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http://doi.org/10.25358/openscience-6846
Authors: | Römer, Paul |
Title: | Hyperspektralbildgebung zur automatisierten Klassifizierung von oraler Muskulatur, Fett und Mundschleimhaut unter Verwendung eines 6- schichtigen light – weight neuronalen Netzwerks |
Online publication date: | 6-Jul-2022 |
Year of first publication: | 2022 |
Language: | german |
Abstract: | Ziel dieser Arbeit war die Anwendung von Deep – Learning – Algorithmen zur automatisierten Unterscheidung der Reflexionswerte einer repräsentativen Anzahl an gesunden ex-vivo – Gewebeproben oraler Schleimhaut, Muskel- und Fettgewebeproben. Gleichzeitig sollen die Daten als eine Art hyperspektrale Referenzbibliothek für zukünftige Forschungsvorhaben, beispielsweise der in-vivo-Untersuchung chronisch entzündlicher oraler Mundschleimhauterkrankungen, die intraoperative Beurteilung chirurgischer Tumorresektionsabstände oder die intraoperative Beurteilung von Lymphknoten hinsichtlich potenzieller Filialisierung und somit Erleichterung der Entscheidung über den Umfang notwendiger Lymphadenektomien dienen. |
DDC: | 610 Medizin 610 Medical sciences |
Institution: | Johannes Gutenberg-Universität Mainz |
Department: | FB 04 Medizin |
Place: | Mainz |
ROR: | https://ror.org/023b0x485 |
DOI: | http://doi.org/10.25358/openscience-6846 |
URN: | urn:nbn:de:hebis:77-openscience-a9a94479-474c-4dd6-bb52-57be836174176 |
Version: | Original work |
Publication type: | Dissertation |
License: | In Copyright |
Information on rights of use: | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ |
Extent: | V, 60 Seiten |
Appears in collections: | JGU-Publikationen |
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![]() | hyperspektralbildgebung_zur_a-20220328180009623.pdf | Dissertation Paul Römer | 14.14 MB | Adobe PDF | View/Open |