Erkennung von altersbedingter Makuladegeneration und diabetischer Retinopathie in Fundusfotos mittels künstlicher Intelligenz:
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Hamburg
2022
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INHALT
1
ERLAEUTERUNG
DES
THEMAS
UND
ZIELSETZUNG
DER
ARBEIT
.
1
2
EINLEITUNG
.
2
2.1
ANATOMIE
DER
NETZHAUT
.
2
2.2
OKULAERE
MANIFESTATION
VON
DIABETES
UND
AMD
.
5
2.2.1
DIABETISCHE
RETINOPATHIE.
5
2.2.2
ALTERSBEDINGTE
MAKULADEGENERATION
.
9
2.3
FRUEHERKENNUNG
DER
DR
UND
AMD
MITTELS
FAG,
OCT
UND
FUNDUSKAMERA
.13
2.3.1
OPTISCHE
KOHAERENZTOMOGRAPHIE
.
14
2.3.2
FLUORESZENZANGIOGRAPHIE
.
18
2.3.3
FUNDUSKAMERA
.
21
2.4
TELEMEDIZIN
UND
OPHTHALMOLOGIE
.
25
2.5
EFFEKTIVE
SCREENIGPROTOKOLLE
.
26
2.6
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
UND
OPHTHALMOLOGIE
.
31
2.7
VERGLEICHBARE
PROGRAMME.
34
2.7.1
IDX-DR
.
34
2.7.2
EYEART
SYSTEM
V2.0
.
35
2.7.3
DEEPSEENET
.
36
2.7.4
ALEXNETUND
OVERFEAT
.
37
2.7.5
VORHERSAGEMODELLE
.
37
2.8
KOSTENEFFEKTIVITAETVON
AUTOMATISIERTEN
SYSTEMEN
IM
VERGLEICH
ZU
MANUELLEM
GRADING
.
38
3
MATERIAL
UND
METHODEN
.
41
3.1
AKQUIRIERUNG
DER
TEILNEHMER
.
41
3.2
DAS
FOTOPROTOKOLL
.
41
3.3
DIE
FUNDUSKAMERA.42
3.4
RETCAD:
KL-BASIERTE
AUTOMATISIERTE
FUNDUSFOTOANALYSE
.43
3.4.1
RETCAD
1.3.1
.
44
3.5
MANUELLE
FUNDUSFOTOANALYSE
.
46
3.6
STATISTISCHE
ANALYSE.
47
4
ERGEBNISSE
.
48
4.1
QUALITAETSAUSWERTUNG
.
48
4.2
AMD-ERGEBNISSE
.
49
4.3
DR-ERGEBNISSE
.
53
5
DISKUSSION
.
58
6
ZUSAMMENFASSUNG
.
65
7
SUMMARY
.
66
8
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS
.
67
9
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
.
69
10
LITERATURVERZEICHNIS
.
74
11
DANKSAGUNG
.
86
12
LEBENSLAUF
.
87
13
EIDESSTATTLICHE
VERSICHERUNG
.
88 |
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