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