Deep-Learning-Methoden für die Bildextraktion retinaler Blutgefäße

Die Ver nderungen der Blutgef e in der Netzhaut werden zur Diagnose zahlreicher Krankheiten und zu deren Fr herkennung verwendet. Um diese Ver nderungen zu erkennen, ist ein sehr wichtiger Schritt erforderlich, der als Gef segmentierungsprozess bezeichnet wird. Verschiedene Krankheiten beeintr chtigen die Netzhautgef e, wie z. B. Neovaskularisation bei diabetischer Retinopathie, Schlaganfall und kardiovaskul re Erkrankungen. Die Analyse von Netzhautbildern spielt eine wichtige Rolle bei der medizinischen Diagnose verschiedener Krankheiten. Die diabetische Retinopathie gilt als eine der gef rchteten Krankheiten, die die Netzhaut sch digt und zum Verlust des Sehverm gens f hrt. Die Segmentierung dieser Blutgef e hilft den Augen rzten, die Intensit t der Krankheit genau zu beurteilen. Es wurde festgestellt, dass die Blutgef strukturen der Netzhaut f r Augen rzte bei der Beurteilung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen unentbehrlich sind, weshalb ein gro er Bedarf besteht, diese Gef strukturen genau zu segmentieren, was nur durch computergest tzte Diagnosealgorithmen erreicht werden kann.