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Ziel dieser Arbeit ist das Evaluieren der Klassifikationsfähigkeit eines MVCNN-Verfahrens am Teilproblem der Klassifikation von prozedural generierten, idealisierten Darstellungen von OCT-Scans. Zu diesem Zweck wird ein Tool für das Erstellen ¨solcher Szenen entwickelt sowie ein Algorithmus zur Volumenberechnung von sich überschneidenden Meshes, welcher für das automatische Labeling dieser Szenen verwendet wird.
Extraktion und Analyse spektraler Information zur Verbesserung der Früherkennung von Pathologien
(2019)
In dieser Arbeit wurden Untersuchungen zur Optimierung Fundus basierter Untersuchungen erprobt. Es erfolgte eine Analyse der im Klinikum vorhandenen Funduskamera FF450plus sowie einer Vielzahl von ärztlichen Einträgen zum Augenfundus im klinikinternen Dokumentationssystem Turbomed. Schlussendlich wurde der Versuch unternommen gegebene Fundusbilder mithilfe von Klassifikationsapplikationen der Programmieroberfläche MatLab untersuchen zu lassen.