Automatisierte Beurteilung der Bildqualität von OCT-Angiographie Aufnahmen mittels Deep Learning zur Verbesserung der klinischen Anwendbarkeit

Autor:	Lauermann, JL, Treder, M, Alnawaiseh, M, Clemens, CR, Eter, N, Alten, F
Jazyk:	němčina
Rok vydání:	2019
Předmět:	ddc: 610 610 Medical sciences Medicine
Zdroj:	181. Versammlung des Vereins Rheinisch-Westfälischer Augenärzte; 20190125-20190126; Aachen; DOC19rwa049 /20190212/
DOI:	10.3205/19rwa049
Popis:	Hintergrund: Mit der OCT-Angiographie (OCT-A) ergeben sich neue Perspektiven in der multimodalen Bildgebung. Trotz zahlreicher technischer Verbesserung bestehen verschiedene Fehlerquellen, die durch den Anwender erkannt und interpretiert werden müssen. Dies ist häufig komplex und zeitintensiv.[zum vollständigen Text gelangen Sie über die oben angegebene URL] 181. Versammlung des Vereins Rheinisch-Westfälischer Augenärzte
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::ff3cf084a430deb59afcfb3d3c8ab10b Zobrazit plný text záznamu