Verfahren der künstlichen Intelligenz zur automatisierten Erkennung von Demenzerkrankungen

Martin Dyrba

doi:10.18453/rosdok_id00004737

Martin Dyrba

Verfahren der künstlichen Intelligenz zur automatisierten Erkennung von Demenzerkrankungen

Universität Rostock, 17. Juni 2023

https://doi.org/10.18453/rosdok_id00004737

Abstract: Die 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.

Habilitationsschrift Freier Zugang

Titel:

Verfahren der künstlichen Intelligenz zur automatisierten Erkennung von Demenzerkrankungen

Beteiligte Personen:

Martin Dyrba[VerfasserIn]
	0000-0002-3353-3167
	1081776579
Stefan Teipel[AkademischeR BetreuerIn]
	0000-0002-3586-3194
	122965922
	Universitätsmedizin Rostock
Christian Wachinger[AkademischeR BetreuerIn]
	0000-0002-3652-1874
	1017671826
	Technische Universität München
Joachim L. Schultze[AkademischeR BetreuerIn]
	0000-0003-2812-9853
	1152978977

Beteiligte Körperschaften:

Universität Rostock[Grad-verleihende Institution]
	38329-6
Universitätsmedizin Rostock[Grad-verleihende Institution]
	1029510660

Zusammenfassung:

Die 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. [Deutsch]

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. [Englisch]

Dokumenttyp:

Habilitationsschrift

Einrichtung:

Universitätsmedizin

Sprache:

Deutsch

Englisch

Sachgruppe der DNB:

004 Informatik

610 Medizin, Gesundheit

Umfang:

1 Online-Ressource (verschiedene Seitenzählungen)