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Radio-angiographische Bilder werden mit drei Bildverarbeitungsverfahren untersucht und verglichen: Funktionskettenprogrammierung mit der Software AdOculos, Aufstellung regelbasierter Klassifikatoren durch Fuzzy-Segmentierung, Definition dedizierter Filtermasken durch die Software OPTIMAS. Bei den Bildern mit 256 Graustufen (128 mal 128 Pixel) ist die Helligkeit der Umgebung eines Punktes sowie die Morphologie des Gefäßnetzwerkes ausschlaggebend dafür, ob ein Pixel als Teil eines Blutgefäßes oder des Hintergrunds erkannt wird. Auf dieser Grundlage erfolgt die Auswertung der Punkte relativ zur Umgebungshelligkeit. Bei der Funktionskettenprogrammierung dient die Gradientenanalyse zum Eliminieren des Hintergrundrauschens, bei der Fuzzy-Segmentierung findet die Bildgenerierung durch verbale Regeln statt (Entscheidungskriterien für Ader oder Hintergrund) und die Software OPTIMAS setzt Punktoperatoren zur Kontrastverbesserung ein, wobei die Segmentierung durch acht Filter (Diskretion von Linien) erfolgt. Bei der Auswertung der Ergebnisse wurde festgestellt, daß alle drei Verfahren im Vergleich zur Handsegmentierung geringere Fehlerraten aufweisen und starke Blutgefäße zuverlässig erkennbar sind. Bei der Erkennung feinerer Blutgefäße gibt es deutliche Unterschiede.