Der erste Teil dieser Dissertation befasst sich mit den drei größten Herausforderungen, die sich aus der Verwendung bestehender moderner Deep-Learning-Methoden bei der Analyse vaskulärer Netzwerke ergeben - dem Speicher- und Rechenaufwand, dem Klassenungleichgewicht im Datensatz und den begrenzten annotierten Daten für den Trainingsprozess - und schlägt Lösungen zur Bewältigung der oben genannten Herausforderungen vor. Der zweite Teil untersucht die kollaterale Zirkulation bei Schlaganfallpatienten und stellt einen Deep-Learning-Ansatz zur Automatisierung des Klassifizierungsprozesses vor.     «

Der erste Teil dieser Dissertation befasst sich mit den drei größten Herausforderungen, die sich aus der Verwendung bestehender moderner Deep-Learning-Methoden bei der Analyse vaskulärer Netzwerke ergeben - dem Speicher- und Rechenaufwand, dem Klassenungleichgewicht im Datensatz und den begrenzten annotierten Daten für den Trainingsprozess - und schlägt Lösungen zur Bewältigung der oben genannten Herausforderungen vor. Der zweite Teil untersucht die kollaterale Zirkulation bei Schlaganfallpatien...     »