Medical Image Registration for Brain Tumor Surgery using Deep Learning
Übersetzter Titel:
Medizinische Bildregistrierung für Hirntumoroperationen mittels Deep Learning
Autor:
Waldmannstetter, Diana
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Informatik 16 - Professur für Bildbasierte biomedizinische Modellierung (N.N.)
Betreuer:
Menze, Björn H. (Prof. Dr.)
Gutachter:
Menze, Björn H. (Prof. Dr.); Dalca, Adrian Vasile (Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
Image Registration ; Brain Tumor ; Deep Learning
Übersetzte Stichworte:
Bildregistrierung ; Hirntumor ; Deep Learning
TU-Systematik:
DAT 760; MED 230
Kurzfassung:
This thesis addresses image registration methods using Deep Learning, presenting two core publications. The first approach uses Deep Reinforcement Learning for landmark redetection under anatomical guidance in pre- and post-operative images. The second approach introduces the simultaneous optimization of similarity metrics in a CNN. Further, challenges in image registration for brain tumor surgery and suitable evaluation metrics are discussed.
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit befasst sich mit Methoden zur Bildregistrierung mittels Deep Learning und stellt zwei Kernpublikationen vor. Der erste Ansatz verwendet Deep Reinforcement Learning für die Redetektion von Landmarken unter Einbezug der Anatomie in prä- und postoperativen Bildern. Der zweite Ansatz präsentiert die simultane Optimierung von Ähnlichkeitsmetriken in einem CNN. Zudem werden Herausforderungen bei der Bildregistrierung für Hirntumoroperationen und geeignete Bewertungsmetriken diskutiert.
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