Data-Driven Derivation of Rheumatological Disease Characteristics from Medical Images

Angaben zum Objekt

• Weitere Titel: Datengestützte Ableitung von rheumatologischen Krankheitsmerkmalen aus medizinischen Bildern
• Standort: Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
• Umfang: Online-Ressource
• Sprache: Englisch
• Anmerkungen: In: - L. Folle, T. Meinderink, D. Simon, A.-M. Liphardt, G. Krönke, G. Schett, A. Kleyer, and A. Maier. “Deep learning methods allow fully automated segmentation of metacarpal bones to quantify volumetric bone mineral density”. Scientific Reports, Vol. 11, No. 1, p. 9697, May 2021 - L. Folle, S. Bayat, A. Kleyer, F. Fagni, L. A. Kapsner, M. Schlereth, T. Meinderink, K. Breininger, K. Tascilar, G. Krönke, M. Uder, M. Sticherling, S. Bickelhaupt, G. Schett, A. Maier, F. Roemer, and D. Simon. “Advanced neural networks for classification of MRI in psoriatic arthritis, seronegative, and seropositive rheumatoid arthritis”. Rheumatology, 3 2022 - L. Folle, D. Simon, K. Tascilar, G. Krönke, A.-M. Liphardt, A. Maier, G. Schett, and A. Kleyer. “Deep Learning-Based Classification of Inflammatory Arthritis by Identification of Joint Shape Patterns—How Neural Networks Can Tell Us Where to “Deep Dive” Clinically”. Frontiers in Medicine, Vol. 9, 2022 - L. Folle, P. Fenzl, F. Fagni, M. Thies, V. Christlein, C. Meder, D. Simon, M. Sticherling, G. Schett, A. Maier, and A. Kleyer. “DeepNAPSI: Deep Learning for Nail Psoriasis Prediction”. In: 2023 IEEE 20th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2023 - L. Folle, P. Fenzl, F. Fagni, M. Thies, V. Christlein, C. Meder, D. Simon, I. Minnopoulou, M. Sticherling, G. Schett, A. Maier, and A. Kleyer. “DeepNAPSI multi-reader nail psoriasis prediction using deep learning”. Scientific Reports, Vol. 13, No. 1, p. 5329, Apr 2023 ; Erlangen, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), Dissertation, 2023

Klassifikation und Themen

• Schlagwort: Kernspintomografie ; Bildgebendes Verfahren

Beteiligte, Orts- und Zeitangaben

• Ereignis: Veröffentlichung
• (wo): Erlangen
• (wer): Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
• (wann): 2023
• Urheber: Folle, Lukas
• Beteiligte Personen und Organisationen: Maier, Andreas ; Stoel, Berend C.

Weitere Informationen

• DOI: 10.25593/open-fau-175
• URN: urn:nbn:de:101:1-2023122110041956648160
• Rechteinformation: Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
• Letzte Aktualisierung: 15.08.2025, 07:25 MESZ