Ein Konzept für die merkmalsbasierte Tumor-Klassifikation mit diagnostischem Ultraschall
- Die Bildgebung mit Ultraschall (Sonographie) hat sich zu der am häufigsten verwendeten medizinischen Bildgebungsmodalität entwickelt. Eine Unterscheidung gut- und bösartiger Tumoren mit Hilfe der Sonographie setzt allerdings große Erfahrung beim Untersucher voraus und gilt als außerordentlich schwierig. In dieser Arbeit wurde daher ein Konzept zur automatisierten Klassifikation mit diagnostischem Ultraschall entwickelt und im Rahmen einer klinischen Studie mit 138 Fällen zur Dignitätsbestimmung von Läsionen der Ohrspeicheldrüse (Parotis) erprobt. Zur Beschreibung verschiedener gut- und bösartiger Läsionen wurden drei unterschiedliche Arten von Merkmalen eingesetzt: Spektrale Merkmale, Texturmerkmale und Konturdeskriptoren. Eine Auswahl der extrahierten Merkmale wurde für eine automatisierte Klassifikation der Läsionen verwendet. Vergleichend wurden dazu zwei Minimum-Distanz Klassifikatoren, ein Maximum-Likelihood-Klassifikator sowie ein probabilistisches neuronales Netz eingesetzt.
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| Author: | Stefan Siebers |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:hbz:294-24523 |
| Document Type: | Doctoral Thesis |
| Language: | German |
| Date of Publication (online): | 2009/02/06 |
| Date of first Publication: | 2009/02/06 |
| Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
| Granting Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik |
| Date of final exam: | 2008/08/13 |
| Creating Corporation: | Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik |
| GND-Keyword: | B-scan-Verfahren; Ohrspeicheldrüse; Kontur; Textur; Spektralanalyse |
| Dewey Decimal Classification: | Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Elektrotechnik, Elektronik |
| Licence (German): |  Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht |
