Publikationen

Christoph Schmidt, Paul Rosenthal and Heidrun Schumann
Institute of Computer Science, University of Rostock, Einsteinstrasse, Rostock, Germany

Während die visuelle Datenanalyse die Auswertung großer Datenmengen unterstützt, erlaubt der Einsatz von Annotationen die Ergänzung der Daten um zusätzliche Informationen, wie beispielsweise manuell oder automatisch gewonnene Erkenntnisse aus den Daten oder zusätzliche Informationen des Anwenders zu den Daten. Trotz der Tatsache, dass Annotationen bereits gelegentlich in Anwendungen integriert wurden, ist eine strukturierte Analyse des Einsatzes noch immer Gegenstand der Forschung.

In unserem Artikel zeigen wir, wie die Eigenschaften, Einsatzmöglichkeiten und Klassen von Annotationen strukturiert in einer Morphologischen Box zusammengefasst und in das Wissensgenerierungsmodell von Sacha et al. Integriert werden können. Anhand von use-case Beispielen werden die einzelnen Eigenschaften erläutert.

DOG 2018, Workshop WS11: The future of retinal imaging – a peek behind the curtains
This workshop will provide an insight into current developments in retinal imaging analysis. The range of presented topics covers handheld, patient-operated OCT, predictive OCT algorithms for anti-VEGF treatment planning and automated fundus image analysis for objective grading of retinal disease.

All presentations will be viewed in light of what is currently possible and what is waiting around the corner. A reading center perspective will add a special focus on how these new methods will influence the way we analyze our routine clinical data and conduct clinical trials.

DOG 2018, Symposium DS05: Deep learning in Ophthalmology – Technical approaches
Deep learning represents a new technology, which will make decision support systems and automatic imaging analysis possible. Currently, the focus is on OCT imaging modalities. In this symposium, computer scientists will present their current projects in the field of Ophthalmology in a clinical context. The symposium shall provide a forum for exchange between different working groups.

DOG 2018, Workshop DS10: Deep Learning in der Augenheilkunde: Klinischer Einsatz
Die automatisierte Bildanalyse ist aufgrund der zunehmenden Datenmengen zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der Augenheilkunde geworden. Algorithmen werden bereits in Studien eingesetzt und werden bald auch in unseren klinischen Alltag einfließen. Dieses Symposium wird einen Überblick über Ansätze der klinischen Anwendungen von Deep Learning und Machine Learning in der Augenheilkunde bieten.