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Preliminary study: Polishing force measurement by viscosity - the return of ketchup polishing
(2021)
Redemanuskript zum Impulsvortrag für die Podiumsdiskussion „Dürfen Maschinen denken (können)?“ auf dem 102. Katholikentag am 28.05.2022 in Stuttgart. Podium: Winfried Kretschmann (MdL, MPräs Baden-Württemberg, Stuttgart), Ursula Nothelle-Wildfeuer (Freiburg), Michael Resch (Stuttgart), Karsten Wendland (Aalen) Moderation: Stefanie Rentsch (Fulda) Anwältin des Publikums: Verena Neuhausen (Stuttgart) - with English translation -
Der positive Versorgungseffekt digitaler Gesundheitsanwendungen bei onkologischen Erkrankungen am Beispiel des Mammakarzinoms kann anhand onkologischer Leitlinienempfehlungen abgeleitet werden. Existieren bereits Studien zu Gesundheitsanwendungen mit positivem Versorgungseffekt, können die behandelten Funktionen als evidenzbasierter Ansatz verwendet werden. Betreffen diese Studien andere Krankheiten, sind diese Untersuchungen nicht auszuschließen. Ein positiver Versorgungseffekt könnte sich dennoch bei Brustkrebspatient:innen zeigen. Hier besteht in jedem Fall Forschungsbedarf. Bei der Umsetzung der Leitlinienempfehlungen mittel App sollte darauf geachtet werden, ob die Empfehlungen allein durchführbar sind oder ob dafür professionelle persönliche Unterstützung nötig ist. Je nach Ergebnis wird entschieden, ob die Empfehlung digital umsetzbar ist oder nicht.
Identification and quantitative segmentation of individual blood vessels in mice visualized with preclinical imaging techniques is a tedious, manual or semiautomated task that can require weeks of reviewing hundreds of levels of individual data sets. Preclinical imaging, such as micro-magnetic resonance imaging (μMRI) can produce tomographic datasets of murine vasculature across length scales and organs, which is of outmost importance to study tumor progression, angiogenesis, or vascular risk factors for diseases such as Alzheimer’s. Training a neural network capable of accurate segmentation results requires a sufficiently large amount of labelled data, which takes a long time to compile. Recently, several reasonably automated approaches have emerged in the preclinical context but still require significant manual input and are less accurate than the deep learning approach presented in this paper—quantified by the Dice score. In this work, the implementation of a shallow, three-dimensional U-Net architecture for the segmentation of vessels in murine brains is presented, which is (1) open-source, (2) can be achieved with a small dataset (in this work only 8 μMRI imaging stacks of mouse brains were available), and (3) requires only a small subset of labelled training data. The presented model is evaluated together with two post-processing methodologies using a cross-validation, which results in an average Dice score of 61.34% in its best setup. The results show, that the methodology is able to detect blood vessels faster and more reliably compared to state-of-the-art vesselness filters with an average Dice score of 43.88% for the used dataset.