Ein Beitrag zur Glaukomfrüherkennung mittels Multiparameteranalyse tomographischer Bilder:
Gespeichert in:
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| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Bad Iburg
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Inhaltsverzeichnis
Abkürzungen, Fachbegriffe und Formelzeichen
Vorwort
1. Einleitung 13
2. Problemstellung 15
2.1. Gesichtsfeldverlust beim Glaukom 15
2.2. Ursachen und Arten der Glaukomerkrankung 16
2.3. Diagnose des Glaukoms 17
2.4. Gegenwärtiger Wissensstand 19
3. Zielsetzungen und Vorgehensweise 21
3.1. Grundlegende Zielsetzung und Lösungsansatz 21
3.2. Einzelzielsetzungen 22
3.3. Prinzipielle Vorgehensweise ...24
4. Medizinisch-biologische und technische Grundlagen 26
4.1. Das Auge 26
4.2. Konfokale Laser-Scanning-Tomographie 28
4.3. Zusammenhang zwischen Laserwellenlänge und Augenbelastung 35
4.4. Mustererkennung durch ein künstliches neuronales Netz 37
5. Untersuchungen...... 40
5.1, Vorbereitungen 40
5.1.1. Einteilung in Glaukomstadien 40
5.1.1.1. Erlanger Tabelle 40
Inhaltsverzeichnis
5.1.1,2. Erlanger GlaukomN-Schema 42
5.1.2. Statistische Anforderungen an das Datenmaterial 43
5.1.3. Entwurf eines aufgabenorientierten künstlichen neuronalen Netzes 45
5.2. Multiparameterkorrelation der Morphologieparameter mit dem Glaukombefund 46
5.2.1. Abhängigkeit der Morphologieparameter von der Lage der Konturlinie .46
5.2.2. Optimierungsuntersuchungen zur Erlanger Tabelle (TAB) 47
5.2.2.1. Optimierung des Merkmalsvektors 47
5.2.2.2. Optimierung der Datensätze 49
5.2.2.3. Optimierung der Netzparameter , 51
5.2.3. Optimierungsuntersuchungen zum Erlanger GlaukomN-Schema 52
5.2.3.1. Separation der nichtoptimierten Klassen (GKN) 52
5.2.3.2. Separation nach der Gewichtsanalyse (WGH) 53
5.2.3.3. Separation nach der Auswahl relevanter Parameter (HOT) 55
5.2.3.4. Separation nach dem Klassenschema (OPT) 56
5.2.3.5. Separation bei Hinzunahme von nicht primären Glaukomstadien (NPR) 57
5.2.4. Zwischenergebnisse der Multiparameterkorrelation 58
5.3. Untersuchungen zur automatischen Detektion der Papille 59
5.3.1. Bildaufiiahme und Bildrekonstruktion 59
5.3.2. Untersuchungen zur Qualität des tomographischen Bildmaterials., 64
5.3.2.1. Auswahl des Bildmaterials 64
5.3.2.2. Histogrammanalyse 65
5.3.2.3. Statistische Kenngrößen 66
5.3.3. Visuelle Bildverbesserung , , 67
5.3.3.1. Kompensation der Grauwertverteilung 68
5.3.3.2. Reduktion von Bildstörungen , 72
5.3.3.3. Verbesserung der Bildschärfe 75
5.3.4. Bildanalyse 80
5.3.4.1. Manuelles Einzeichnen der Konturlinie 80
5.3.4.2. Pixelbasierte Segmentation 82
5.3.4.3. Alternative Segmentationsverfahren , 84
5.3.4.4. Automatische Detektion der Exkavation - Programm „contura 86
5.4. Alternative Bewertung der Papille - Toleranzschlauch 94
5.5. Entwicklung eines Konzepts zur objektiven Detektion der Papille, 99
6. Zusammenfassende Diskussion der Ergebnisse und Ausblick... 101
6.1. Hintergrund und Ziele , , 101
6.2. Methoden 101
6.3. Ergebnisse 102
Inhaltsverzeichnis
6.3.1. Separation der Glaukomstadien durch ein künstliches neuronales Netz 102
6.3.2. Verwendung des Verfahrens als Unterstützung zur Entscheidungsfindung 105
6.3.3. Bewertung der Signifikanz einzelner stereometrischer Merkmale für
die Entscheidungsfindung 108
6.3.4. Bewertung von Bildverarbeitungsmethoden 109
6.3.5. Alternative Möglichkeiten der Bildrepräsentation 111
6.3.6. Erhöhung des Informationsgehalts des Multiparameteransatzes durch
Gewinnung zusätzlicher Merkmale 111
6.4. Praktische Schlußfolgerungen und Ausblick 112
7. Quellenverzeichnis .114
7.1. Verzeichnis der Literaturquellen 114
7.2. Verzeichnis der Abbildungen. 123
7.3. Verzeichnis der Tabellen 126
Anhang •.127
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