%0 Thesis
%A Esseling, Norbert
%T Parallele Algorithmen und Werkzeuge für die Zuordnung funktionaler und anatomischer Daten auf der Basis von PET- und MRT-Volumendaten
%V 2910
%N Juel-2910
%I RWTH Aachen
%V Diplomarbeit
%C Jülich
%M FZJ-2015-02589
%M Juel-2910
%B Berichte des Forschungszentrums 
%P vii, 118
%D 1994
%Z Diplomarbeit, RWTH Aachen, 1994
%X In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur räumlichen Zuordnung von funktionaler Information aus der Positronen-Emissions-Tomographic (PET) und anatomischer Information aus der Magnet-Resonanz-Tomographic (MRT) vorgestellt und untersucht. Das hier benutzte Verfahren wird in der Literatur als Kopf- und Hut-Methode beschrieben. Die Anpassung der Daten erfolgt aufgrund der in den Volumendaten bestimmten Kopfoberflächen. Aufgrund dieser Information wird eine Koordinatentransformation berechnet, mit der sich jedem der PET-Daten die entsprechenden höheraufgelösten MRT-Daten zuordnen lassen. Um dem Benutzer eine angenehme Bedienungsoberfläche zu bieten, wird das Visualisierungssystem AVS als Entwicklungs- und Bedienungsumgebung verwendet. Im allgemeinen ist für die Bearbeitung von medizinischen Daten ein hoher Rechenaufwand erforderlich. Um diesem Umstand Rechnung zu tragen, wird im zweiten Teil der Arbeit eine parallele Implementierung des Kopf- und Hut-Verfahrens auf dem massiv-parallelen System Intel Paragon untersucht. Da die Benutzung einer parallelen Version sich nicht von der sequentiellen Implementierung unterscheiden soll, wird im Rahmen der Arbeit ein Client/Server-Modell entwickelt, das die Vorteile des parallelen Rechnens mit den Vorteilen der Visualisierung und Bedienung unter AVS verbindet.
%K Unveröffentlichte Hochschulschrift (GND)
%F PUB:(DE-HGF)10 ; PUB:(DE-HGF)3 ; PUB:(DE-HGF)29
%9 Diploma ThesisBookReport
%U https://juser.fz-juelich.de/record/189422