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In den kernspintomografischen Aufnahmen ist es schwierig, allein aufgrund der Grauwerte das Kleinhirn von benachbarten Strukturen abzugrenzen. So gibt es häufig Stellen, an denen zwischen Groß- und Kleinhirn die Grauwerte ohne deutlichen Sprung ineinander übergehen. Eine einfache Schwellwertentscheidung reicht nicht aus, um Groß- und Kleinhirn dort zu trennen. Es gibt aber raffiniertere Füllalgorithmen, die das meistens schaffen.
Ein menschlicher Experte verwendet mehr oder weniger explizit sein Vorwissen über die geometrische Gestalt des Gehirns, um eine korrekte Trennung vornehmen. Es ist jedoch meist nicht offensichtlich, wie solche intuitiven Vorgehensweisen in implementierbare Algorithmen transformiert werden können.
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Sehr viel schwieriger ist die Abgrenzung von Kleinhirn und Hirnstamm. Die Kleinhirnschenkel sind breite Verbindungsbahnen zwischen Kleinhirn und Hirnstamm, in denen anhand der Grauwerte keine Grenze auszumachen ist. In dem Bild rechts sind alle Bildpunkte, deren Grauwert in einem vorgegebenen Intervall liegt, grün markiert. Die Intervallgrenzen sind so gewählt, dass der Hirnstamm gerade eben in dem grünen Bereich enthalten ist. Wie man sieht, sind dann auch Teile des Kleinhirns grün gefärbt, weil ihre Grauwerte ebenfalls in dem gewählten Intervall liegen.
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Und auch von menschliche Experten eingezeichnete Grenzen variieren von Mal zu Mal und von Individuum zu Individuum, so dass keine verläßliche Volumenbestimmung des Kleinhirns möglich ist. Es ist wichtig, ein Verfahren zu finden, mit dem in jedem MRT-Datensatz auf reproduzierbare Weise eine Grenzfläche zwischen Kleinhirn und Hirnstamm konstruiert werden kann. Das an der Universität Düsseldorf entwickelte Verfahren leistet dies.
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