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Originaltitel:
Machine Learning for Medical Instrument Detection and Pose Estimation in Retinal Microsurgery 
Übersetzter Titel:
Maschinelles Lernen für medizinische Instrumentenerkennung und Einschätzung der Pose in der retinalen Mikrochirurgie 
Jahr:
2017 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Navab, Nassir (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Navab, Nassir (Prof. Dr.); Cheriet, Farida (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin 
TU-Systematik:
MED 230d; DAT 760d 
Kurzfassung:
This thesis addresses the problem of medical instrument detection, tracking and pose estimation for retinal Microsurgery. It introduces novel discriminative methods to localize the instrument joints and estimate the instrument orientation in order to automate the positioning of Optical Coherence Tomography (OCT) scans during surgery. The performance in terms of accuracy, robustness and speed was evaluated on in-vivo retinal microsurgery datasets as well as on laparoscopic surgery. 
Übersetzte Kurzfassung:
Das Ziel dieser Arbeit ist die Erkennung und die Lageschätzung von chirurgischen Instrumenten in der retinalen Mikrochirurgie. Hierbei werden neuartige, diskriminative Ansätze für die Lokalisierung der Referenzpunkte und der Orientierung des Instruments vorgestellt. Diese dienen im Anschluss der automatischen Positionierung der Optischen Kohärenztomografie (OCT) während der Operation. Die Leistung hinsichtlich Präzision, Robustheit und Geschwindigkeit wurde für in-vivo retinale Mikrochirurgie so...    »
 
Mündliche Prüfung:
27.06.2017 
Dateigröße:
6448068 bytes 
Seiten:
142 
Letzte Änderung:
29.08.2017