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- Original title:
- Ein Multitask Deep-Learning-Modell zur simultanen Erkennung, Segmentierung und Klassifizierung von Knochentumoren auf Basis von Röntgenbildern
- Translated title:
- A multitask deep learning model for simultaneous detection, segmentation and classification of bone tumors based on X-ray images
- Author:
- Schäfer, Valerie Sophie
- Year:
- 2024
- Document type:
- Dissertation
- Faculty/School:
- TUM School of Medicine and Health
- Institution:
- Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie (Prof. Makowski)
- Advisor:
- Gersing, Alexandra (Priv.-Doz. Dr.)
- Referee:
- Gersing, Alexandra (Priv.-Doz. Dr.); Baum, Thomas (Prof. Dr.)
- Language:
- de
- Subject group:
- MED Medizin
- TUM classification:
- MED 540
- Abstract:
- Diese Arbeit, basierend auf einer klinischen Studie, thematisiert die Entwicklung eines Multitask Deep-Learning-Modells zur Klassifizierung von Knochentumoren als benigne oder maligne Läsion. Die Leistung des Modells in der Klassifizierung der Knochentumore als benigne oder maligne Läsion übertraf die Leistung der Assistenzärzt*innen für Radiologie und erreichte eine vergleichbar gute Leistung wie die der Fachärzt*innen für Radiologie mit muskuloskelettaler Expertise.
- Translated abstract:
- This work, based on a clinical study, focuses on the development of a multitask deep learning model for the classification of bone tumors as benign or malignant lesions. The performance of the model in classifying bone tumors as benign or malignant lesions outperformed radiology residents and achieved a performance comparable to that of radiology specialists with musculoskeletal expertise.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1730795
- Date of submission:
- 27.12.2023
- Oral examination:
- 19.07.2024
- File size:
- 7925467 bytes
- Pages:
- 57
- Urn (citeable URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240719-1730795-1-4
- Last change:
- 05.09.2024
BibTeX