Kurzfassung
Aufgrund der Vielfalt an potentiellen klinischen Anwendungsgebieten ist die Segmentierung medizinischer, volumetrischer Datensätze ein wichtiges Forschungsgebiet. Um klinische Relevanz und praktische Akzeptanz unter Radiologen und Ärzten zu erreichen, müssen generische, interaktive 3D Segmentierungsalgorithmen einfach zu bedienen und akkurat sein.Weiters ist ständiges und in Echtzeit dargestelltes Feedback für den Benutzer essenziell. In dieser Arbeit präsentieren wir einen neuartigen 3D-Segmentierungsansatz der mithilfe moderner 3D Grafikkarten Benutzerinteraktion, Segmentierung und volumetrische Visualisierung in ein gemeinsames Rahmenwerk integriert. Dies ist ein Beispiel für das Zusammenwirken von Computer Grafik und Computer Vision in einem Gebiet, das auch als Visual Computing bezeichnet wird. Direkte 2D und 3D Interaktion mit großen, volumetrischen Datensätzen wird mit einem Segmentierungsalgorithmus kombiniert, der als konvexes Energieminimierungsproblem definiert ist. Dieses global optimale Segmentierungsresultat und dessen Ausbreitung und Entwicklung während des Minimierungsprozesses wird kontinuierlich über eine hardware-beschleunigte Volume-Rendering-Engine visualisiert. Durch die integrierte Implementierung dieser Komponenten auf der Grafikkarte erhält man ein interaktives Echtzeit 3D Segmentierungssystem, welches Benutzerinteraktion auf das Nötigste reduziert. Die Einsatzfähigkeit des Systems zur Lösung praktischer Segmentierungsaufgaben wird anhand quantitativer und qualitativer Auswertungen gezeigt.

Abstract
Segmentation of medical volume data sets (i.e., partitioning images into a set of disjoint regions representing different semantic objects) is an important research topic due to its large number of potential clinical applications. In order to get accepted by physicians and radiologists a generic, interactive 3D segmentation algorithm has to be simple-to-use, accurate, and show immediate feedback to the user. In this work we present a novel 3D segmentation paradigm that effectively combines interaction, segmentation and volumetric visualization in a single framework integrated on a modern graphics processing unit (GPU). This is an example of the fruitful combination of computer graphics and computer vision, a field nowadays called visual computing. Direct interaction with a large volumetric data set using 2D and 3D painting elements is combined with a segmentation algorithm formulated as a convex energy minimization. This globally optimal segmentation result and its evolution over time is continuously visualized by means of a hardware accelerated volume rendering along with the original data. By implementing all of these components on a GPU, a highly responsive interactive 3D segmentation system requiring minimal user interaction is achieved. We demonstrate quantitative and qualitative results of our novel approach on liver and liver tumor segmentation data where a manual ground truth is available.