziel sein, während der Operation

schnell einen Überblick über das Operationsfeld zu erlangen, um die

Orientierung zu erleichtern.

Darüber hinaus gibt es auch einige Image Mosaicing Projekte, die

echtzeitfähig sind.

So präsentieren Vercauteren et al [47] ein Image Mosaicing System, welches

in der Endosmikroskopie des Darms eingesetzt wird. Es ist auf eine hohe

Geschwindigkeit ausgelegt, die Bildqualität des Panoramas ist jedoch gering.

Sie setzen auf ein post-processing zur Erhöhung der Bildqualität. Der

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65

Echtzeitmodus soll dabei als Übungsmodus zur Erzeugung hochwertiger

Panoramen dienen. In einer klinischen Evaluation kommen sie zu dem

Schluss, dass Image Mosaicing in mehr als 75% der Fälle mehr Informationen

bereit hält.

Seshamani et al. [44] zeigen ein IM System, welches dem hier beschriebenen

ähnlich ist, jedoch auf eine röhrenförmige Umgebung wie z.B. in den

Bronchien spezialisiert ist.

Auch Loewke et al. [29] stellen ein System vor, welches echtzeitfähig ist. Dies

ist bisher jedoch nur in der Mikro-Endoskopie evaluiert worden. Ein Einsatz in

der Endoskopie ist zu prüfen.

Totz et al. [46] präsentieren ein System, welches sich vermehrt der

Stereoskopie und dabei der Verbesserung der Bildqualität widmet. Dabei wird

in einem interessanten Ansatz untersucht, ob durch eine geringe Einfärbung

des nicht mehr aktuellen Bildausschnittes eine bessere Orientierung erzielt

werden kann. Diese war bei Einfärbung signifikant besser. Dieses Verfahren

ließe sich auch auf das in dieser Arbeit vorgestellte Modell übertragen.

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66

4.1 Probleme des Image Mosaicing Wie bereits oben erwähnt, gibt es bestimmte Faktoren, welche die Erstellung

eines Image Mosaics behindern.

Ein häufig beschriebenes Problem, das vor allem bei den kreisförmigen

Versuchsaufbauten zu unbefriedigender Bildqualität führt, ist der sog.

kumulative Fehler [30]. Das Ziel um eine gute Qualität zu erlangen, sollte sein,

im Rahmen der Kreisbewegung einen geschlossenen Kreis zu erhalten. Das

letzte Bild sollte nahtlos an das zuerst aufgenommene Bild angefügt werden.

Im Verlauf des Kreises addieren sich jedoch Fehler, die durch die paarweise

Verknüpfung der Bilder entstehen. Ist die Kreisbewegung abgeschlossen,

werden die Fehler dann sichtbar, Anfang und Ende des Kreises fügen sich

nicht nahtlos aneinander (Abb. 59, 60).

Abb. 59 skizzierte Darstellung der Kreisbewegung

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67

Abb. 60 Kreis mit Stativ, Versuch 8, LS 20

Bei diesen Fehlern handelt es sich z.B. um Abstandsdifferenzen zwischen

Endoskopspitze und Ventrikeloberfläche. Durch eine geringe Höhenänderung

des Endoskops verändert sich auch das endoskopische Sichtfeld, das Bild

wird kleiner oder größer, je nachdem in welche Richtung die Änderung erfolgt.

Zusätzlich besteht noch ein weiteres Problem, da sich in diesem Zuge auch

die Beleuchtung der Oberfläche ändert. Ist das Endoskop näher an der

Oberfläche ist diese heller und umgekehrt. Diese Faktoren erschweren die

Verknüpfung der Bildpaare und verschlechtern die Bildqualität.

Darüber hinaus verdeutlicht Abb. 61 eine weitere Unzulänglichkeit, mit der

auch beide Algorithmen Probleme haben.

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68

Abb. 61 Gerade ohne Stativ, Versuch 10, LS 40

Im Rahmen der Bewegung im Ventrikel ragt ein Gewebestück (rechter

Bildrand) in das Sichtfeld, welches sich näher an der Endoskopspitze befindet

als die eigentlich relevante Ventrikeloberfläche. Auf Grund der Nähe ist es

heller als die Umgebung und reflektiert das Licht in hohem Maße. Dies führt

dazu, dass die Algorithmen nicht mehr in der Lage sind, korrespondierende

Messpunkte zum vorherigen Bild zu finden und so ein sinnvolles Mosaic zu

erstellen.

Es ist anzunehmen, dass dieses Problem auch unter in vivo Bedingungen in

Erscheinung treten kann. In den in dieser Arbeit beschriebenen in vitro

Bedingungen sind die Ventrikel leer und mit Luft gefüllt. In vivo während einer

Operation befinden sich jedoch Liquor und Spülflüssigkeit in diesen. Zusätzlich

können noch Schwebstoffe enthalten sein. Es ist möglich, dass diese Faktoren

sowie eine Bewegung der Flüssigkeit und pulsierende Gefäße die Erstellung

des Image Mosaics erschweren.

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69

4.2 Verbesserungsmöglichkeiten und Ausblick Die Software RealMosaic liefert im experimentellen Ansatz schon gute

Ergebnisse. Für den Einsatz unter realen Bedingungen im Operationssaal sind

jedoch noch einige Modifikationen notwendig.

Im Rahmen der Bildverarbeitung war es bisher notwendig für verschiedene

Endoskope die erforderlichen Masken manuell mittels eines

Bildverarbeitungsprogramms zu erstellen. (s.o., Abb. 8,9) Funktioneller und

schneller wäre es, würden die Masken beim Start des Programms automatisch

in der richtigen Größe erstellt.

In den beschriebenen Versuchen wurde auf Grund der vorhandenen

apparativen Ausstattung das Bildsignal des Endoskops analog ausgegeben,

um dann wieder digitalisiert zu werden. Auf diesem analogen Zwischenschritt

gehen bereits Bildinformationen verloren. Durch eine rein digitale Übertragung

der Bilddaten ließe sich die Bildqualität noch weiter verbessern. Bei den

heutigen technischen Möglichkeiten wäre sogar eine hochauflösende

Bildqualität möglich (sog. High definition, HD), welche eine bessere

Farbinformation und schärfere Bilder liefert. [43]

Im operativen Einsatz wäre eine höhere Geschwindigkeit bei der Erstellung

der Panoramabilder sinnvoll. Durch eine Optimierung der RealMosaic

Software und des Algorithmus und eine Anpassung an moderne Multi Core

Prozessoren mit höherer Rechenleistung ließe sich eine höhere Framerate

erzeugen. Würde in Zukunft mit HD-Endoskopen gearbeitet, wäre dies

ebenfalls essentiell.

Kumulative Fehler sind das Hauptproblem bei der Erstellung von Image

Mosaics. Bei der Behebung dieser bietet sich ein bereits bestehendes System

an, welches sich mit der RealMosaic Software verknüpfen ließe: das VN-

System. [24]

Bei diesem handelt es sich um ein Navigationssystem, welches die

Endoskopbilder automatisch kalibriert und ihnen dreidimensionale

Positionsdaten zuweist. Darüber hinaus lassen sich mit ihm Distanzen messen

und es bietet die Möglichkeit, mittels des „red-out Moduls“ Blutungen

intraoperativ anhand von vorher ortsabhängig gespeicherten Bildern zu

kontrollieren [41]. Um kumulative Fehler zu beheben, würden jedem

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Endoskopbild dreidimensionale Positionsdaten zugeschrieben werden.

Folgend würden dann nur die Bilder miteinander verknüpft werden, welche

sich im Koordinatensystem direkt nebeneinander befänden. Diese

Kombination von Image Mosaicing und Navigationssystem wurde bereits von

Loewke et al. [31] beschrieben. Allerdings nutzten diese ein Zahnmodell und

ein kleines Phantom-Navigationssystem aus der Zahnheilkunde, in welches

die Kamera fest integriert war. Das VN-System ist diesem überlegen, da es

eine freie Endoskopführung mit größerem Spielraum ermöglicht und über oben

genannte Zusatzfunktionen verfügt.

Folgend gilt es im klinischen Einsatz zu evaluieren, ob durch Image Mosaicing

dem Operateur die endoskopische Arbeit erleichtert wird. Da die generierten

Bilder nicht ganz zeitecht sind, sondern um einige Milisekunden abweichen,

könnte dies eventuell zu einem späteren Reagieren führen. Auf der anderen

Seite wäre durch eine verbesserte Übersicht ein präziseres Reagieren möglich.

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5. experimenteller Exkurs Zur Darstellung der Echtzeitfähigkeit der IM-Software wurden zusätzlich zwei

Beispielversuche erstellt. Hierzu wurde eine Logitech USB Webcam

(QuickCam S5500) mit dem PC verbunden und im IM-PlugIn als

„Device“ ausgewählt. Um ein ruhigeres Bild zu erhalten, wurde der „Delay“ auf

100 ms eingestellt. Das ausgegebene Bild wies eine Auflösung von 320 x 240

Pixeln auf, um den Eindruck eines Endoskops mit einem kreisförmigen Bild zu

erzeugen wurde, wie in den anderen Versuchen, eine passende Maske

erzeugt. Die Webcam wurde zum einen auf einem 17 cm hohen Holzblock

fixiert, der als Stativ fungiert, zum anderen wurde die Kamera frei Hand geführt.

Als Motiv wurde die Tastatur des Laptops gewählt und in einer gleichmäßigen

Bewegung wurden Stativ mit Kamera bzw. die Kamera diese entlang geführt.

Zeitgleich zu dieser Bewegung erzeugt die Software das Panorama, dessen

Entstehung am Bildschirm verfolgt werden konnte. Insgesamt wurden beide

Versuche fünf Mal durchgeführt, einmal mit dem Kourogi Algorithmus und vier

Mal im LogSearch Modus, jeweils mit den bekannten Einstellungen LS 10 - LS

40.

Da die Führung der Kamera manuell erfolgte und am Ende der Strecke

„Stop“ von derselben Person angeklickt werden musste, variiert die Anzahl der

Frames bei den Versuchen leicht. Zur Auswertung wurde wie bereits bei den

anderen Versuchen der Mittelwert (MW) der Einzelwerte von DiffAVG sowie

deren Standardabweichung (Stabw) gebildet.

Ergebnisse:

Tab. 23 Ergebnisse des Versuches mit Webcam mit Stativ in Echtzeit

K LS10 LS20 LS30 LS40 Anzahl Frames 85 86 82 86 79 DiffAVG MW 3.1250 3.1878 2.97845301 2.9324 2.9292 DiffAVG Stabw 0.9504 1.1567 0.9311 0.6340 0.7717 fps 4.78 4.59 4.29 4.12 3.85

Tab. 24 Ergebnisse des Versuches mit Webcam frei Hand in Echtzeit

K LS10 LS20 LS30 LS40 Anzahl Frames 76 63 71 63 56 DiffAVG MW 3.1075 3.8330 4.7129 2.7221 3.5853 DiffAVG Stabw 2.8399 2.7745 2.7458 1.1819 2.4013 fps 3.97 3.77 3.66 3.31 2.67

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Die Ergebnisse in Tab. 23 spiegeln die Resultate der Offline-Versuche wieder.

Der Mittelwert von DiffAVG steigt von K zu LS 10 an und fällt im weiteren

Verlauf zu LS 40 wieder ab. Auffällig ist insgesamt eine hohe

Standardabweichung, deren Minimum 0,63 (LS 30) und deren Maximum 1,15

(LS 10) beträgt. Die Geschwindigkeit nimmt von K zu LS 40 kontinuierlich ab.

Im Freihand-Versuch sind die Ergebnisse weniger gleichförmig. Die

Geschwindigkeit nimmt auch von K zu LS 40 ab. Die Werte für DiffAVG

variieren jedoch stark, der niedrigste Wert liegt bei LS 30, der höchste bei LS

20 vor. Auch die Standardabweichung ist hoch, sie schwankt zwischen 1.18

(LS 30) und 2.83 (K).

Abb. 62 Webcam mit Stativ, Kourogi

Abb. 63 Webcam mit Stativ, LS 10

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Abb. 64 Webcam mit Static, LS 20

Abb. 65 Webcam mit Stativ, LS 30

Abb. 66 Webcam mit Stativ, LS 40

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Abb. 67 Freihand, K

Abb. 68 Freihand, LS 10

Abb. 69 Freihand, LS 20

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Abb. 70 Freihand, LS 30

Abb. 71 Freihand, LS 40

Auswertung:

Die Bildqualität der Webcam Bilder mit Stativ weisen insgesamt eine höhere

Bildqualität auf, die Einstellung LS 40 führt zum besten Panoramabild. Die

Distanz zwischen Kamera und Objektiv bleibt durch das Stativ konstant, ein

Zittern der führenden Hand kommt so nicht zur Ausprägung. Dieses führt im

Freihand Versuch zu den unterschiedlichen Ergebnissen und der hohen

Standabweichung. Durch die Freihand Führung sind Bildstrecke, die genaue

Position der Kamera und die Länge der Sequenz nicht in allen Versuchen

gleich. Ein stärkeres Zittern der Hand führt zu einem hohen Wert für DiffAVG

und Fehlern in der Verknüpfung der Bildpaare, wie dies z.B. bei K in Abb.67

und bei LS 20 in Abb. 69 zwischen den Tastaturbuchstaben B und M sichtbar

ist. Insgesamt zeigt der Versuch jedoch, dass ein Erstellen von Image Mosaics

in Echtzeit mit der Software RealMosaic möglich ist. Auch wird deutlich das

auch in Echtzeit der LogSearch Algorithmus dem Kourogi Algorithmus

überlegen ist.

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Danksagungen

Ich danke Prof. Dr. Martin Scholz, Chefarzt der Klinik für Neurochirurgie,

Klinikum Duisburg, für die Überlassung dieses interessanten Themas und die

gute Betreuung, welche auch nach dem Wechsel von Bochum nach Duisburg

reibungslos funktioniert hat.

Darüber hinaus gilt mein Dank Prof. Dr. Wolfgang Konen, Professor für

angewandte Informatik und Mathematik der FH Köln, für die Weiterentwicklung

der Image Mosaicing Software und die geduldige Beantwortung aller Fragen.

Ferner danke ich meinen Eltern, meiner Schwester Katharina und meiner

Freundin Anna für Ihre weitreichende Unterstützung.

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Lebenslauf Kay Niklas Liebig

Persönliche Daten

Name: Kay Niklas Liebig

Geburtsdatum: 23.07.1985 in Oldenburg

Schulbildung

1990 – 1994 Ludgeri-Grundschule, Friesoythe

1994 – 1996 Orientierungsstufe, Friesoythe

1996 – 2004 Albertus-Magnus-Gymnasium, Friesoythe

06/2001 – 09/2001 Schulaustausch nach Adelaide, Australien

07/2003 – 08/2003 Austausch mit Rotary International nach Kansas City, USA

Studium

2004 – 2010 Studium der Humanmedizin, Ruhr-Universität Bochum

Famulaturen und Praktika

07/2004 – 09/2004 Krankenpflegepraktikum, St. Marienstift, Friesoythe

03/2007 – 04/2007 Famulatur HNO, Evangelisches Krankenhaus, Oldenburg

07/2007 – 08/2007 Famulatur Innere Medizin, St. Marienstift, Friesoythe

03/2008 – 04/2008 Famulatur Neurochirurgie, Knappschaftskrankenhaus,

Bochum

07/2008 – 08/2008 Famulatur Urologie, Marienhospital, Herne

09/2008 – 10/2008 Famulatur Chirurgie, DRK-Klinikum, Altenkirchen

Wahlfächer

10/2005 – 3/2006 Mund-Kiefer-Gesichtschirurgie

02/2008 „Von der Auskultation zum Kunstherz“, Herz- und

Diabeteszentrum Bad Oeynhausen

03/2008 – 07/2008 praktischer Kurs Mikrochirurgie

04/2009 Sprachkurs „Medical English“

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Praktisches Jahr

09/2009 – 11/2009 Chirurgie, Nepean Hospital, Penrith, Australien

11/2009 – 12/2009 Chirurgie, Marienhospital, Herne

12/2009 – 04/2010 Innere Medizin, Marienhospital, Herne

04/2010 – 07/2010 Urologie, Marienhospital, Herne

Beruflicher Werdegang

seit 01.01.2011 Assistenzarzt in der Klinik für Urologie und Kinderurologie,

Lehrstuhl für Urologie der Universität Witten/Herdecke, Helios Klinikum

Wuppertal (Prof. Dr. Stephan Roth)

Weitere Interessen und Fähigkeiten

Außeruniversitäres Engagement

2008 - 2010 Stipendiat der Friedrich-Naumann Stiftung

Lehrtätigkeit

10/2007 – 03/2008 Tutor in der Betreuung von Erstsemestern

10/2008 – 03/2009 Tutor in der Betreuung von Erstsemestern

Sprachkenntnisse

Englisch fließend in Wort und Schrift

Französisch Grundkenntnisse in Wort und Schrift

Latinum