| Titel: |
| Visual analytics methods for retinal layers in optical coherence tomography data |
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| Beteiligte Personen: |
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| Beteiligte Körperschaften: |
| Universität Rostock[Grad-verleihende Institution] |
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38329-6 |
| Universität Rostock, Fakultät für Informatik und Elektrotechnik[Grad-verleihende Institution] |
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10085032-7 |
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| Zusammenfassung: |
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Optical coherence tomography is an important imaging technology for the early detection
of ocular diseases. Yet, identifying substructural defects in the 3D retinal images
is challenging. We therefore present novel visual analytics methods for the exploration
of small and localized retinal alterations. Our methods reduce the data complexity
and ensure the visibility of relevant information. The results of two cross-sectional
studies show that our methods improve the detection of retinal defects, contributing
to a deeper understanding of the retinal condition at an early stage of disease.
[Englisch] |
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Die optische Kohärenztomographie ist ein wichtiges Bildgebungsverfahren zur Früherkennung
von Augenerkrankungen. Die Identifizierung von substrukturellen Defekten in den 3D-Netzhautbildern
ist jedoch eine Herausforderung. Wir stellen daher neue Visual-Analytics-Methoden
zur Exploration von kleinen und lokalen Netzhautveränderungen vor. Unsere Methoden
reduzieren die Datenkomplexität und gewährleisten die Sichtbarkeit relevanter Informationen.
Die Ergebnisse zweier Querschnittsstudien zeigen, dass unsere Methoden die Erkennung
von Netzhautdefekten in frühen Krankheitsstadien verbessern.
[Deutsch] |
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| Dokumenttyp: |
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| Einrichtung: |
| Fakultät für Informatik und Elektrotechnik |
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| Sprache: |
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| Sachgruppe der DNB: |
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Veröffentlichung /
Entstehung: |
Rostock
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Rostock: Universität Rostock
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2020
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| Verantwortlichkeitsangabe: |
| vorgelegt von Martin Röhlig |
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| Identifikatoren: |
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| Zugang: |
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frei zugänglich (Open Access)
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| Lizenz/Rechtehinweis: |
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| RosDok-ID: |
rosdok_disshab_0000002458 |
| erstellt / geändert am: |
26.02.2021 / 08.08.2023
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| Metadaten-Lizenz: |
Die Metadaten zu diesem Dokument sind gemeinfrei
(CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication). |
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