User: Guest  Login
Original title:
Möglichkeiten und Limitationen automatischer Wirbelkörpersegmentierungen in Abhängigkeit von patientenspezifischen Faktoren und vorhandenen Trainingsdaten
Translated title:
Possibilities and limitations of automatic vertebral body segmentation depending on patient-specific factors and available training data
Author:
Mörtl, Anna-Lena
Year:
2023
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:
Kirschke, Jan St. (Prof. Dr.)
Referee:
Kirschke, Jan St. (Prof. Dr.); Weitz, Jochen (Priv.-Doz. Dr. Dr.)
Language:
de
Subject group:
MED Medizin
TUM classification:
MED 553; MED 540
Abstract:
In der Dissertation wurde die Leistungsfähigkeit des eigens entwickelten Deep-Learning-Algorithmus zur Detektion und Segmentierung von Wirbelkörpern in 160 CT-, und DXA-Aufnahmen untersucht. Zur Bewertung der Segmentierungspräzision des Convolutional-neuronal-network erfolgte in 43 Fällen ein Vergleich mit manuell korrigierten Segmentierungsmasken. Durch Erhebung des Dice-Scores pro Wirbelkörper konnten patienten-, und bildspezifische Einflussfaktoren für die Fehleranfälligkeit des Algorithmus a...     »
Translated abstract:
In this dissertation, the performance of the in-house developed deep learning algorithm for vertebral body detection and segmentation was investigated in 160 CT, and DXA images. To evaluate the segmentation precision of the convolutional neural network, a comparison was made with manually corrected segmentation masks in 43 cases. By collecting the Dice score per vertebral body, patient-, and image-specific influencing factors for the error-proneness of the algorithm could be analyzed and pointed...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1693892
Date of submission:
04.01.2023
Oral examination:
10.08.2023
File size:
900100 bytes
Pages:
48
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230810-1693892-1-3
Last change:
06.10.2023
 BibTeX