Computerunterstützte Analyse der retinalen Zirkulationsstörungen, insbesondere des Glaukoms auf Scanning-Laser-Doppler-Flowmetrie-Aufnahmen:
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Berlin
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Formelzeichen iv
Abkürzungen vii
1 Einleitung 1
2 Scanning Laser Doppier Flowmetrie 4
2.1 Bildgebende Verfahren in der Ophthalmologie 4
2.1.1 Angiographie 5
2.1.2 Das Ophthalmoskop, die Fundusphotographte and deren Kombina¬
tionen mit dem Laser 5
2.2 Physikalischer Hintergrund der SLDF . 9
2.2.1 Der optische Doppler-Effekt 10
2.2.2 Signalgewinnung 10
2.3 Methode und Funktionsprinzip der SLDF 11
2.3.1 Errechnung der SLDF-Bilder 14
2.3.2 Das HRF Gerät für SLDF Messungen 16
3 Medizinische Grundlagen 19
3.1 Der Aufbau des Auges 19
3.2 Die Struktur des Augenhintergrundes 21
3.3 Zirkulationsstörungen des Auges und der Retina 25
3.3.1 Hochdruckveränderungen der Netzhaut (Fundus hypertonicus) ... 25
3.3.2 Verschlüsse der retinalen Gefäße 25
3.3.3 Retinipathia diabetica 27
3.3.4 Charakterisierung der GefäEveränderung bei Zirkulationsstörungen 27
3.4 Das Glaukom 29
3.4.1 Das primäre Glaukom 31
3.4.2 Das sekundäre Glaukom 32
3.5 Ärztliche Untersuchungsmethoden des Augenhintergrundes 33
3.5.1 Perimetrische Untersuchung 34
i
Inhaltsverzeichnis
3.5.2 Papillometrische Untersuchung 34
3.5.3 Untersuchung der Nervenfasernschicht 36
3.5.4 Untersuchung der Makro und MikroZirkulation 37
4 Vorverarbeitung der Retinabilder 38
4.1 Bestimmung und Korrektur der Bildqualität 39
4.1.1 Automatische Bestimmung der Bildqualität 39
4.1.2 Automatische Eliminierung der Sakkaden 41
4.2 Automatische Papillensegmentierung 42
4.3 Kapillar- und Gefäßhervorhebung 44
4.3.1 Kanten- und Liniensegmentierung 45
4.3.2 Nichtlineare Kontrastverstärkung der Kapillaren 45
4.3.3 Gefäßsegmentierung auf den verrauschten Bildern 47
4.4 Skelettierung 49
4.4.1 Der Algorithmus von Zhou 52
4.5 Bestimmung des Gefäßdurchmessers 53
4.6 Gefäßdarstellung, Graphmodell für SLDF Bilder 58
4.6.1 Bestimmung der Kanten und Knoten
5 Merkmalgewinnung aus Retinabildern 63
5.1 Merkmale der Zirkulationsstörungen auf SLDF-Bildern 6o
5.1.1 Merkmale des Glaukoms auf den SLDF-Bildern 64
5.2 Makro- und Mikrozirkulation °5
5.3 Die Größe des gefäßfreien Gebietes 65
5.4 Perfusionsindex ^
5.5 Länge der Gefäße 69
5.6 Gefäßdichte 70
5.7 Winkel der Gefäßverzweigungen
5.8 Krümmung der Gefaßkurve
5.9 Durchmesser-Exponent 7
5.10 Gefäßdichte mit Fraktal-Dimension 72
6 Neuronale Netze ^5
6.1 Biologischer Hintergrund 7^
6.2 Geschichte der neuronalen Netze 7
6.3 Der Aufbau der neuronalen Netze 7
6.3.1 Das Perzeptron 80
6.3.2 Mehrschichtiges Perzeptron 6.4 Lernverfahren für neuronale Netze ^1
6.4.1 Die Delta-Regel 81
Inhaltsverzeichnis iii
6.4.2 Backpropagation 81
6.4.3 Backpropagation mit Momentum 83
6.4.4 Quickpropagation 83
6.4.5 Resilientpropagation 84
6.5 Fähigkeiten neuronaler Netze 84
6.6 Training und Klassifikation mit neuronalen Netzen 85
6.7 Optimierungsverfahren für Netztopologie 87
6.7.1 Cascade Correlation 88
6.7.2 Weight Decay 89
6.7.3 Magnitude Based Pruning 81)
6.7.4 Optimal Brain Damage 90
6.7.5 Optimal Brain Surgeon 91
6.7.6 Netzwerkskelettierung 91
6.7.7 Optimierung durch genetische Algorithmen 92
7 Neuronale Netze zur Verarbeitung und Auswertung der Retinabilder 94
7.1 Vorverarbeitung mit MLP 94
7.1.1 Sakkadendetektion mit MLP 95
7.1.2 Gefäfoegmentierung mit MLP 95
7.1.3 Skelettierung mit MLP 9G
7.2 Neuronale Netze zur Klassifikation der Retinabilder 97
7.2.1 „Merkmal-Eingang Netz 98
7.2.2 Polynomklassifikator Netz 98
7.2.3 „Bild-Eingang Netz 98
7.3 Das Bildmaterial 99
7.3.1 Auswahl dos Bildmaterials 9!)
7.3.2 Probleme mit den SLDF-Bildern 100
7.4 Ergebnisse der Retinabildauswertung mit neuronalen Netzen 101
7.4.1 Pilotstudien 101
7.4.2 Ergebnisse der Netzwerkoptimierung 102
7.4.3 Auswertung der Erlanger HRF-Datonbank-0 101
7.5 Plattformuiiabhüngige Auswertungsiimgebung 106
7.5.1 Verteilte. Datenverarbeitung im Rechnernetz 106
7.5.2 Verteilte Datenverarbeitung durch WWW 106
7.5.3 Ein CGI-Auswertungsystem für SLDF-Bilder 108
8 Zusammenfassung 110
Literaturverzeichnis 113
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