mycoreobjectrosdok_disshab_0000003222rosdok_disshab_0000003222rosdokdisshabrosdok_derivate_00002234952025-02-19T11:00:03.461Z2025-02-18T14:40:36.119ZMCRJANITOReditorFGpublished1rosdok_derivate_0000223495truetruederivate_types:fulltextVolltextfulltextwf_edit_epub wf_register_epubstate:publishedstate:publishedveröffentlichtpublishedrosdok/id000047371917508476Oau2025-02-182025-02-18T15:02:37ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2MODS XSLT Transformer 2.10 [SCM: "f6c168af690edb7cb65ef34e4a2bf7f8714c5d38" "v2.10" "2024-03-28T14:43:08+0100"] with mode 'DEFAULT'.HabilitationsschriftHochschulschriftVerfahren der künstlichen Intelligenz zur automatisierten Erkennung von DemenzerkrankungenDie Habilitationsschrift befasst sich mit der Entwicklung, Anwendung und Evaluation von Verfahren des maschinellen Lernens zur Charakterisierung von Demenzerkrankungen sowie zur Diagnoseunterstützung. Im ersten Abschnitt geht es um die Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen von tiefen neuronalen Netzen, um deren klinischen Einsatz zu unterstützen. Im 2. und 3. Abschnitt werden Studien zur Evaluation neuer Bildgebungsmarker und zur multivariaten Modellierung statistischer Zusammenhänge von Schädigungsmustern vorgestellt. Abschließend wird die Relevanz der entwickelten Methoden diskutiert.The habilitation thesis deals with the development, application and evaluation of machine learning methods for the characterization of dementia diseases and for diagnostic support. The first section deals with the explainability of decisions made by deep neural networks in order to support their clinical use. In the 2nd and 3rd sections, studies on the evaluation of new imaging markers and multivariate modeling of statistical associations of pathological patterns are presented. Finally, the relevance of the developed methods is discussed.MartinDyrba1985 -VerfasserInaut10817765790000-0002-3353-3167StefanTeipel1970 -AkademischeR BetreuerIndgs1229659220000-0002-3586-3194Universitätsmedizin RostockChristianWachingerAkademischeR BetreuerIndgs10176718260000-0002-3652-1874Technische Universität MünchenJoachim L.Schultze1965 -AkademischeR BetreuerIndgs11529789770000-0003-2812-985338329-6Universität Rostock1419 - 19761990 -Grad-verleihende Institutiondgg1029510660Universitätsmedizin Rostock01.01.2012 -Grad-verleihende Institutiondgghttps://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00004737urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00004737-510.18453/rosdok_id00004737004 Informatik610 Medizin, GesundheitUniversitätsmedizinalle Rechte vorbehaltenNutzungsrechte erteiltLizenz Metadaten: CC0frei zugänglich (Open Access)deen1 Online-Ressource (verschiedene Seitenzählungen)202317. 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Martin DyrbaTeipel, StefanUniversitätsmedizin RostockWachinger, ChristianTechnische Universität MünchenSchultze, JoachimUniversität Bonndoctype:epubdoctype:epubDokumenttypDocument typedoctype:epub.habilitationdoctype:epub.habilitationHabilitationsschriftpostdoctoral thesisdiniPublType:doctoralThesis diniPublType2022:Habilitation XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.habilitationinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdocumentnatureOfContent:ppn_105825778natureOfContent:ppn_105825778HochschulschriftdiniPublType2022:DoctoralThesisdiniPublType2022:DoctoralThesisDissertation oder HabilitationDoctoral thesisDRIVERdiniPublType2022:HabilitationdiniPublType2022:HabilitationHabilitationHabilitationKDSF (Pu35)XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.habilitationXMetaDissPlusThesisLevel:thesis.habilitationHabilitationhabilitation thesisSDNB:004SDNB:004004 Informatik004 Data processing Computer sciencesSDNB:610SDNB:610610 Medizin, Gesundheit610 Medical sciences Medicineinstitution:unirostockinstitution:unirostockUniversität RostockUniversity of RostockUniversität RostockUniversität RostockUni.Rostockhttp://d-nb.info/gnd/38329-6institution:unirostock.umrinstitution:unirostock.umrUniversitätsmedizinUniversity MedicineUniversität Rostock. 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Abschnitt werden Studien zur Evaluation neuer Bildgebungsmarker und zur multivariaten Modellierung statistischer Zusammenhänge von Schädigungsmustern vorgestellt. Abschließend wird die Relevanz der entwickelten Methoden diskutiert.The habilitation thesis deals with the development, application and evaluation of machine learning methods for the characterization of dementia diseases and for diagnostic support. The first section deals with the explainability of decisions made by deep neural networks in order to support their clinical use. In the 2nd and 3rd sections, studies on the evaluation of new imaging markers and multivariate modeling of statistical associations of pathological patterns are presented. Finally, the relevance of the developed methods is discussed.20232023Enthält Zeitschriftenartikel (10 Originalarbeiten) und drei KonferenzbeiträgeStefan Teipel (Universitätsmedizin Rostock) ; Christian Wachinger (Technische Universität München) ; Joachim Schultze (Universität Bonn)[{"name":"Teipel, Stefan","affil":"Universitätsmedizin Rostock"},{"name":"Wachinger, Christian","affil":"Technische Universität München"},{"name":"Schultze, Joachim","affil":"Universität Bonn"}]Habilitationsschrift, Universität Rostock, 2024, Kumulative Habilitationsschriftvorgelegt von Dr. rer. hum. 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Abschließend wird die Relevanz der entwickelten Methoden diskutiert.The habilitation thesis deals with the development, application and evaluation of machine learning methods for the characterization of dementia diseases and for diagnostic support. The first section deals with the explainability of decisions made by deep neural networks in order to support their clinical use. In the 2nd and 3rd sections, studies on the evaluation of new imaging markers and multivariate modeling of statistical associations of pathological patterns are presented. 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Juni 2023Die Habilitationsschrift befasst sich mit der Entwicklung, Anwendung und Evaluation von Verfahren des maschinellen Lernens zur Charakterisierung von Demenzerkrankungen sowie zur Diagnoseunterstützung. 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