J<\/span><\/span>eder, der medizinische Bilddaten f\u00fcr die Entwicklung von KI-Anwendungen in der Medizintechnik annotiert, wei\u00df, dass es eine gro\u00dfe Auswahl an Segmentierungstools gibt, die f\u00fcr diese Zwecke zur Verf\u00fcgung stehen. Eine h\u00e4ufige Frage bei derartigen Projekten ist daher: <\/span>Welches ist das beste Segmentierungstool auf dem Markt?<\/span><\/p>\n In diesem Artikel evaluieren wir f\u00fcnf verschiedene Segmentierungstools: 3D Slicer, MITK Workbench, ITK Snap, ImFusion Labels und QuPath. Wir haben jedes dieser Tools ausgiebig getestet und dabei insgesamt rund 1000 Stunden an Segmentierungsarbeit geleistet. Basierend auf unseren Erfahrungen in verschiedenen Projekten teilen wir in diesem Artikel, was wir \u00fcber die f\u00fcnf Tools gelernt haben.<\/span><\/p>\n Auf folgende Punkte wird in diesem Artikel eingegangen:\u00a0<\/span><\/p>\n 1. Manuelle Segmentierung<\/b> 2.\u00a0 Automatische Segmentierung<\/b> 3. Schwellenwertverfahren<\/b> 4.\u00a0 Benutzeroberfl\u00e4che<\/b> 5. Lehrmaterialien<\/b> Wir haben den 3D Slicer in einem Dermatologieprojekt eingesetzt, in dem wir Plattenepithel- und Basalzellkarzinome in konfokalmikroskopischen Bildern segmentiert haben. Wir haben das Tool auch f\u00fcr ein Projekt in der Wirbels\u00e4ulenchirurgie verwendet, f\u00fcr das wir verschiedene Pathologien von Frakturen bis hin zu degenerativen Entz\u00fcndungen auf R\u00f6ntgen-, CT- und MRT-Bildern annotiert und segmentiert haben.<\/span><\/p>\n \u00a0<\/span><\/p>\n[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“ custom_height=“25″][vc_custom_heading text=“MITK Workbench“ font_container=“tag:h3|text_align:center|color:%23134995″ google_fonts=“font_family:Montserrat%3Aregular%2C700|font_style:400%20regular%3A400%3Anormal“ link=“url:https%3A%2F%2Fdocs.mitk.org%2F2021.02%2F|||“][vc_column_text]\n MITK Workbench haben wir f\u00fcr Projekte in der Urologie verwendet, in denen wir Prostatakarzinome auf verschiedenen MRI-Karten (T2, DCE, DWI, ADC) segmentiert haben.<\/span><\/p>\n[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“ custom_height=“50″][vc_custom_heading text=“ITK Snap“ font_container=“tag:h3|text_align:center|color:%23134995″ google_fonts=“font_family:Montserrat%3Aregular%2C700|font_style:400%20regular%3A400%3Anormal“ link=“url:http%3A%2F%2Fwww.itksnap.org%2Fpmwiki%2Fpmwiki.php|||“][vc_column_text]\n F\u00fcr ein Covid-19-Projekt im Bereich der Pneumologie haben wir die Software ITK Snap verwendet, um hochaufl\u00f6sende CT-Bilder von Covid-19-Pneumonien zu segmentieren, um krankheitstypische L\u00e4sionen mit Hilfe von AI automatisch kenntlich zu machen.<\/span><\/p>\n[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“ custom_height=“50″][vc_custom_heading text=“ImFusion Labels“ font_container=“tag:h3|text_align:center|color:%23134995″ google_fonts=“font_family:Montserrat%3Aregular%2C700|font_style:400%20regular%3A400%3Anormal“ link=“url:https%3A%2F%2Fwww.imfusion.com%2Fproducts%2Fimfusion-labels|||“][vc_column_text]\n ImFusion Labels haben wir ebenfalls in dem oben erw\u00e4hnten Covid-19-Projekt eingesetzt.<\/span><\/p>\n[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“ custom_height=“50″][vc_custom_heading text=“QuPath“ font_container=“tag:h3|text_align:center|color:%23134995″ google_fonts=“font_family:Montserrat%3Aregular%2C700|font_style:400%20regular%3A400%3Anormal“ link=“url:https%3A%2F%2Fqupath.readthedocs.io%2Fen%2Fstable%2F|||“][vc_column_text]\n Mit QuPath haben wir Tumormassen bei Plattenepithel- und Basalzellkarzinomen segmentiert.<\/span><\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_shadow=“none“ column_border_radius=“none“ column_link_target=“_self“ gradient_direction=“left_to_right“ overlay_strength=“0.3″ width=“1\/4″ tablet_width_inherit=“default“ tablet_text_alignment=“default“ phone_text_alignment=“default“ column_border_width=“none“ column_border_style=“solid“ bg_image_animation=“none“][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=“in_container“ full_screen_row_position=“middle“ column_margin=“default“ column_direction=“default“ column_direction_tablet=“default“ column_direction_phone=“default“ bg_color=“#f4f4f4″ scene_position=“center“ top_padding=“10″ text_color=“dark“ text_align=“left“ row_border_radius=“none“ row_border_radius_applies=“bg“ id=“schl\u00fcsselzumerfolg“ overlay_strength=“0.3″ gradient_direction=“left_to_right“ shape_divider_position=“bottom“ bg_image_animation=“none“ shape_type=““][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_shadow=“none“ column_border_radius=“none“ column_link_target=“_self“ gradient_direction=“left_to_right“ overlay_strength=“0.3″ width=“1\/6″ tablet_width_inherit=“default“ tablet_text_alignment=“default“ phone_text_alignment=“default“ column_border_width=“none“ column_border_style=“solid“ bg_image_animation=“none“][\/vc_column][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_shadow=“none“ column_border_radius=“none“ column_link_target=“_self“ gradient_direction=“left_to_right“ overlay_strength=“0.3″ width=“2\/3″ tablet_width_inherit=“default“ tablet_text_alignment=“default“ phone_text_alignment=“default“ column_border_width=“none“ column_border_style=“solid“ bg_image_animation=“none“][divider line_type=“No Line“ custom_height=“50″][vc_column_text]Da wir eine Vielzahl von Projekten durchgef\u00fchrt und viele Stunden mit den Tools gearbeitet haben, wollen wir nun die technischen M\u00f6glichkeiten sowie die Benutzerfreundlichkeit der vier Segmentierungstools vergleichen.<\/span><\/p>\n Bevor wir auf die Bewertung der Tools selbst eingehen, im Folgenden ein kurzer Disclaimer: Diese Bewertungen beruhen auf unseren eigenen Erfahrungen mit den Tools in ganz konkreten Projekten. Es ist wichtig zu beachten, dass jedes Projekt anders ist und seine eigenen Anforderungen hat. Daher ist es unm\u00f6glich, eine allgemeine Empfehlung f\u00fcr oder gegen eines der Tools zu geben.<\/span> 3D Slicer ist eines der gebr\u00e4uchlichsten Tools f\u00fcr die Segmentierung und Kommentierung von medizinischen Bilddaten. Wie bei der manuellen Segmentierung zeichnet es sich durch einen gro\u00dfen Funktionsumfang, eine zuverl\u00e4ssige Leistung bei der Speicherung und Verarbeitung sowie durch pr\u00e4zise Ergebnisse aus. 3D Slicer hat eine gro\u00dfe Bandbreite an m\u00f6glichen Einsatzszenarien und auch sehr spezielle Anwendungsf\u00e4lle k\u00f6nnen abgebildet werden. Besonders hilfreich ist, dass exakte Regionen ausgew\u00e4hlt werden k\u00f6nnen, so dass auch zwei benachbarte Strukturen sehr genau segmentiert werden. Die Verwendung der tollen Schwellenwertverfahrenfunktion als Maske f\u00fcr die manuelle Segmentierung in den markierten Bereichen kann viel Zeit sparen.<\/span><\/p>\n F\u00fcr die automatische Segmentierung werden Erweiterungen ben\u00f6tigt. So haben wir in der Bibliothek f\u00fcr seltene Bildformate eine Erweiterung gefunden, mit der wir in einem Dermatologieprojekt konfokale Bilddaten einlesen konnten. Eine Erweiterung des Grafikherstellers Nvidia erm\u00f6glichte uns die automatische Segmentierung von Weichteilen und inneren Organen, die sonst einen relativ hohen manuellen Segmentierungsaufwand erfordert. F\u00fcr einige K\u00f6rperstrukturen funktionieren diese Erweiterungen gut, f\u00fcr andere sind die Ergebnisse jedoch nicht sehr pr\u00e4zise.<\/span><\/p>\n Die Benutzeroberfl\u00e4che des 3D Slicer hat eine gewisse Komplexit\u00e4t und daher erfordert das Tool eine Lernkurve. Gl\u00fccklicherweise gibt es eine aktive Benutzergemeinschaft, in der im Laufe der Zeit viele Informationen und Lehrmaterialien verf\u00fcgbar geworden sind. Dies erleichtert Anf\u00e4ngern den Einstieg in das Tool.<\/span><\/p>\n Manuelle Segmentierung <\/b> \u2605\u2605\u2605<\/b> MITK Workbench hat einen sehr umfangreichen Funktionsumfang. Eine Funktion, die wir besonders sch\u00e4tzen gelernt haben, ist die automatische 3D-Interpolation. Nach der manuellen Segmentierung einer Auswahl von Schichten in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden vervollst\u00e4ndigt diese Funktion automatisch die dazwischen liegenden Schichten. Auf diese Weise l\u00e4sst sich eine erhebliche Zeitersparnis erzielen. In einem urologischen Projekt konnten wir die Ausdehnung der Prostata in 25 Schichten aufteilen, von denen wir nur zehn manuell segmentierten. Die restlichen Schichten wurden durch Interpolation vervollst\u00e4ndigt. W\u00e4hrend einige andere Tools \u00e4hnliche Funktionen bieten, fanden wir bei MITK Workbench das berechnete Ergebnis am \u00fcberzeugendsten. <\/span>MITK Workbench hat eine hierarchische Anordnung der Objekte, was eine schnelle Orientierung erm\u00f6glicht. Das Layout des Tools wirkt klar und aufger\u00e4umt, was ein konzentriertes Arbeiten unterst\u00fctzt. Lediglich die Anzahl der Einstellungen f\u00fcr das Schwellenwertverfahren und die manuelle Segmentierung ist etwas geringer als bei anderen Tools. Wem die doch sehr umfangreichen Funktionen f\u00fcr seine Anwendung gen\u00fcgen, der wird die Benutzeroberfl\u00e4che und die guten Interpolationsergebnisse zu sch\u00e4tzen wissen. Es gibt einige Lehrmaterialien wie z.B. Lehrvideos auf YouTube, und schriftliche Anleitungen. Diese sind schwieriger zu handhaben, da man den visuellen Aspekt vermisst und die Videos leider nicht strukturiert verf\u00fcgbar sind.<\/span><\/p>\n Manuelle Segmentierung<\/b> \u2605\u2605\u2606<\/b> ITK Snap hat uns bei der Segmentierung eines Teils der Bilddaten im Covid-19-Projekt gute Dienste geleistet. Einer seiner gr\u00f6\u00dften Vorteile ist die sogenannte „Snake“-Funktion, mit der gro\u00dfe Strukturen schnell und zuverl\u00e4ssig segmentiert werden k\u00f6nnen. Dieses Tool basiert auf dem Schwellenwertverfahren und betrachtet die Pixelinformationen im Bild. Da bei diesem Projekt der Faktor Zeit besonders wichtig war, hat sich der Einsatz von ITK Snap gelohnt. In Zukunft werden wir das Tool wahrscheinlich vor allem f\u00fcr Projekte einsetzen, bei denen wir schnell Ergebnisse ben\u00f6tigen, bei denen aber eine Vielzahl von Einstellungen nicht wichtig ist.<\/span><\/p>\n Allerdings ist die Benutzeroberfl\u00e4che im Vergleich zu anderen Tools aus unserer Sicht eher un\u00fcbersichtlich. Au\u00dferdem k\u00f6nnen manuell erstellte Segmentierungen leicht versehentlich \u00fcberschrieben werden. Das mag in bestimmten Projekten sinnvoll sein, aber f\u00fcr unser Projekt war dieses Feature ein Nachteil. Au\u00dferdem vermissten wir bei dieser Software die M\u00f6glichkeit, editierbare Bereiche zu setzen. Zu den \u201cSnake\u201d-Funktionen gibt es gute Anleitungsvideos, aber f\u00fcr andere Funktionen muss man sich auf die schriftliche Anleitung verlassen.<\/span><\/p>\n Manuelle Segmentierung <\/b> \u2605\u2606\u2606<\/b> In dieser Bewertung ist ImFusion Labels das einzige Tool eines kommerziellen Anbieters, das nicht kostenlos ist. Allerdings gibt es eine kostenlose Testversion, mit der Sie es vor dem Kauf ausgiebig testen k\u00f6nnen. Was uns an ImFusion Labels besonders gef\u00e4llt, ist die benutzerfreundliche, \u00fcbersichtliche Oberfl\u00e4che und die Leistung der automatischen Segmentierung. Letztere kompensiert auch den geringeren Funktionsumfang der manuellen Segmentierung.<\/span><\/p>\n Da das Tool noch recht neu ist und st\u00e4ndig weiterentwickelt wird, hat sich bisher keine gro\u00dfe Nutzergemeinde gebildet. Dementsprechend stehen vergleichsweise wenig Lehrmaterialien im Internet zur Verf\u00fcgung. Das Team hinter dem Tool ist jedoch sehr kundenorientiert und wir waren beeindruckt von der Begeisterung, mit der ImFusion Labels auf Kundenanfragen reagiert. Kamen wir nicht weiter, hat uns das kompetente Team schnell weiter geholfen und sogar speziell f\u00fcr unsere Bed\u00fcrfnisse eine Erweiterung programmiert. Im Moment sind nicht so viele voreingestellte Optionen f\u00fcr das Schwellenwertverfahren wie in 3D Slicer vorhanden, aber es ist m\u00f6glich, ein personalisiertes Segmentierunstool zu erhalten, das auf den Bed\u00fcrfnissen in Ihrem Projekt basiert.\u00a0<\/span><\/p>\n Manuelle Segmentierung <\/b> \u2605\u2605\u2606<\/b> QuPath ist unser favorisiertes Tool f\u00fcr die Segmentierung histologischer Daten mit nur einer Schicht. Das Tool ist sehr zuverl\u00e4ssig und liefert pr\u00e4zise Ergebnisse, wenn man die halbautomatische Funktion „Zauberstab“ verwendet, die die Pixelinformationen betrachtet. In den durchsuchten Regionen k\u00f6nnen automatische Annotationen vorgenommen werden, z.B. nach Zellform und Zellgr\u00f6\u00dfe. Durch den Einsatz von QuPath ist es uns gelungen, die Annotationszeit um beeindruckende 50% von sechs auf drei Stunden zu reduzieren.<\/span><\/p>\n Es ist wichtig anzumerken, dass das Tool hervorragend f\u00fcr histologische Daten mit einer Schicht geeignet ist, aber nicht f\u00fcr volumetrische Daten. Um Dateiformate zu bearbeiten, k\u00f6nnen Sie das verlinkte ImageJ verwenden. Dies erfordert ein gewisses Ma\u00df an Vorwissen, da QuPath nicht so intuitiv bedienbarwie andere Tools ist. Um Ihre Daten einfach nur zu speichern, ben\u00f6tigen Sie bereits Skripte f\u00fcr KI-Anwendungen, die von Entwicklern bereitgestellt werden. Die verf\u00fcgbaren Lehrmaterialien sind strukturiert und einfach zu verstehen.<\/span><\/p>\n Manuelle Segmentierung<\/b> \u2605\u2605\u2606<\/b> So sehen die Segmentierungstools im Vergleich zueinander aus, wenn es um die f\u00fcnf festgelegten Kriterien geht:<\/span><\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=“full_width_content“ full_screen_row_position=“middle“ column_margin=“default“ equal_height=“yes“ content_placement=“middle“ column_direction=“default“ column_direction_tablet=“default“ column_direction_phone=“default“ bg_color=“#ffffff“ scene_position=“center“ top_padding=“2%“ bottom_padding=“2%“ left_padding_desktop=“5%“ right_padding_desktop=“5%“ text_color=“light“ text_align=“left“ row_border_radius=“none“ row_border_radius_applies=“bg“ overlay_strength=“0.3″ gradient_direction=“left_to_right“ shape_divider_position=“bottom“ bg_image_animation=“none“ shape_type=“curve_opacity“][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ 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Auch 3D Slicer erleichtert den Einstieg, da es viele Lehrmaterialien zur Verf\u00fcgung stellt, was besonders f\u00fcr Anf\u00e4nger von Vorteil ist. F\u00fcr die spezielle Anwendung der Segmentierung histologischer Daten mit einem Schnitt ist QuPath unsere bevorzugte Wahl, vorausgesetzt, Sie haben einige Vorkenntnisse mit Segmentierungstools. F\u00fcr Projekte, die schnelle Ergebnisse ben\u00f6tigen, aber nicht viele Einstellungen erfordern, ist ITK Snap sehr gut geeignet. Wenn Sie ein personalisiertes Tool mit einem kundenorientierten Ansatz ben\u00f6tigen, dann k\u00f6nnte es sich lohnen, einen Blick auf ImFusion Labels zu werfen.<\/span><\/p>\n Welches ist also das beste Tool f\u00fcr den Einsatz? Wie Sie sehen k\u00f6nnen, gibt es keinen klaren Gewinner in unserer Bewertung. Unsere Schlussfolgerung ist, dass es nicht das eine Tool gibt, das in allen Situationen die beste Leistung erbringt. Jedes Tool hat seine eigenen Vor- und Nachteile und alle f\u00fcnf haben sich in bestimmten Situationen bew\u00e4hrt.\u00a0<\/span><\/p>\n Eine bessere Frage ist: Welches Tool ist die beste Wahl f\u00fcr mein Projekt? Bevor Sie sich f\u00fcr ein Tool entscheiden, sollten Sie \u00fcberlegen, ob Sie eine automatische Segmentierung, eine manuelle Segmentierung oder beides ben\u00f6tigen. Ein weiterer wichtiger Faktor ist Ihr Wissensstand \u00fcber Segmentierungstools. Dies bestimmt, ob Sie eine \u00fcbersichtliche Benutzeroberfl\u00e4che und Lehrmaterialien ben\u00f6tigen oder nicht. Der beste Weg, ein Segmentierungstool auszuw\u00e4hlen, besteht darin, zun\u00e4chst die spezifischen Anforderungen Ihres Projekts zu bestimmen und dann ein Tool zu finden, das diesen Anforderungen entspricht.<\/span><\/p>\n[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“ custom_height=“100″][\/vc_column][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_shadow=“none“ column_border_radius=“none“ column_link_target=“_self“ gradient_direction=“left_to_right“ overlay_strength=“0.3″ width=“1\/6″ tablet_width_inherit=“default“ tablet_text_alignment=“default“ phone_text_alignment=“default“ column_border_width=“none“ column_border_style=“solid“ bg_image_animation=“none“][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=“full_width_content“ full_screen_row_position=“middle“ column_margin=“default“ equal_height=“yes“ content_placement=“middle“ 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Die Kriterien, die wir zur Bewertung der Segmentierungstools herangezogen haben
\n<\/b><\/h3>\n[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“ custom_height=“25″][vc_column_text]Es gibt zwei wichtige Bereiche, wenn es um den Einsatz von Segmentierungstools geht: <\/span>
\n<\/span>Den technischen Standard und die Benutzerfreundlichkeit des Tools. Das Tool sollte nicht nur \u00fcber bestimmte technische Funktionalit\u00e4ten verf\u00fcgen, die gut funktionieren, sondern auch benutzerfreundlich sein und Lehrmaterialien bereitstellen. Wir bewerten die Tools anhand der folgenden f\u00fcnf Kriterien, die sowohl den technischen Standard als auch die Benutzerfreundlichkeit eines Segmentierungstools abdecken:<\/span><\/p>\n
\n<\/span>Manuelle Segmentierung bedeutet, dass ein Benutzer des Tools die verschiedenen Bereiche des Bildes von Hand ohne jegliche Automatisierung annotiert. Ein gutes Tool verf\u00fcgt \u00fcber benutzerfreundliche Funktionen f\u00fcr die manuelle Segmentierung und erm\u00f6glicht dem Benutzer, pr\u00e4zise Ergebnisse zu erhalten.<\/span><\/p>\n
\n<\/span>Automatische Segmentierung bedeutet, dass das Segmentierungstool das Bild automatisch auf der Grundlage vorheriger Eingaben oder eingestellter Parameter segmentiert. Eine gute Software liefert pr\u00e4zise Ergebnisse, nachdem die entsprechenden Parameter eingestellt wurden.<\/span><\/p>\n
\n<\/span>Schwellenwertverfahren bedeutet, dass das Segmentierungstool Bereiche des medizinischen Bildes basierend auf einem bestimmten Schwellenwert ausw\u00e4hlt. Ein gutes Tool liefert pr\u00e4zise Ergebnisse, kann auf \u00e4hnliche Bilder angewendet werden (z.B. verschiedene Gewebetypen bei der automatischen Gewebedifferenzierung) und hat gen\u00fcgend Einstellungen, um die gew\u00fcnschten Ergebnisse zu erzielen.<\/span><\/p>\n
\n<\/span>Die Benutzeroberfl\u00e4che ist die optische Darstellung, die Sie sehen, wenn Sie mit einem Segmentierungstool arbeiten. Ein gute Benutzeroberfl\u00e4che ist einfach zu bedienen, hat alle wesentlichen Funktionen in Reichweite, l\u00e4sst sich leicht konfigurieren und hat eine intuitive Bedienung.<\/span><\/p>\n
\n<\/span>Es ist wichtig, dass gen\u00fcgend Lehrmaterialien zur Verf\u00fcgung stehen, damit Sie die Arbeit mit einem neuen Segmentierungstool ad\u00e4quat erlernen k\u00f6nnen. Tools mit Tutorials, Benutzerhandb\u00fcchern, Hilfemen\u00fcs und zus\u00e4tzlichem Support durch den Hersteller punkten bei der Benutzerfreundlichkeit.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“ custom_height=“25″][vc_column_text]\nDie Segmentierungstools & deren Verwendung<\/b><\/h3>\n[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“ custom_height=“25″][vc_column_text]Im Laufe von zwei Jahren haben wir verschiedene Projekte im Bereich der Annotation von medizinischen Bilddaten durchgef\u00fchrt. In diesem Zeitraum haben wir rund 1000 Arbeitsstunden in die Arbeit mit f\u00fcnf Segmentierungstools investiert, die wir in diesem Artikel bewerten:<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_shadow=“none“ column_border_radius=“none“ column_link_target=“_self“ gradient_direction=“left_to_right“ overlay_strength=“0.3″ width=“1\/6″ tablet_width_inherit=“default“ column_border_width=“none“ column_border_style=“solid“ bg_image_animation=“none“][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=“full_width_content“ full_screen_row_position=“middle“ column_margin=“default“ equal_height=“yes“ content_placement=“middle“ column_direction=“default“ column_direction_tablet=“default“ column_direction_phone=“default“ bg_color=“#ffffff“ scene_position=“center“ top_padding=“2%“ bottom_padding=“2%“ left_padding_desktop=“5%“ right_padding_desktop=“5%“ text_color=“dark“ text_align=“left“ row_border_radius=“none“ row_border_radius_applies=“bg“ overlay_strength=“0.3″ gradient_direction=“left_to_right“ shape_divider_position=“bottom“ bg_image_animation=“none“ shape_type=“curve_opacity“][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_shadow=“none“ column_border_radius=“none“ column_link_target=“_self“ gradient_direction=“left_to_right“ overlay_strength=“0.3″ width=“1\/4″ tablet_width_inherit=“default“ tablet_text_alignment=“center“ phone_text_alignment=“center“ column_border_width=“none“ column_border_style=“solid“ bg_image_animation=“none“][\/vc_column][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_shadow=“none“ column_border_radius=“none“ column_link_target=“_self“ gradient_direction=“left_to_right“ overlay_strength=“0.3″ width=“1\/2″ tablet_width_inherit=“default“ tablet_text_alignment=“default“ phone_text_alignment=“default“ column_border_width=“none“ column_border_style=“solid“ bg_image_animation=“none“][divider line_type=“No Line“ custom_height=“50″][vc_custom_heading text=“3D Slicer“ font_container=“tag:h3|text_align:center|color:%23134995″ google_fonts=“font_family:Montserrat%3Aregular%2C700|font_style:400%20regular%3A400%3Anormal“ link=“url:https%3A%2F%2Fwww.slicer.org%2F|||“][vc_column_text]\n
Die Bewertung der Segmentierungstools<\/b><\/h3>\n
\n<\/span><\/p>\n<\/h3>\n
<\/h3>\n[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“ custom_height=“10″][\/vc_column][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_shadow=“none“ column_border_radius=“none“ column_link_target=“_self“ gradient_direction=“left_to_right“ overlay_strength=“0.3″ width=“1\/6″ tablet_width_inherit=“default“ tablet_text_alignment=“default“ phone_text_alignment=“default“ column_border_width=“none“ column_border_style=“solid“ bg_image_animation=“none“][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=“in_container“ full_screen_row_position=“middle“ column_margin=“default“ column_direction=“default“ column_direction_tablet=“default“ column_direction_phone=“default“ scene_position=“center“ top_padding=“10″ text_color=“dark“ text_align=“left“ row_border_radius=“none“ row_border_radius_applies=“bg“ id=“schl\u00fcsselzumerfolg“ disable_element=“yes“ overlay_strength=“0.3″ gradient_direction=“left_to_right“ shape_divider_position=“bottom“ bg_image_animation=“none“ shape_type=““][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_shadow=“none“ column_border_radius=“none“ column_link_target=“_self“ gradient_direction=“left_to_right“ overlay_strength=“0.3″ width=“1\/1″ tablet_width_inherit=“default“ tablet_text_alignment=“default“ phone_text_alignment=“default“ column_border_width=“none“ column_border_style=“solid“ bg_image_animation=“none“][vc_column_text][\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=“full_width_content“ full_screen_row_position=“middle“ column_margin=“default“ equal_height=“yes“ content_placement=“middle“ column_direction=“default“ column_direction_tablet=“default“ column_direction_phone=“default“ bg_color=“#ffffff“ scene_position=“center“ top_padding=“2%“ bottom_padding=“2%“ left_padding_desktop=“5%“ right_padding_desktop=“5%“ text_color=“dark“ text_align=“left“ row_border_radius=“none“ row_border_radius_applies=“bg“ overlay_strength=“0.3″ gradient_direction=“left_to_right“ shape_divider_position=“bottom“ bg_image_animation=“none“ shape_type=“curve_opacity“][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_shadow=“none“ column_border_radius=“none“ column_link_target=“_self“ gradient_direction=“left_to_right“ overlay_strength=“0.3″ width=“1\/4″ tablet_width_inherit=“default“ tablet_text_alignment=“center“ phone_text_alignment=“center“ column_border_width=“none“ column_border_style=“solid“ bg_image_animation=“none“][\/vc_column][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_shadow=“none“ column_border_radius=“none“ column_link_target=“_self“ gradient_direction=“left_to_right“ overlay_strength=“0.3″ width=“1\/2″ tablet_width_inherit=“default“ tablet_text_alignment=“default“ phone_text_alignment=“default“ column_border_width=“none“ column_border_style=“solid“ bg_image_animation=“none“][divider line_type=“No Line“ custom_height=“100″][vc_custom_heading text=“3D Slicer“ font_container=“tag:h3|font_size:50|text_align:left|color:%23134995″ google_fonts=“font_family:Montserrat%3Aregular%2C700|font_style:400%20regular%3A400%3Anormal“][vc_custom_heading text=“Das am h\u00e4ufigsten verwendete Tool“ font_container=“tag:h4|font_size:20|text_align:left|color:%23000000″ google_fonts=“font_family:Montserrat%3Aregular%2C700|font_style:400%20regular%3A400%3Anormal“][divider line_type=“No Line“ custom_height=“10″][vc_column_text]\n
\n<\/b>Automatische Segmentierung<\/b> \u2605\u2605\u2606<\/b>
\n<\/b>Schwellenwertverfahren<\/b> \u2605\u2605\u2605<\/b>
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\n<\/b>Automatische Segmentierung <\/b> \u2605\u2605\u2606<\/b>
\n<\/b>Schwellenwertverfahren<\/b> \u2605\u2605\u2606<\/b>
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\n<\/b>Automatische Segmentierung <\/b> \u2605\u2605\u2605<\/b>
\n<\/b>Schwellenwertverfahren<\/b> \u2605\u2605\u2606<\/b>
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\n<\/b>Automatische Segmentierung <\/b> \u2605\u2605\u2605<\/b>
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