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[Digital Image Processing and Deep Neural Networks in Ophthalmology - Current Trends]. / Digitale Bildverarbeitung und Tiefe Neuronale Netze in der Augenheilkunde ­ aktuelle Trends.
Bartschat, Andreas; Allgeier, Stephan; Bohn, Sebastian; Scherr, Tim; Blessing, Denis; Reichert, Klaus-Martin; Reischl, Markus; Stachs, Oliver; Koehler, Bernd; Mikut, Ralf.
Afiliación
  • Bartschat A; Institut für Automation und angewandte Informatik, Karlsruher Institut für Technologie, Eggenstein-Leopoldshafen.
  • Allgeier S; Institut für Automation und angewandte Informatik, Karlsruher Institut für Technologie, Eggenstein-Leopoldshafen.
  • Bohn S; Augenklinik, Universitätsmedizin Rostock.
  • Scherr T; Department Leben, Licht und Materie, Universität Rostock.
  • Blessing D; Institut für Automation und angewandte Informatik, Karlsruher Institut für Technologie, Eggenstein-Leopoldshafen.
  • Reichert KM; Institut für Automation und angewandte Informatik, Karlsruher Institut für Technologie, Eggenstein-Leopoldshafen.
  • Reischl M; Institut für Automation und angewandte Informatik, Karlsruher Institut für Technologie, Eggenstein-Leopoldshafen.
  • Stachs O; Institut für Automation und angewandte Informatik, Karlsruher Institut für Technologie, Eggenstein-Leopoldshafen.
  • Koehler B; Augenklinik, Universitätsmedizin Rostock.
  • Mikut R; Department Leben, Licht und Materie, Universität Rostock.
Klin Monbl Augenheilkd ; 236(12): 1399-1406, 2019 Dec.
Article en De | MEDLINE | ID: mdl-31671462
ABSTRACT
The use of deep neural networks ("deep learning") creates new possibilities in digital image processing. This approach has been widely applied and successfully used for the evaluation of image data in ophthalmology. In this article, the methodological approach of deep learning is examined and compared to the classical approach for digital image processing. The differences between the approaches are discussed and the increasingly important role of training data for model generation is explained. Furthermore, the approach of transfer learning for deep learning is presented with a representative data set from the field of corneal confocal microscopy. In this context, the advantages of the method and the specific problems when dealing with medical microscope data will be discussed.
Asunto(s)

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Oftalmología / Procesamiento de Imagen Asistido por Computador / Redes Neurales de la Computación Idioma: De Revista: Klin Monbl Augenheilkd Año: 2019 Tipo del documento: Article

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Oftalmología / Procesamiento de Imagen Asistido por Computador / Redes Neurales de la Computación Idioma: De Revista: Klin Monbl Augenheilkd Año: 2019 Tipo del documento: Article