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Original title:
Graph Inference in Biomedical Image Analysis 
Translated title:
Graphinferenz in der biomedizinischen Bildanalyse 
Year:
2019 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Advisor:
Menze, Björn H. (Prof. Dr.) 
Referee:
Menze, Björn H. (Prof. Dr.)Cremers, Daniel (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin 
TUM classification:
DAT 760d; MED 230d 
Abstract:
With the progress of biomedical imaging techniques and an emerging demand for quantitative methods, computer-aided analysis of biomedical image data has gained considerable importance. Amongst them is the task of estimating a graph from observed images or videos – graph inference. We focus on two prominent applications, inference of vessel networks and cell lineages, and contribute probabilistic models as well as improved optimization algorithms. 
Translated abstract:
Mit dem Fortschritt biomedizinscher Bildgebung und der wachsenden Nachfrage nach quantitativen Ansätzen haben computerbasierte Methoden zur Analyse von biomedizinschen Bilddaten an Wichtigkeit gewonnen. Die Schätzung eines Graphen aus solchen Bilddaten, die Graphinferenz, ist eine spezielle Form solcher Aufgaben. Diese Arbeit fokussiert zwei spezifische Anwedungen, die Inferenz von Gefäßnetzwerken und Zelllineages, und stellt probabilistische Modelle sowie Optimierungsalgorithmen dazu vor. 
Oral examination:
24.01.2019 
File size:
26594903 bytes 
Pages:
153 
Last change:
07.03.2019