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Originaltitel:
Graph Inference in Biomedical Image Analysis
Übersetzter Titel:
Graphinferenz in der biomedizinischen Bildanalyse
Autor:
Rempfler, Markus
Jahr:
2019
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Menze, Björn H. (Prof. Dr.)
Gutachter:
Menze, Björn H. (Prof. Dr.)Cremers, Daniel (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin
TU-Systematik:
DAT 760d; MED 230d
Kurzfassung:
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.
Übersetzte Kurzfassung:
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.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1435379
Eingereicht am:
11.04.2018
Mündliche Prüfung:
24.01.2019
Dateigröße:
26594903 bytes
Seiten:
153
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20190124-1435379-1-1
Letzte Änderung:
07.03.2019
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