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Original title:
Analyzing Tumor Lesions in PET/CT Images Using Deep Learning Methods and Physiological Models
Translated title:
Analyse von Tumorläsionen in PET / CT-Bildern mit Deep Learning-Methoden und physiologischen Modellen
Author:
Xu, Lina
Year:
2018
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Informatik
Advisor:
Menze, Björn (Prof. Dr.)
Referee:
Menze, Björn (Prof. Dr.); Ntziachristos, Vasilis (Prof. Dr.); Vaupel, Peter (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin
Keywords:
Deep learning, tumor, hypoxia, bone lesion, lymph node metastasis, psma
Translated keywords:
Deep Learning, Tumor, Hypoxie, Knochenläsion, Lymphknotenmetastasen, psma
TUM classification:
DAT 760d; MED 230d
Abstract:
Medical imaging provides a visualized way to keep track of tumor status. The detection of pathological lesions plays an important role in the diagnostic and therapeutic assessment of various oncological disorders. On the other hand, tumor hypoxia, which characterizes a depletion of oxygen supply, is a major factor that impedes radiotherapy. Both raise some open questions to be addressed.
Translated abstract:
Die medizinische Bildgebung bietet eine visuelle Möglichkeit, den Tumorstatus zu erfassen. Der Nachweis pathologischer Läsionen spielt eine wichtige Rolle bei der Diagnose und Therapie verschiedener onkologische Erkrankungen. Auf der anderen Seite stellt Tumorhypoxie, die als Folge einer Sauerstoff Mangelversorgung charakterisiert wird, einen wichtigen Faktor dar, der die Strahlentherapie beeinträchtigt. Beide werfen einige offene Fragen auf, die angegangen werden müssen.
ISBN:
978-3-8439-3929-4
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1452478
Date of submission:
02.11.2018
Oral examination:
18.12.2018
Last change:
11.02.2019
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