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Original title:
Data efficient deep learning for disease prediction in ophthalmology and cardiovascular medicine using optical coherence tomography images
Translated title:
Dateneffizientes Deep Learning zur Krankheitsvorhersage in Ophthalmologie und kardiovaskulärer Medizin anhand optischer Kohärenztomografie-Bilder
Author:
Holmberg, Olle Gottfrid
Year:
2025
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Lehrstuhl für Mathematische Modellierung biologischer Systeme (Prof. Theis)
Advisor:
Theis, Fabian J. (Prof. Dr. Dr.)
Referee:
Theis, Fabian J. (Prof. Dr. Dr.); Schnabel, Julia (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TUM classification:
BIO 110; MAT 022
Abstract:
AI methods struggle with limited labeled data. This thesis leverages self-supervised learning on large unlabeled OCT datasets, creating efficient models for retinal and cardiovascular disease prediction. Results show accurate predictions, requiring 75% less labeled data, 200x smaller models, and integrating cross-domain knowledge (histopathology-IVOCT). This addresses data scarcity challenges and cuts annotation costs, improving medical AI applicability across broader clinical scenarios.
Translated abstract:
Diese Arbeit nutzt selbstüberwachtes Lernen großer, ungelabelter OCT-Datensätze und entwickelt Modelle zur effizienten Vorhersage retinaler und kardiovaskulärer Erkrankungen. So werden bis zu 75% weniger annotierte Daten benötigt, die Modellgröße um Faktor 200 reduziert und domänenübergreifend Histopathologie-Wissen integriert, wodurch Datensparsamkeit verbessert und Deep Learning deutlich breiter klinisch anwendbar wird.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1778968
Date of submission:
29.04.2025
Oral examination:
05.11.2025
File size:
31805715 bytes
Pages:
95
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20251105-1778968-0-4
Published:
09.12.2025
 BibTeX