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Original title:
Klassifikation von anatomischen Varianten der Wirbelsäule und Darstellung von deren Bedeutung für die Performance Deep Learning basierter Labelling- und Segmentierungsalgorithmen
Translated title:
Classification of anatomical variants of the spine and depiction of their importance concerning the performance of deep learning based labelling and segmentation algorithms
Author:
Malagutti, Luca Firouz Franco
Year:
2024
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Medicine and Health
Institution:
Abteilung für Diagnostische und Interventionelle Neuroradiologie (Prof. Zimmer)
Advisor:
Kirschke, Jan Stefan (Prof. Dr.)
Referee:
Kirschke, Jan Stefan (Prof. Dr.); Wostrack, Maria (Prof. Dr.)
Language:
de
Subject group:
MED Medizin
TUM classification:
MED 540; MED 600
Abstract:
Im Rahmen dieser Arbeit werden Vorschläge einer einheitlichen Klassifikation von anatomischen Varianten der Wirbelsäule erörtert, sowie die Relevanz derselben für die Performance Deep Learning basierter Segmentierungsalgorithmen untersucht. Es konnte gezeigt werden, dass derartige Algorithmen aktuell noch erheblich von einer verbesserten Erkennung diverser Wirbelsäulenvarianten profitieren können. Prävalenzberechnungen wurden zudem durchgeführt und mit der bestehenden Literatur verglichen.
Translated abstract:
In the course of this dissertation, suggestions for a reproducible classification of anatomical variants of the spine are made, and their importance regarding the performance of deep learning based segmentation algorithms are investigated. The results show that the improved recognition of these anatomical variants still holds a big potential for the implied algorithms. Furthermore, prevalence calculations are made and put into relation with preexisting literature.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1720753
Date of submission:
07.11.2023
Oral examination:
10.04.2024
File size:
1037392 bytes
Pages:
74
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240410-1720753-1-8
Last change:
03.05.2024
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