@phdthesis{Krappe2018,
  author    = {Krappe, Sebastian},
  title     = {Automatische Klassifikation von h{\"a}matopoetischen Zellen f{\"u}r ein computer-assistiertes Mikroskopiesystem},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kola-17515},
  institution = {Institut f{\"u}r Computervisualistik},
  school    = {Universit{\"a}t Koblenz, Universit{\"a}tsbibliothek},
  pages     = {183},
  year      = {2018},
  abstract  = {Die zytologische Untersuchung des Knochenmarks dient der Abkl{\"a}rung von Abweichungen des Differentialblutbildausstriches, zur Ursachenbestimmung bei Blutarmut (An{\"a}mie), dem Ausschluss eines Knochenmarkbefalls bei Lymphknotenvergr{\"o}ßerungen (Lymphomen) und wird zudem bei Verdacht auf Leuk{\"a}mie durchgef{\"u}hrt. Selbst f{\"u}r erfahrene H{\"a}matologen ist die manuelle Klassifikation von Knochenmarkzellen zeitaufw{\"a}ndig, fehleranf{\"a}llig und subjektiv. Aus diesem Grund wurden im Rahmen dieser Arbeit neue Methoden der Bildverarbeitung und Mustererkennung f{\"u}r eine automatische Klassifikation von h{\"a}matopoetischen Zellen samt Vorverarbeitung f{\"u}r ein computer-assistiertes Mikroskopiesystem entwickelt, welche anhand einer einzigartig großen Referenzdatenbank evaluiert und ausgewertet wurden. Die vorgeschlagenen Bildanalyseverfahren f{\"u}r Knochenmarkpr{\"a}parate, welche insbesondere die Detektion der Ausstriche, die Bestimmung von relevanten Regionen, die Lokalisierung und Segmentierung von einzelnen Zellen sowie die Merkmalsextraktion und Klassifikation automatisieren, liefern die Basis f{\"u}r das weltweit erste System zur automatischen, morphologischen Analyse von Knochenmarkpr{\"a}paraten f{\"u}r die Leuk{\"a}miediagnose und stellen daher einen wichtigen Beitrag f{\"u}r eine bessere und effizientere Patientenversorgung in der Zukunft dar.},
  language  = {de}
}