Einfluss der Tumor-assoziierten Kachexie auf die Prognose und das Therapie-Ansprechen von Ovarialkarzinompatientinnen (PDF)

Diplomarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich Medizin - Radiologie, Nuklearmedizin, Note: 1,0, , Sprache: Deutsch, Abstract: Das menschliche Auge besitzt die Fähigkeit, Bilder miteinander zu vergleichen und auch ähnliche Muster darin erkennen. Eine räumliche Aufteilung dieser Muster wird als Textur bezeichnet. Texturen können durch verschiedene Kennzeichen wahrgenommen werden, wie beispielsweise durch Farbe, Helligkeit, Form, Größe oder sich wiederholende Strukturen. Obwohl die Augen sowohl sich bewegende als auch ruhende Objekte erfassen können, sind sie hauptsächlich auf Bewegung spezialisiert. Sie können unbewegte Objekte identifizieren und räumliche Beziehungen innerhalb der verschiedenen Objekte und Bereiche eines statischen Abschnittes herstellen. Ihre Hauptaufgabe allerdings liegt darin, die Reize von Nachbarzellen zu vergleichen und dadurch eine Bewegung zu interpretieren. Die Objekte und Strukturen einer bestimmten Umgebung werden vom menschlichen Gehirn aufgrund deren Umrissen und Kanten innerhalb dieser Umgebung erkannt. Weil das menschliche Gehirn aber nicht alle Informationen innerhalb der Strukturen erkennen und analysieren kann, benötigen wird daher technische Hilfsmittel. Ein hilfreiches Mittel zur Beurteilung der Texturen eines Bildes ist die Texturanalyse. Dabei wird die Struktur, Beschaffenheit und Anordnung von den Objekten in einem Bild analysiert. Sie ist eine nützliche Methode, um aus medizinischen Bildern mehr Information über deren Struktur und Beschaffenheit zu gewinnen. Auf diesem Gebiet gibt es derzeit intensive Forschungstätigkeit mit vielversprechenden Ergebnissen. Dabei handelt es sich um eine Bildanalysetechnik basierend auf der quantitativen Berechnung komplexer mathematischer Muster, den Texturparametern - auch Texture Features genannt, welche in der Verteilung der Pixelgrauwerte von digitalen Bildern existieren. Texturparameter können vom menschlichen Auge nur begrenzt wahrgenommen und quantifiziert werden. In der Medizin wird diese Methode beispielsweise bei der Klassifizierung von Geweben oder von pathologischen Gewebsveränderungen anhand von digitalen Bildaufnahmen und speziell in der Radiologie mittels der Computertomographie, Magnetresonanztomographie, Positronen-Emissions-Tomographie/Computertomographie oder Sonographie angewendet. Dabei können anatomische Strukturen und pathologische Veränderungen besser detektiert werden und es kann besser zwischen gesundem und krankem Gewebe differenziert werden. Es gibt zahlreiche unterschiedliche mathematische Methoden um diese Informationen aus den Bildern zu erhalten.