28 research outputs found

    Entwicklung eines halbautomatisierten Verfahrens zur Detektion neuer SiedlungsflÀchen durch vergleichende Untersuchungen hochauflösender Satelliten- und Luftbilddaten

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    Knowledge about land use and land cover represents an important information basis for various planning applications. In particular, urban and suburban regions are subject to a high dynamic development. The detection and identification of changes is therefore an important instrument to follow and accompany the developments by planning. Here, aerial photography and, increasingly, satellite images serve as an important basis for information. The recognition and mapping of changes is still a time-consuming and cost-intensive matter which is mostly realized by visual interpretation of aerial photography and to an increasing degree of high- and ultra-high-resolution satellite images. Within the scope of the present work a new, robust and largely automated process based on a statistical change analysis is developed and presented. Basis for the data are multitemporal high-resolution satellite image data. The generated suspect areas, respectively areas of change, are supposed to function as clues in order to facilitate the process of the visual interpretation of multitemporal image datasets with regard to change mapping, since only marked areas of change have to undergo further examination. Consequently, this process can be used as a tool to ease and accelerate the updating of planning bases in general and maps in particular so far realised by visual interpretation. However, the automation of the process is not only supposed to serve the purpose of saving time and cost but also to bring the interpretation process to a higher level of objectivity. In order to improve the quality of the whole process, for the preprocessing of the image data selected methods of image processing have been integrated. Through the use of additional geo-information reference data for the automated calculation of the areas of change, a further refinement of the results can be reached. The obtained results in the first time-cut (1997-1998) can be proved and verified by a different data-take (1997-2000). To reach a convenient use and a good distribution of the developed method, the process has been implemented by means of the widespread image processing software ERDAS IMAGINE. This allows to make the developed method available for other users, since it can easily be integrated into the working environment of ERDAS IMAGINE.Das Wissen um die Landnutzung und Landbedeckung ist fĂŒr planerische Anwendungsgebiete eine wichtige Informationsgrundlage. Gerade urbane und suburbane Regionen unterliegen einer hohen Entwicklungsdynamik. Das Erkennen und Aufzeigen von VerĂ€nderungen ist somit ein wichtiges Instrument um Entwicklungen zu verfolgen und planerisch zu begleiten. Luft- und zunehmend Satellitenbilder dienen hierfĂŒr als wichtige Informationsgrundlage. Das Erkennen und Kartieren von VerĂ€nderungen ist nach wie vor eine zeitaufwĂ€ndige und kostenintensive Angelegenheit, die ĂŒberwiegend durch visuelle Interpretation von Luft- und zunehmend auch mit hoch- und höchstauflösenden Satellitenbildern realisiert wird. In dieser Arbeit wird ein neues, robustes, weitgehend automatisiertes, auf einem statistischen Ansatz beruhendes Verfahren der VerĂ€nderungsanalyse entwickelt und vorgestellt. Die Datengrundlage bilden multitemporale, hoch auflösende Satellitenbilddaten. Die generierten Verdachts- bzw. VerĂ€nderungsflĂ€chen sollen als Anhaltspunkte fungieren, um den Prozess der visuellen Interpretation von multitemporalen BilddatensĂ€tzen in Hinsicht auf eine VerĂ€nderungskartierung zu erleichtern, da nur als VerĂ€nderungsflĂ€chen markierte Areale einer weiteren Untersuchung unterzogen werden mĂŒssen. Das Verfahren kann somit als Werkzeug dienen, die durch visuelle Interpretation realisierte Aktualisierung von Planungsgrundlagen bzw. Kartenwerken zu erleichtern und zu beschleunigen. Die Automatisierung des Verfahrens soll jedoch nicht allein dem Zweck der Zeit- und Kostenersparnis dienen, sondern auch den Interpretationsprozess objektiver gestalten. Um die QualitĂ€t des Verfahrens zu erhöhen, werden ausgewĂ€hlte Methoden der Bildverarbeitung fĂŒr die Vorverarbeitung der Bilder in das Verfahren integriert. Durch das Einbinden zusĂ€tzlicher Geobasisdaten in die automatisierte Berechnung der VerĂ€nderungsflĂ€chen kann eine weitere Verbesserung der Ergebnisse erzielt werden. Die Ergebnisse, der im ersten Zeitschnitt (1997-1998) untersuchten DatensĂ€tze, werden mit Hilfe eines weiteren Zeitschnitts (1997-2000) ĂŒberprĂŒft und verifiziert. Um eine unkomplizierte Anwendung und Verbreitung der Methode zu erreichen, wurde das Verfahren mit Hilfe der weit verbreiteten Bildverarbeitungssoftware ERDAS IMAGINE realisiert. Dies ermöglicht, das Verfahren auch anderen Nutzern zur VerfĂŒgung zu stellen, da es problemlos in die Arbeitsumgebung des Bildverarbeitungssystems ERDAS IMAGINE integriert werden kan

    PrĂ€diktion und Überwachung des Behandlungsansprechens bei mit Trabectedin und Pazopanib behandelten inoperablen abdominalen/retroperitonealen Weichgewebssarkomen: CT-Ansprechmuster und die Rolle der CT-Texturanalyse

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    In der vorliegenden Dissertationsschrift sollte das Therapieansprechen von mit Trabectedin und Pazopanib behandelten Weichteilsarkomen in fortgeschrittenen Tumorstadien erfasst und bewertet werden. Zudem sollten auch spezifische Ansprechmuster im Rahmen der neuartigen TherapieansĂ€tze identifiziert werden. In diesem Kontext sollte außerdem die Rolle der CT-Texturanalyse in Bezug auf die Vorhersage des Behandlungsansprechens untersucht und beurteilt werden, um ultrastrukturelle VerĂ€nderungen identifizieren und womöglich ein Ansprechen oder spezielle Muster frĂŒhestmöglich vorhersagen zu können. Insgesamt wurden in dieser Studie 64 Patienten mit einem inoperablen bzw. nicht resezierbaren Weichteilsarkom, die zwischen Oktober 2008 und Juli 2017 am UniversitĂ€tsklinikum TĂŒbingen behandelt wurden, ausgewertet. Zusammenfassend lĂ€sst sich sagen, dass eine VerflĂŒssigung der Tumormasse mit dem Verlust der eigentlichen Tumorform ein hĂ€ufiges Ansprechmuster auf die Therapie von Weichteilsarkomen mit Trabectedin oder Pazopanib darstellt. Dabei sollte beachtet werden, dass die Interpretation des Therapieergebnisses zu einer Pseudoprogression fĂŒhren kann, wenn man nur grĂ¶ĂŸenassoziierte Bewertungskriterien verwendet. Als weitere Ansprechmuster zeigten sich die GrĂ¶ĂŸenabnahme der Tumormasse, die Nekrose des Tumors oder die Kavernisierung des Tumorgewebes. Vergleicht man die beiden Therapieformen, so sind bei Pazopanib die VerflĂŒssigung und die Nekrose des Tumors die hĂ€ufigsten Ansprechmuster. Bei Trabectedin ĂŒberwiegt die TumorverflĂŒssigung als Ansprechmuster deutlich. Die vorliegende Arbeit konnte zeigen, dass einige Texturanalyse-Parameter durchaus fĂŒr die Überwachung und die Vorhersage des Therapieansprechens in Frage kommen. Sie könnten dabei ergĂ€nzend und in einem begrenzten Bereich eingesetzt werden, um das Therapieansprechen vorherzusagen. Allerdings mĂŒssen auf diesem Gebiet noch prospektive Daten gesammelt werden, um genaue Prognosen ĂŒber das Behandlungsansprechen von Tumoren treffen zu können. Es kann jedoch angenommen werden, dass die Rolle der CT-Texturanalyse in diesem Bereich auch in Hinblick auf die aktuellen Entwicklungen der personalisierten Medizin zunimmt, um Weichteilsarkome prĂ€therapeutisch zu charakterisieren und eine Therapieentscheidung zu treffen

    FrĂŒhdiagnose lokaler, struktureller SchĂ€den der GelenkoberflĂ€chen humaner Femurkondylen anhand fluoreszenzmikroskopisch-rĂ€umlicher Analysen

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    Die Diagnose frĂŒher struktureller VerĂ€nderungen im Gelenkknorpel ist nach wie vor ein klinisches Problem. In diesem Kontext ist die Organisation der Chondrozyten als bildbasierter Biomarker zur Feststellung frĂŒher struktureller und/oder degenerativer VerĂ€nderungen prinzipiell geeignet. Dieser Biomarker beruht bisher im Wesentlichen auf einer subjektiven Klassifizierung der Verteilungsmuster der oberflĂ€chennahen Chondrozyten. Mit dieser Arbeit sollten Fragen zur methodischen Weiterentwicklung der Verwendung der rĂ€umlichen Organisation der superfiziellen Chondrozyten als bildbasierter Biomarker beantwortet werden. Hierzu wurden Proben (n=16) aus der KnorpeloberflĂ€che von humanen Femurcondylen zunĂ€chst makroskopisch-visuell nach SchĂ€digungsgrad klassifiziert und im Anschluss elektronen- und fluoreszenzmikroskopisch aufgearbeitet. Neben der Erfassung weiterer optisch-visueller Scores incl. des rĂ€umlichen Verteilungsmusters der oberflĂ€chlichen Chondrozyten erfolgt auch die Bestimmung von quantitativen Messparametern, wobei durch exakte Übereinanderlagerung der REM- und der fluoreszenzmikroskopischen Bilder, ein Vergleich sowohl global ĂŒber die ganze Probe hinweg, wie auch lokal in einzelnen kleinen Ausschnitten innerhalb der Probe zu ermöglicht wurde. VerĂ€nderungen der rĂ€umlichen Organisation der superfiziellen Chondrozyten waren dabei bereits im visuell-makroskopisch- und rasterelektronenmikroskopisch intakten Knorpelproben zu finden. Eine lokale Betrachtungsweise der Proben schien dabei der globalen ĂŒberlegen. Es konnte ein Panel an quantitativen und qualitativen Messparametern der rĂ€umlichen Organisation superfizieller Chondrozyten bestimmt werden, das gegenĂŒber REM-Untersuchungen verlĂ€sslich dazu geeignet ist, SchĂ€den der KnorpeloberflĂ€che anzuzeigen. Dabei gingen relativ geringe Unterschiede in der Intaktheit der KnorpeloberflĂ€chen in der REM mit prominenten und deutlich diagnostifizierbaren VerĂ€nderungen in der rĂ€umlichen Organisation einher. Proben mit REM intakter KnorpeloberflĂ€che vs. REM-unebener OberflĂ€che mit Fibrillationen konnten durch Untersuchungen der rĂ€umlichen Organisation der superfiziellen Chondrozyten erstmalig statistisch erfolgreich voneinander unterschieden werden. Damit könnte die visuelle Klassifikation der rĂ€umlichen Organisation der superfiziellen Chondrozyten ein besonders wichtiges Kriterium in der FrĂŒh-Diagnose von osteoarthrotischen VerĂ€nderungen von Gelenken sein, bestenfalls bereits im histologischen OARSI-Stadium I

    CT basierte Radiomics-Modelle zur Vorhersage des 68Ga-PSMA PET-Lymphknotenstatus bei Patienten mit Prostatakarzinom

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    Die Detektion von Lymphknotenmetastasen ist bei Patienten mit Prostatakarzinom im Rahmen der Ausbreitungsdiagnostik von therapieentscheidender Bedeutung. Die standardmĂ€ĂŸig eingesetzte Bildgebung mittels CT zeigt nur eine geringe Aussagekraft. Mit dem 68Ga-PSMA PET/CT existiert nun eine Ă€ußerst vielversprechende Methode zum Staging bei Prostatakarzinom. Bislang nur zum Re-Staging leitliniengerecht, stehen die Chancen fĂŒr eine baldige Empfehlung zum PrimĂ€rstaging gut. Das 68Ga-PSMA PET/CT ist jedoch nur eingeschrĂ€nkt verfĂŒgbar, so dass viele Staging-Untersuchungen weiterhin mit kontrastmittelgestĂŒtztem CT durchgefĂŒhrt werden. In den letzten Jahren konnten Radiomics-Methoden zur quantitativen Bildanalyse gute Leistungen u.a. in der Unterscheidung von malignen und benignen VerĂ€nderungen verschiedener EntitĂ€ten zeigen. Wir haben untersucht, ob mittels Radiomics-Methoden der 68Ga-PSMA PET/CT-Status von Lymphknoten nur auf Basis der CT-Bilder vorhergesagt werden kann. Methodik: Aus einem 68Ga-PSMA PET/CT Bilddatensatz von 447 Patienten mit Prostatakarzinom wurden 369 PET-positive und 1756 PET-negative Lymphknoten identifiziert und segmentiert. Relevante Radiomics-Features wurden mittels vier verschiedener Featureselektionsmethoden (FSM) Methode nach Wilcoxon, Area under the curve (AUC), mutual information (mi), mutual information minimum redundancy (mrmi) ermittelt. Anschließend wurden sechs verschiedene Klassifikationsalgorithmen (Klassifikatoren) lineare und logistische Regression, support vector machines (svm), ein neuronales Netzwerk (multilayer perceptron, mlp) sowie KlassifikationsbĂ€ume (recursive partitioning, rpart) zur Vorhersage des Lymphknotenstatus an einem nach Bagging-Verfahren balancierten Trainingsdatensatz trainiert. 24 FSM-Klassifikator-Kombinationen wurden am separaten Testdatensatz getestet. Zum Vergleich klassifizierten 2 Radiologen denselben Datensatz nach vier Kategorien (0=sicher nicht maligne, 1= wahrscheinlich nicht maligne, 2= wahrscheinlich maligne, 3= sicher maligne). ZusĂ€tzlich wurde die Vorhersagekraft der Kombination von automatischen Klassifikatoren und Radiologen ausgewertet. Ergebnisse: Die beste Vorhersageleistung wurde von den KlassifikationsbĂ€umen (rpart) mit vorheriger Featureselektion nach der mrmi-Methode erreicht mit einer Korrektklassifikationsrate von 83% (SensitivitĂ€t 88%, SpezifizitĂ€t 82%, positiver Vorhersagewert 48%, negativer Vorhersagewert 97%). Die Radiologen erreichten in der Beurteilung der Lymphkonten beide eine Korrektklassifikationsrate von 95% (SensitivitĂ€t beide 76%, SpezifizitĂ€t 98% und 97%, positive Vorhersagewerte 88% und 84%, negativer Vorhersagewert beide 96%). Die Kombination von Klassifikatoren und Radiologen verbesserte die Klassifikationsleistung der Radiologen nicht. Diskussion: Radiomics-Modelle auf Basis von CT-Bildern können den 68Ga-PSMA PET-Status von Lymphknoten mit hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen. Im Vergleich zur, in der bisherigen Literatur, ermittelten Leistung der CT-Bildgebung, könnten sie die Lymphknotendiagnostik bei Patienten mit Prostatakarzinom verbessern bzw. die konventionelle Diagnostik oder das 68Ga-PSMA PET/CT ergĂ€nzen. Die Validierung der Klassifikationsalgorithmen an externen DatensĂ€tzen und weitere Studien mit histopathologischer Korrelation sind notwendig, um eine klinische Anwendbarkeit zu ermöglichen.The detection of lymph node metastases for staging is of critical importance for therapy decisions in patients with prostate cancer (PCa). CT as a standard imaging technique is of limited value. With 68Ga-PSMA PET/CT, a promising method for staging in PCa now exists. So far only guideline-compliant for re-staging, chances for a timely recommendation for primary staging are good. However, 68Ga-PSMA PET/CT remains limited in availability, so many staging examinations are still performed with contrast-enhanced CT. In recent years, radiomics methods for quantitative image analysis have shown good performance e.g. in differentiating malignant from benign lesions of different entities. We investigated whether radiomics methods could predict the 68Ga-PSMA PET-status of lymph nodes based on CT images only. METHODS: From a 68Ga-PSMA PET/CT image dataset of 447 patients with prostate cancer, 369 PET-positive and 1756 PET-negative lymph nodes were identified and segmented. Relevant radiomic features were identified using four different feature selection methods (FSM) method according to Wilcoxon, area under the curve (AUC), mutual information (mi), mutual information minimum redundancy (mrmi). Then, six different classification algorithms (classifiers) linear and logistic regression, support vector machines (svm), a neural network (multilayer perceptron, mlp), and classification trees (recursive partitioning, rpart) for lymph node status prediction were trained on a training dataset balanced by the bagging method. 24 FSM-classifier combinations were tested on the separate test dataset. For comparison, 2 radiologists classified the same data set according to four categories (0=certainly nonmalignant, 1=probably nonmalignant, 2=probably malignant, 3=certainly malignant). In addition, the predictive power of the combination of automatic classifiers and radiologists was evaluated. Results: The best predictive performance was achieved by the classification trees (rpart) with prior feature selection using the mrmi-method with an accuracy of 83% (sensitivity 88%, specificity 82%, positive predictive value 48%, negative predictive value 97%). The radiologists both achieved a 95% accuracy (sensitivity both 76%, specificity 98% and 97%, positive predictive values 88% and 84%, negative predictive value both 96%). The combination of classifiers and radiologists did not improve classification performance of radiologists. Discussion: Radiomics models based on CT images can predict 68Ga-PSMA PET-status of lymph nodes with high probability. Compared to the performance of CT imaging determined in previous literature, they could potentially improve lymph node diagnosis in patients with PCa and/or supplement conventional diagnostics or 68Ga-PSMA PET/CT. Validation of the classifiers on external datasets and further studies with histopathological correlation are necessary to enable clinical applicability

    Entwicklung einer Radiomics-Signatur sowie eines Deep Learning Algorithmus fĂŒr die PrĂ€diktion von signifikanten Prostatakarzinomen

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    Das Prostatakarzinom (PCa) ist weltweit die häufigste maligne Tumorerkrankung und die zweithäufigste tumorbezogene Todesursache des Mannes. Die Diskrepanz zwischen hoher Inzidenz und PrĂ€valenz und niedriger Mortalität begrĂŒndet die Notwendigkeit, sicher zwischen klinisch signifikanten und indolenten PCa zu differenzieren. Bisherige Diagnosemethoden gewährleisten nicht in ausreichendem Maße die präzise Charakterisierung. Durch die Anwendung von Radiomics zusammen mit kĂŒnstlicher Intelligenz (KI), i.e. Machine Learning, an multiparametrischen MRT (mpMRT) sollen PrĂ€diktionen zur klinischen Signifikanz von PCa möglich werden. Hierzu wurden die Schritte einer Radiomics- bzw. Machine Learning-Pipeline an mpMRT von 297 Patienten durchgefĂŒhrt. Die Support Vector Machine (SVM) erbrachte bei der Klassifikation in „benigne LĂ€sion“ oder „PCa“ eine AUC = 0,86. Es wurden zusĂ€tzlich ein zonaler Radiomics- und ein Deep Learning-Ansatz exploriert. Der zonale Ansatz erbrachte im Vergleich zum nicht-zonalen Ansatz schlechtere Ergebnisse (AUC = 0,75). Beim Deep Learning-Klassifikationssystem wurde ein Sequence-Model angewandt (AUC = 0,81, vs. PI-RADS: AUC = 0,77). Diese Studie zeigt, dass aus mpMRT prĂ€diktive Radiomics Features abgeleitet werden können, und kann dazu beitragen, eine zuverlĂ€ssige Radiomics-Signatur und einen Machine Learning- bzw. Deep Learning-Algorithmus zur PrĂ€diktion signifikanter PCa fĂŒr den klinischen Alltag zu entwickeln

    Nicht-invasive Bestimmung des Differenzierungsgrades hepatisch metastasierter neuroendokriner Tumoren anhand der Radiomics basierten Bildanalyse von 68Ga-DOTATATE PET/CT-Daten

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    Neuroendokrine Tumoren sind eine heterogene Gruppe seltener Tumoren neuroektodermalen Ursprungs. Da die meisten NET im GIT lokalisiert sind, metastasieren sie vornehmlich ĂŒber das Drainagegebiet der Portalvene in die Leber. Die fĂŒr die Therapieentscheidung notwendige Erhebung des Differenzierungsgrades erfolgt abhĂ€ngig vom Wert des Proliferationsmarkers Ki67. Die fĂŒr die Bestimmung des Ki67-Markers erforderliche Tumorbiopsie ist aufwendig, beinhaltet Risiken fĂŒr den Patienten und bewertet immer nur eine Stichprobe des z.T. sehr heterogenen Tumorgewebes (sampling error). Eine nicht-invasive Charakterisierung des gesamten Tumorgewebes bereits anhand der Bildgebung wĂ€re somit wĂŒnschenswert. Radiomics bezeichnet ein neuartiges, innovatives Teilgebiet der radiologischen Grundlagenforschung, das sich mit der automatisierten, quantitativen Analyse von Bildparametern befasst, die fĂŒr das menschliche Auge meist nicht erkennbar sind. Der Begriff Radiomics umfasst die Kombination von automatischer quantitativer Bildanalyse mit machine learning, da man auf der Basis radiologischer Bilddaten unterschiedlicher ModalitĂ€ten statistische Aussagen ĂŒber Gewebeeigenschaften, Diagnosen und KrankheitsverlĂ€ufe zu treffen versucht und radiomische Signaturen mit Gen-Expressions-Profilen assoziiert sein können. In dieser retrospektiven Single-Center-Studie wurden PET/CT-Daten von 130 Patienten mit hepatisch metastasierten NET durch automatisierte Bildauswertung mit Radiomics auf eine Korrelation von Bildmerkmalen der segmentierten Lebermetastasen mit dem Ki67-Proliferationsmarker und dem davon abhĂ€ngigen Tumorgrading untersucht. Da ĂŒber 90 % der NET in AbhĂ€ngigkeit ihres Differenzierungsgrades auf ihrer OberflĂ€che SSR exprimieren, erfolgte die Bildgebung durch eine PET/CT mit dem Radiotracer 68Ga-DOTATATE, der ĂŒber das SSA Octreotat selektiv an diese OberflĂ€chenrezeptoren bindet. Die Lebermetastasen wurden manuell segmentiert und Form-, Histogramm- und Texturmerkmale extrahiert. Nach Vorverarbeitung der Daten wurden diese durch machine learning Algorithmen ausgewertet und auf eine Korrelation mit dem Ki67-Proliferationsmarker untersucht, der zuvor am Biopsat immunhistochemisch bestimmt worden war. Hierzu wurde die Kohorte basierend auf dem Medianwert des Ki67-Markers von 5 % in eine low-grade Gruppe (Ki67 = 5 %) mit 56 Individuen unterteilt. Ein data split teilte die Patientenkohorte in eine Trainingsgruppe mit 104 Patienten, die den machine learning Algorithmen zum Erlernen der statistischen ZusammenhĂ€nge diente, und eine Validierungsgruppe mit 26 Individuen, um die erlernte automatisierte Zuteilung abhĂ€ngig von den n wichtigsten features aus n (2,5,10,20,50,100) zu evaluieren. Die zufĂ€llige Gruppeneinteilung und machine learning Auswertung durch die RFC erfolgte mehrfach, um belastbare Ergebnisse zu erzielen. Bei drei data splits ergab sich fĂŒr die Gruppenzuteilung nur eine mittlere Accuracy von 61,5 % und eine mittlere AUC von 0,572. Die Werte unterschieden sich bei jedem data split, und die Zahl der features mit der höchsten statistischen Übereinstimmung war von data split zu data split unterschiedlich, was eine Anwendung auf unbekannte DatensĂ€tze erschwert. Eine verlĂ€ssliche Differenzierung des Ki67-Proliferationsmarkers war somit nicht möglich. Wahrscheinlich unterschieden sich die Bilddaten nicht genug, um eine Differenzierung des Tumorgrades zu gewĂ€hrleisten. Ein mögliches Problem könnte zudem an der Tatsache liegen, dass der Ki67-Wert das proliferative Wachstumsverhalten des Tumors beschreibt, die SSR-OberflĂ€chenxpression aber, auf der die SignalintensitĂ€t im PET/CT beruht, konstitutionell ist. Die Marker beschreiben also nicht die gleiche Tumoreigenschaft. Eine stĂ€rkere Proliferation des Tumors steht nicht im Zusammenhang mit einer stĂ€rkeren SSR-Expression. Im Gegenteil zeigen G3 NET z.T. eine verminderte SSR-Expression an der OberflĂ€che. Die immunhistochemische Untersuchung des bioptisch entnommenen Metastasengewebes findet zudem ex vivo und statisch statt, die PET/CT hingegen ist eine dynamische in vivo Untersuchung und umfasst das gesamte Tumorgewebe. Auch hier bestehen Diskrepanzen in der Vergleichbarkeit . Radiomics ist erst seit wenigen Jahren technisch verfĂŒgbar, und die Anwendung bezieht sich bisher meist auf MRT- oder CT-DatensĂ€tze. Unsere Untersuchung der PET/CT-DatensĂ€tze von NET ist daher mit anderen Arbeiten schwierig zu vergleichen. Auch wenn die Hypothese unserer Studie nicht verifiziert werden konnte, ist sie doch ein Schritt in Richtung des ĂŒbergeordneten Ziels, eine prĂ€zise, effiziente und untersucherunabhĂ€ngige Diagnostik zu ermöglichen und metabolische, zellulĂ€re und möglicherweise auch genetische Informationen an den unterschiedlichen Tumormanifestationen nicht-invasiv und in vivo quantitativ zu erfassen

    Analyse der LandschaftsstrukturverÀnderung im BiosphÀrenreservat Rhön mittels Fernerkundung und GIS

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    Das Ziel der vorliegenden Diplomarbeit bildete die Erfassung des Landschaftswandels, der sich in der Rhön seit Mitte der 90er Jahre vollzogen hat. Besonderes Interesse galt dabei der Entwicklung der GrĂŒnland- und AckerflĂ€chen. da die allgemeinen Trends zwar bekannt, aber bisher nicht konkret quantifiziert worden sind

    Automatische Klassifizierung von GebÀudegrundrissen: Ein Beitrag zur kleinrÀumigen Beschreibung der Siedlungsstruktur

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    FĂŒr die Beantwortung verschiedener Fragestellungen im Siedlungsraum werden kleinrĂ€umige Informationen zur Siedlungsstruktur (funktional, morphologisch und sozio-ökonomisch) benötigt. Der GebĂ€udebestand spielt eine besondere Rolle, da dieser die physische Struktur prĂ€gt und sich durch dessen Nutzung Verteilungsmuster von Wohnungen, ArbeitsstĂ€tten und Infrastrukturen ergeben. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung sind die GebĂ€ude in ihrem Grundriss modelliert. Diese besitzen allerdings nur selten explizite semantische Informationen zum GebĂ€udetyp. Es stellt sich die Frage, ob und wie genau eine automatische Erkennung von GebĂ€udetypen unter Nutzung von Methoden der Geoinformatik, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens möglich ist. In diesem Buch werden methodische Bausteine zur automatischen Klassifizierung von GebĂ€udegrundrissen vorgestellt. Im Kern werden Fragen beantwortet zu den Datenanforderungen, der GebĂ€udetypologie, der Merkmalsgewinnung sowie zu geeigneten Klassifikationsverfahren und den Klassifikationsgenauigkeiten, die abhĂ€ngig von Eingangsdaten, Siedlungstyp und Trainingsdatenmenge erzielt werden können. Der Random-Forest-Algorithmus zeigte die höchste FlexibilitĂ€t, GeneralisierungsfĂ€higkeit und Effizienz und wurde als bestes Klassifikationsverfahren identifiziert. Die Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung kleinrĂ€umiger Informationen zur Siedlungsstruktur. Die entwickelte Methodik ermöglicht ein breites Anwendungsspektrum in der Wissenschaft, Planung, Politik und Wirtschaft (u. a. Stadt- und Regionalplanung, Infrastrukturplanung, Risikomanagement, Energiebedarfsplanung oder dem Geomarketing).:Vorwort .................................................................................................. I Danksagung ......................................................................................... III Kurzfassung und Thesen ....................................................................... V Abstract and Theses ............................................................................. IX Inhaltsverzeichnis ................................................................................ XV 1 Einleitung ............................................................................................ 1 2 Grundlagen zur Siedlungsstruktur .................................................... 11 3 Methodische Grundlagen der Mustererkennung .............................. 57 4 Forschungsstand .............................................................................. 95 5 Konzeptionelle VorĂŒberlegungen .................................................... 113 6 Mögliche Datenquellen zum GebĂ€udegrundriss .............................. 127 7 Entwicklung des Verfahrens ........................................................... 143 8 Ergebnisse und Diskussion ............................................................. 201 9 Schlussfolgerungen und Ausblick .................................................... 259 Literatur ............................................................................................. 275 AbkĂŒrzungsverzeichnis ...................................................................... 311 Abbildungsverzeichnis ....................................................................... 320 Tabellenverzeichnis ........................................................................... 323 Anhang A Datengrundlagen zur Siedlungsstruktur ......................................... 327 B GebĂ€udetypologie .......................................................................... 343 C Merkmale ........................................................................................ 349 D Entwicklung des Klassifikators ........................................................ 365 E Genauigkeitsuntersuchung ............................................................. 375 F Exemplarische Anwendung von BFClassTool ................................... 395Building data are highly relevant for the small-scale description of settlement structures. Spatial base data from National Mapping and Cadastral Agencies describe the buildings in terms of the geometry but often lack semantic information on the building type. Here, methods for the automatic classification of building footprints are presented and discussed. The work addresses issues of data integration, data processing, feature extraction, feature selection, and investigates the accuracy of various classification methods. The results are of scientific, planning, policy and business interest at various spatial levels.:Vorwort .................................................................................................. I Danksagung ......................................................................................... III Kurzfassung und Thesen ....................................................................... V Abstract and Theses ............................................................................. IX Inhaltsverzeichnis ................................................................................ XV 1 Einleitung ............................................................................................ 1 2 Grundlagen zur Siedlungsstruktur .................................................... 11 3 Methodische Grundlagen der Mustererkennung .............................. 57 4 Forschungsstand .............................................................................. 95 5 Konzeptionelle VorĂŒberlegungen .................................................... 113 6 Mögliche Datenquellen zum GebĂ€udegrundriss .............................. 127 7 Entwicklung des Verfahrens ........................................................... 143 8 Ergebnisse und Diskussion ............................................................. 201 9 Schlussfolgerungen und Ausblick .................................................... 259 Literatur ............................................................................................. 275 AbkĂŒrzungsverzeichnis ...................................................................... 311 Abbildungsverzeichnis ....................................................................... 320 Tabellenverzeichnis ........................................................................... 323 Anhang A Datengrundlagen zur Siedlungsstruktur ......................................... 327 B GebĂ€udetypologie .......................................................................... 343 C Merkmale ........................................................................................ 349 D Entwicklung des Klassifikators ........................................................ 365 E Genauigkeitsuntersuchung ............................................................. 375 F Exemplarische Anwendung von BFClassTool ................................... 39

    Automatische Klassifizierung von GebÀudegrundrissen: ein Beitrag zur kleinrÀumigen Beschreibung der Siedlungsstruktur

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    FĂŒr die Beantwortung verschiedener Fragestellungen im Siedlungsraum werden kleinrĂ€umige Informationen zur Siedlungsstruktur (funktional, morphologisch und sozio-ökonomisch) benötigt. Der GebĂ€udebestand spielt eine besondere Rolle, da dieser die physische Struktur prĂ€gt und sich durch dessen Nutzung Verteilungsmuster von Wohnungen, ArbeitsstĂ€tten und Infrastrukturen ergeben. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung sind die GebĂ€ude in ihrem Grundriss modelliert. Diese besitzen allerdings nur selten explizite semantische Informationen zum GebĂ€udetyp. Es stellt sich die Frage, ob und wie genau eine automatische Erkennung von GebĂ€udetypen unter Nutzung von Methoden der Geoinformatik, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens möglich ist. In diesem Buch werden methodische Bausteine zur automatischen Klassifizierung von GebĂ€udegrundrissen vorgestellt. Im Kern werden Fragen beantwortet zu den Datenanforderungen, der GebĂ€udetypologie, der Merkmalsgewinnung sowie zu geeigneten Klassifikationsverfahren und den Klassifikationsgenauigkeiten, die abhĂ€ngig von Eingangsdaten, Siedlungstyp und Trainingsdatenmenge erzielt werden können. Der Random-Forest-Algorithmus zeigte die höchste FlexibilitĂ€t, GeneralisierungsfĂ€higkeit und Effizienz und wurde als bestes Klassifikationsverfahren identifiziert. Die Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung kleinrĂ€umiger Informationen zur Siedlungsstruktur. Die entwickelte Methodik ermöglicht ein breites Anwendungsspektrum in der Wissenschaft, Planung, Politik und Wirtschaft (u.a. Stadt- und Regionalplanung, Infrastrukturplanung, Risikomanagement, Energiebedarfsplanung oder dem Geomarketing).Building data are highly relevant for the small-scale description of settlement structures. Spatial base data from National Mapping and Cadastral Agencies describe the buildings in terms of the geometry but often lack semantic information on the building type. Here, methods for the automatic classification of building footprints are presented and discussed. The work addresses issues of data integration, data processing, feature extraction, feature selection, and investigates the accuracy of various classification methods. The results are of scientific, planning, policy and business interest at various spatial levels
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