Stabile Erkennung von Wurzelkanaleingängen in Videosequenzen

Die wachsende Verbreitung von Intraoralkameras eröffnet neue Möglichkeiten für Software-Entwicklung im zahnmedizinischen Bereich. Neben simplen Vergrößerungen erlauben die Intraoralkameras die simultane Dokumentation eines Befundes und die Möglichkeit für Anwendung von Augmented Reality. Darunter versteht man die Ergänzung von Bildern oder Videos der Realität mit computergenerierten Zusatzinformationen oder virtuellen Objekten mittels Überlagerung. Diese Zusatzinformationen können hierbei sowohl den Operateur als auch dem Patienten während der Therapie in Echtzeit neue Informationen liefern. Ein Beispiel für eine solche Anwendung wird im Rahmen dieses Buches vorgestellt. Das hier vorgestellte System ist eine konzeptuell neue Entwicklung, welche die zahnmedizinische Bildanalyse in den Bereich der computergestützten Bildverarbeitung und Augmented Reality erweitert. Aufbauend auf den bisher bekannten Techniken zur automatischen Detektion von Wurzelkanaleingängen in Videobildern kann eine stabile Erkennung des vorliegenden Zahntyps und seine Klassifikation durchgeführt werden.

Autorentext
Henning Tjaden, B.Sc.: Studium der Medieninformatik an der Hochschule RheinMain.

Klappentext
Die wachsende Verbreitung von Intraoralkameras eröffnet neue Möglichkeiten für Software-Entwicklung im zahnmedizinischen Bereich. Neben simplen Vergrößerungen erlauben die Intraoralkameras die simultane Dokumentation eines Befundes und die Möglichkeit für Anwendung von Augmented Reality. Darunter versteht man die Ergänzung von Bildern oder Videos der Realität mit computergenerierten Zusatzinformationen oder virtuellen Objekten mittels Überlagerung. Diese Zusatzinformationen können hierbei sowohl den Operateur als auch dem Patienten während der Therapie in Echtzeit neue Informationen liefern. Ein Beispiel für eine solche Anwendung wird im Rahmen dieses Buches vorgestellt. Das hier vorgestellte System ist eine konzeptuell neue Entwicklung, welche die zahnmedizinische Bildanalyse in den Bereich der computergestützten Bildverarbeitung und Augmented Reality erweitert. Aufbauend auf den bisher bekannten Techniken zur automatischen Detektion von Wurzelkanaleingängen in Videobildern kann eine stabile Erkennung des vorliegenden Zahntyps und seine Klassifikation durchgeführt werden.

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