Konzeption und Umsetzung einer RIA zur untersuchungsbegleitenden Erfassung von RNFLT-Scans und Untersuchung von Klassifikatoren für die diagnostische Unterstützung bei neurodegenerativen Erkrankungen am Beispiel der Multiplen Sklerose

Die retinale Nervenfaserschichtdicke (engl.: retinal nerve fiber layer thickness, RNFLT) ist ein moderner Parameter in der Augendiagnostik. Mittels optischer Kohärenztomographie (engl.: optical coherence tomography, kurz OCT) wird hierbei in einem Augen-Laserscan die Faserdicke der Augennerven in 256 radialen Einzelmesswerten bestimmt. Die RNFLT zeigt dabei spezifische Veränderungen in verschiedenen Krankheitsbildern und hält zunehmend Einzug in die Routinediagnostik.
Im Rahmen einer Studie sollen Modelle zum Vergleich der RNFLT-Veränderungen bei Patienten mit unterschiedlichen Erkrankungen gegenüber Kontrollmessungen bei gesunden Probanden bestimmt werden. Bisherige Vergleichsmethoden umfassen lediglich die mittlere Abnahme der Messwerte und berücksichtigen nicht typische Kurvenveränderungen. Im Rahmen dieser Abschlussarbeit sollen diese Messungen zuerst elektronisch erfasst, verarbeitet und die Auswertungen online verfügbar gemacht werden. Mit Hilfe von Kurvenanalyse und dem Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens sollen genauere Lösungen für dieses Klassifikationsproblem entwickelt werden..

Kolloquium: 25.11.2009

Betreuer: Dipl. Inform. Ingo Boersch, Master of Science Sebastian Mansow-Model (mediber GmbH)

Download: A1-Poster, Diplomarbeit