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dc.contributor.authorRömer, Paul-
dc.date.accessioned2022-07-06T11:43:13Z-
dc.date.available2022-07-06T11:43:13Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttps://openscience.ub.uni-mainz.de/handle/20.500.12030/6857-
dc.description.abstractZiel 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.de_DE
dc.language.isogerde
dc.rightsInCopyright*
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/*
dc.subject.ddc610 Medizinde_DE
dc.subject.ddc610 Medical sciencesen_GB
dc.titleHyperspektralbildgebung zur automatisierten Klassifizierung von oraler Muskulatur, Fett und Mundschleimhaut unter Verwendung eines 6- schichtigen light – weight neuronalen Netzwerksde_DE
dc.typeDissertationde
dc.identifier.urnurn:nbn:de:hebis:77-openscience-a9a94479-474c-4dd6-bb52-57be836174176-
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.25358/openscience-6846-
jgu.type.dinitypedoctoralThesisen_GB
jgu.type.versionOriginal workde
jgu.type.resourceTextde
jgu.date.accepted2022-
jgu.description.extentV, 60 Seitende
jgu.organisation.departmentFB 04 Medizinde
jgu.organisation.number2700-
jgu.organisation.nameJohannes Gutenberg-Universität Mainz-
jgu.rights.accessrightsopenAccess-
jgu.organisation.placeMainz-
jgu.subject.ddccode610de
jgu.organisation.rorhttps://ror.org/023b0x485-
Appears in collections:JGU-Publikationen

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