Automatisierte Erkennung manifester und prodromaler Alzheimer-Krankheit mittels multizentrisch akquirierter, multimodaler Bilddaten

Martin Dyrba

doi:10.18453/rosdok_id00001685

Martin Dyrba

Automatisierte Erkennung manifester und prodromaler Alzheimer-Krankheit mittels multizentrisch akquirierter, multimodaler Bilddaten

Universität Rostock, 2015

https://doi.org/10.18453/rosdok_id00001685

Abstract: In dieser Arbeit wurde die Eignung multizentrischer Diffusions-Tensor-Bildgebung (DTI), die die Beurteilung der Fasertraktintegrität der weißen Substanz in vivo erlaubt, als diagnostischer Marker für die Alzheimer-Krankheit untersucht. Dazu wurden multivariate maschinelle Lernverfahren verwendet. Im Rahmen dieser Dissertation wurden zwei Ansätze zur Reduktion der Inter-Scanner-Variabilität erarbeitet und deren Einfluss auf die Gruppentrennung mittels DTI und struktureller Magnetresonanztomografiedaten verglichen. Weiterhin wurde die kombinierte Auswertung mehrerer Modalitäten untersucht.

Dissertation Freier Zugang

Titel:

Automatisierte Erkennung manifester und prodromaler Alzheimer-Krankheit mittels multizentrisch akquirierter, multimodaler Bilddaten

Weitere Titel:

Automated detection of manifest and prodromal Alzheimer's disease using multicenter and multimodal neuroimaging data [übersetzt]

Beteiligte Personen:

Martin Dyrba[VerfasserIn]
	1081776579
Stefan Teipel , Prof. Dr.[AkademischeR BetreuerIn]
	122965922
	Universität Rostock, Klinik und Polyklinik für Psychosomatik und Psychotherapeutische Medizin
Thomas Kirste , Prof. Dr.[AkademischeR BetreuerIn]
	137244754
	Universität Rostock, Fakultät für Informatik und Elektrotechnik, Lehrstuhl Mobile Multimediale Informationssysteme
Martin Lotze , Prof. Dr.[AkademischeR BetreuerIn]
	Universität Greifswald, Institut für Diagnostische Radiologie und Neuroradiologie, Fachbereich Funktionelle Bildgebung

Beteiligte Körperschaften:

Universität Rostock, Universitätsmedizin[Grad-verleihende Institution]
	1029510660

Zusammenfassung:

In dieser Arbeit wurde die Eignung multizentrischer Diffusions-Tensor-Bildgebung (DTI), die die Beurteilung der Fasertraktintegrität der weißen Substanz in vivo erlaubt, als diagnostischer Marker für die Alzheimer-Krankheit untersucht. Dazu wurden multivariate maschinelle Lernverfahren verwendet. Im Rahmen dieser Dissertation wurden zwei Ansätze zur Reduktion der Inter-Scanner-Variabilität erarbeitet und deren Einfluss auf die Gruppentrennung mittels DTI und struktureller Magnetresonanztomografiedaten verglichen. Weiterhin wurde die kombinierte Auswertung mehrerer Modalitäten untersucht. [Deutsch]

Dokumenttyp:

Dissertation

Einrichtung:

Universitätsmedizin

Sprache:

Deutsch

Sachgruppe der DNB:

610 Medizin, Gesundheit

Veröffentlichung /
Entstehung:

Rostock: Universität Rostock

2015

Identifikatoren: