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- Originaltitel:
- Differenzierung von osteoporotischen und pathologischen Wirbelkörperfrakturen durch Deep Learning Analysen
- Übersetzter Titel:
- Differentiation of osteoporotic and pathological vertebral fractures using deep learning analyses
- Autor:
- Dietrich, Anna-Sophia Walburga
- Jahr:
- 2024
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Medicine and Health
- Institution:
- Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie (Prof. Makowski)
- Betreuer:
- Gersing, Alexandra (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Gersing, Alexandra (Prof. Dr.); Schwaiger, Benedikt (Priv.-Doz. Dr.)
- Sprache:
- de
- Fachgebiet:
- MED Medizin
- TU-Systematik:
- MED 540
- Kurzfassung:
- Wirbelkörperfrakturen sind eine wachsende Herausforderung in unserer alternden Gesellschaft. Es wird sowohl ein Anstieg an osteoporotischen als auch ein Anstieg an pathologischen Wirbelkörperfrakturen verzeichnet. Die Unterscheidung ist von großer klinischer Bedeutung. In dieser Studie wurde ein Deep Learning Modell erfolgreich trainiert und validiert, das sehr gute Ergebnisse bei der Unterscheidung zwischen osteoporotischen und pathologischen Frakturen auf MDCT-Bildern aufweist.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Vertebral fractures are a growing challenge in our ageing society. There is an increase in both osteoporotic and pathologic vertebral fractures. The distinction is of great clinical importance. In this study, a deep learning model, which has a high discriminatory power in differentiating between osteoporotic and pathological fractures on MDCT images, was successfully trained and validated.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1734276
- Eingereicht am:
- 12.02.2024
- Mündliche Prüfung:
- 12.09.2024
- Dateigröße:
- 9996726 bytes
- Seiten:
- 90
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240912-1734276-1-2
- Letzte Änderung:
- 09.10.2024
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