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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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