In Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease (ADPKD), automated segmentation of kidneys for total kidney volume (TKV) measurement is very challenging due to severe, disease-related alterations in kidney morphology. This PhD thesis analyzes the applicability and performance of machine learning techniques (Random Forests and Deep Learning) for kidney segmentation in ADPKD. The developed segmentation method based on Deep Learning allows fast and reproducible TKV measurements, demonstrating that machine learning can be successfully used for complex medical image segmentation tasks.     «

In Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease (ADPKD), automated segmentation of kidneys for total kidney volume (TKV) measurement is very challenging due to severe, disease-related alterations in kidney morphology. This PhD thesis analyzes the applicability and performance of machine learning techniques (Random Forests and Deep Learning) for kidney segmentation in ADPKD. The developed segmentation method based on Deep Learning allows fast and reproducible TKV measurements, demonstrating that...     »

Im Falle der autosomal-dominanten polyzystischen Nierenerkrankung (ADPKD) ist die automatisierte Segmentierung der Nieren zur Bestimmung des Gesamtnierenvolumens (TKV) aufgrund von erheblichen, krankheitsbedingten Veränderungen der Nierenmorphologie sehr anspruchsvoll. Diese Dissertation untersucht die Anwendbarkeit und Leistung von maschinellen Lernverfahren (Random Forests und Deep Learning) für die Segmentierung der Nieren bei ADPKD. Die vorgestellte Segmentierungsmethode, basierend auf Deep Learning, ermöglicht schnelle und reproduzierbare TKV-Messungen und zeigt, dass das maschinelles Lernen erfolgreich für komplexe medizinische Bildsegmentierungsaufgaben genutzt werden kann.     «

Im Falle der autosomal-dominanten polyzystischen Nierenerkrankung (ADPKD) ist die automatisierte Segmentierung der Nieren zur Bestimmung des Gesamtnierenvolumens (TKV) aufgrund von erheblichen, krankheitsbedingten Veränderungen der Nierenmorphologie sehr anspruchsvoll. Diese Dissertation untersucht die Anwendbarkeit und Leistung von maschinellen Lernverfahren (Random Forests und Deep Learning) für die Segmentierung der Nieren bei ADPKD. Die vorgestellte Segmentierungsmethode, basierend auf Deep...     »