Recent introduction of probe-based confocal laser endomicroscopy (pCLE) enabled real-time and in-vivo visualisation of biological tissue on a microscopic level. This new technique, referred to as optical biopsy, involves the new challenge of re-targeting previous biopsy sites during surveillance examinations. In this thesis, a novel scene recognition method is presented to support the re-targeting of optical biopsy sites in surveillance GI-endoscopies. Drawing on the mathematical framework of manifold learning, a new representation for endoscopic videos is introduced. Relying on the tools of spectral theory and their application in manifold learning, the challenge of scene recognition is approached from a novel perspective. Experimental evaluation of the methods on clinical datasets demonstrates the feasibility of the proposed methods as a promising step for assisting the endoscopic expert in re-targeting optical biopsy sites.      «

Recent introduction of probe-based confocal laser endomicroscopy (pCLE) enabled real-time and in-vivo visualisation of biological tissue on a microscopic level. This new technique, referred to as optical biopsy, involves the new challenge of re-targeting previous biopsy sites during surveillance examinations. In this thesis, a novel scene recognition method is presented to support the re-targeting of optical biopsy sites in surveillance GI-endoscopies. Drawing on the mathematical framework of m...     »

Die Einführung der proben-basierten konfokalen Laser-Endomikroskopie (pCLE) ermöglicht mikroskopische Visualisierung von biologischem Weichgewebe in Echtzeit. Diese optische Biopsie-Technologie stellt Nutzer vor die neue Herausforderung, die Biopsiestellen in Kontrolluntersuchungen wiederzufinden (Re-targeting). In dieser Dissertation wird eine neue Wiedererkennungsmethode vorgestellt, um das Re-targeting von optischen zu unterstützen. Aufbauend auf das Mannigfaltigkeit-Lernen wird eine neue Darstellung von endoskopischen Videos eingeführt. Unter Berufung auf die Spektraltheorie und ihre Anwendung im Mannigfaltigkeit-Lernen wird die Herausforderung der Wiedererkennung von endoskopischen Szenen aus einer neuen Sichtweise betrachtet. Experimentelle Ergebnisse anhand von klinischen Datensätzen zeigen die Durchführbarkeit der präsentierten Methoden um den Endoskopie-Experten beim Re-targeting von optischen Biopsiestellen zu unterstützen.      «

Die Einführung der proben-basierten konfokalen Laser-Endomikroskopie (pCLE) ermöglicht mikroskopische Visualisierung von biologischem Weichgewebe in Echtzeit. Diese optische Biopsie-Technologie stellt Nutzer vor die neue Herausforderung, die Biopsiestellen in Kontrolluntersuchungen wiederzufinden (Re-targeting). In dieser Dissertation wird eine neue Wiedererkennungsmethode vorgestellt, um das Re-targeting von optischen zu unterstützen. Aufbauend auf das Mannigfaltigkeit-Lernen wird eine neue Da...     »