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Original title:
Evaluation der diagnostischen Genauigkeit von Machine Learning für die Detektion von Lungenrundherden in der Thoraxradiographie
Translated title:
Evaluation of the diagnostic accuracy of machine learning for the detection of pulmonary nodules in chest radiography
Author:
Amecke gen. Mönnighoff (geb. Lodde), Marie
Year:
2022
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Medizin
Advisor:
Pfeiffer, Daniela (Prof. Dr.)
Referee:
Pfeiffer, Daniela (Prof. Dr.); Kirschke, Jan Stefan (Prof. Dr.)
Language:
de
Subject group:
MED Medizin
Keywords:
Machine Learning Thoraxradiographie Lungenrundherd
Translated keywords:
Machine Learning chest radiography pulmonary nodules
TUM classification:
MED 540
Abstract:
Das Potenzial von Machine Learning Algorithmen zur Detektion von Lungenrundherden in Thoraxröntgenbildern wurde anhand einer Reader Studie ermittelt.Es wurden händisch segmentierte Datensätze erstellt und die Leistung auch auf das Vorliegen von Fremdmaterial untersucht.Es zeigte sich eine ähnliche Leistung zwischen Radiologen und Algorithmen innerhalb der Untersuchungen.Die Anzahl korrekt identifizierter Tumore könnte mittels Kombination aus menschlicher und rechnerischer Bewertung erhöht werden...     »
Translated abstract:
The potential of machine learning algorithms for the detection of pulmonary nodules in chest radiographs was determined using a reader study. For training, manually segmented datasets were created and performance was also examined for the simultaneous presence of different foreign bodies. The study showed similar performance between radiologists and algorithms. The number of correctly identified tumors could be increased using a combination of human and computational assessments.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1648080
Date of submission:
24.02.2022
Oral examination:
14.07.2022
File size:
1328886 bytes
Pages:
101
Fulltext / DOI:
doi:10.14459/2023md1648080
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220714-1648080-1-9
Last change:
29.08.2022
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