Automatisierte Erkennung neuer MS-Läsionen in longitudinalen MRT-Aufnahmen

Dieses Buch befasst sich mit der Erkennung neuer Multiple-Sklerose-Läsionen (MS) in longitudinalen Magnetresonanztomografien (MRT) des Gehirns. Die Erkennung und Quantifizierung neuer Läsionen ist für die Nachsorge von MS-Patienten von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus ist die manuelle Erkennung dieser neuen Läsionen nicht nur zeitaufwändig, sondern auch anfällig für intra- und interobserverbedingte Variabilität. Daher ist die Entwicklung automatisierter Techniken zur Erkennung von MS-Läsionen eine große Herausforderung. Nach einer gründlichen Analyse des aktuellen Stands der Technik bei der Erkennung von MS-Läsionen stellen wir eine neue Klassifizierung der Techniken vor und zeigen deren Hauptstärken und -schwächen auf. Eine ergänzende quantitative Bewertung einiger der bemerkenswertesten Methoden in der Literatur wird ebenfalls bereitgestellt. Anschließend präsentieren wir einen neuen Vorschlag, der auf einem Änderungserkennungsansatz basiert und verschiedene Eigenschaften unterschiedlicher MR-Bildmodalitäten kombiniert. Zu diesem Zweck führen wir die Ergebnisse aus PD-w- und T2-w-Bildern unter Einbeziehung der Basis- und Folgebilder auf überwachte und unüberwachte Weise zusammen. Die Bewertung erfolgt quantitativ und qualitativ.

Autorentext

Doktor der Informatik (2010-2014) an der Universität Girona (mit einem Stipendium der katalanischen Regierung), Master in Mathematischer Ingenieurwissenschaft (2005-2008) an der Technischen Universität Istanbul Y ld z (Data Mining), Bachelor in Computertechnik (2000-2004) an der Universität Kocaeli.- Fähigkeiten: Computer Vision, maschinelles Lernen, Data Mining, Bildverarbeitung, Webentwicklung.