@phdthesis{SchauerMarinRodrigues2020,
  author    = {Schauer Marin Rodrigues, Johannes},
  title     = {Detecting Changes and Finding Collisions in 3D Point Clouds : Data Structures and Algorithms for Post-Processing Large Datasets},
  isbn      = {978-3-945459-32-4},
  doi       = {10.25972/OPUS-21428},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-214285},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2020},
  abstract  = {Affordable prices for 3D laser range finders and mature software solutions for registering multiple point clouds in a common coordinate system paved the way for new areas of application for 3D point clouds. Nowadays we see 3D laser scanners being used not only by digital surveying experts but also by law enforcement officials, construction workers or archaeologists. Whether the purpose is digitizing factory production lines, preserving historic sites as digital heritage or recording environments for gaming or virtual reality applications -- it is hard to imagine a scenario in which the final point cloud must also contain the points of "moving" objects like factory workers, pedestrians, cars or flocks of birds. For most post-processing tasks, moving objects are undesirable not least because moving objects will appear in scans multiple times or are distorted due to their motion relative to the scanner rotation. The main contributions of this work are two postprocessing steps for already registered 3D point clouds. The first method is a new change detection approach based on a voxel grid which allows partitioning the input points into static and dynamic points using explicit change detection and subsequently remove the latter for a "cleaned" point cloud. The second method uses this cleaned point cloud as input for detecting collisions between points of the environment point cloud and a point cloud of a model that is moved through the scene. Our approach on explicit change detection is compared to the state of the art using multiple datasets including the popular KITTI dataset. We show how our solution achieves similar or better F1-scores than an existing solution while at the same time being faster. To detect collisions we do not produce a mesh but approximate the raw point cloud data by spheres or cylindrical volumes. We show how our data structures allow efficient nearest neighbor queries that make our CPU-only approach comparable to a massively-parallel algorithm running on a GPU. The utilized algorithms and data structures are discussed in detail. All our software is freely available for download under the terms of the GNU General Public license. Most of the datasets used in this thesis are freely available as well. We provide shell scripts that allow one to directly reproduce the quantitative results shown in this thesis for easy verification of our findings.},
  subject      = {Punktwolke},
  language  = {en}
}
@phdthesis{BreuergebHemberger2015,
  author    = {Breuer [geb. Hemberger], Kathrin R. F.},
  title     = {Effiziente 3D Magnetresonanzbildgebung schnell abfallender Signale},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-150750},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2015},
  abstract  = {In der vorliegenden Arbeit wird die Rotated-Cone-UTE-Sequenz (RC-UTE), eine 3D k-Raum-Auslesetechnik mit homogener Verteilung der Abtastdichte, vorgestellt. Diese 3D MR-Messtechnik erm{\"o}glicht die f{\"u}r die Detektion von schnell abfallenden Signalen notwendigen kurzen Echozeiten und weist eine h{\"o}here SNR-Effizienz als konventionelle radiale Pulssequenzen auf. Die Abtastdichte ist dabei in radialer und azimutaler Richtung angepasst. Simulationen und Messungen in vivo zeigen, dass die radiale Anpassung das T2-Blurring reduziert und die SNR-Effizienz erh{\"o}ht. Die Drehung der Trajektorie in azimutale Richtung erm{\"o}glicht die Reduzierung der Unterabtastung bei gleicher Messzeit bzw. eine Reduzierung der Messzeit ohne Aufl{\"o}sungsverlust. Die RC-UTE-Sequenz wurde erfolgreich f{\"u}r die Bildgebung des Signals des kortikalen Knochens und der Lunge in vivo angewendet. Im Vergleich mit der grundlegenden UTE-Sequenz wurden die Vorteile von RC-UTE in allen Anwendungsbeispielen aufgezeigt. Die transversalen Relaxationszeit T2* des kortikalen Knochen bei einer Feldst{\"a}rke von 3.0T und der Lunge bei 1.5T und 3.0T wurde in 3D isotroper Aufl{\"o}sung gemessen. Außerdem wurde die Kombination von RC-UTE-Sequenz mit Methoden der Magnetisierungspr{\"a}paration zur besseren Kontrasterzeugung gezeigt. Dabei wurden die Doppel-Echo-Methode, die Unterdr{\"u}ckung von Komponenten mit langer Relaxationszeit T2 durch Inversionspulse und der Magnetisierungstransfer-Kontrast angewendet. Die Verwendung der RC-UTE-Sequenz f{\"u}r die 3D funktionelle Lungenbildgebung wird ebenfalls vorgestellt. Mit dem Ziel der umfassenden Charakterisierung der Lungenfunktion in 3D wurde die simultane Messung T1-gewichteter Bilder und quantitativer T2*-Karten f{\"u}r verschiedene Atemzust{\"a}nde an sechs Probanden durchgef{\"u}hrt. Mit der hier vorgestellten Methode kann die Lungenfunktion in 3D {\"u}ber T1-Wichtung, quantitative T2*-Messung und Rekonstruktion verschiedener Atemzust{\"a}nde durch Darstellung von Ventilation, Sauerstofftransport und Volumen{\"a}nderung beurteilt werden.},
  subject      = {Kernspintomografie},
  language  = {de}
}