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Einsetzbarkeit und Nutzen der digitalen Spracherkennung in der radiologischen DiagnostikArndt, Holger 17 February 1999 (has links)
Ziel: Einsetzbarkeit und Nutzen der digitalen Spracherkennung in der radiologischen Diagnostik sollte an Hand des Spracherkennungssystems SP 6000 getestet werden. Methodik: Das Spracherkennungssystem SP 6000 wurde in das Institutsnetzwerk integriert und an das vorhandene Radiologische Informationssystem (RIS) angebunden. 3 Testpersonen nutzten bei 2305 Diktaten dieses System zur Befunderstellung. Es wurden Datum, Diktatlänge, Zeitaufwand zur Kontrolle/Korrektur, Untersuchungsart und die Fehlerrate nach dem Erkennungsvorgang bei jedem Diktat erfaßt. Korreliert wurde gegenüber 625 durch die gleichen Untersucher konventionell geschriebenen Befunden. Ergebnisse: Nach dem einstündigen Initialtraining lagen durchschnittliche Fehlerraten von 8,4 - 13,3 % vor, die erste Adaptation des Spracherkennungssystems (nach 9 Arbeitstagen) verringerte auf Grund der Lernfähigkeit des Programms die durchschnittliche Fehlerrate auf 2,4 - 10,7 %. Die 2. und 3. Adaptation ergab nur geringe Änderungen der Fehlerrate. Der interindividuelle Vergleich der Entwicklung der Fehlerrate bei der gleichen Untersuchungart zeigte die relative Unabhängigkeit der Fehlerrate vom einzelnen Nutzer. Schlußfolgerungen: Unter Betrachtung der ermittelten Ergebnisse kann das digitale Spracherkennungssystem SP 6000 als vorteilhafte Alternative zur schnellen Erstellung radiologischer Befunde beurteilt werden. Der Vergleich der Befundungsdauer des Schreibens mit der des Diktierens beweist die individuellen Unterschiede bei der Schreibgeschwindigkeit und damit einen Zeitvorteil des Befundens mittels Spracherkennung bei normaler Tastaturfertigkeit. / Purpose: Applicability and benefits of the digital speech recognition in the radiological diagnostics should be tested with the speech recognition system SP 6000. Methods: The speech recognition system SP 6000 was integrated into the network of the institute and connected to the existing Radiological Information System (RIS). 3 subjects of the test used this system for writing 2305 findings from dictation. After the recognition process the date, length of dictation, time required for checking/correction, kind of examination and error rate were recorded for every dictation. By the same subjects of the test, a correlation was performed with 625 conventionally written findings. Results: After an 1-hour initial training the average error rates were 8.4 to 13.3 %. The first adaptation of the speech recognition system (after 9 days) decreased the average error rates to 2.4 to 10.7 % due to the ability of the program to learn. The 2nd and 3rd adaptations resulted only in small changes of the error rate. An individual comparison of the error rate developments in the same kind of investigation showed the relative independence of the error rate of the individual user. Conclusion: The results show that the speech recognition system SP 6000 can be evaluated as an advantageous alternative for quickly recording radiological findings. A comparison between manually writing and dictating the findings verifies the individual differences of the writing speeds and shows the advantage of the application of voice recognition when faced with normal keyboard performances.
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Über die Optimierung von Waveletalgorithmen für die verlustbehaftete Kompression digitaler RöntgenbilddatenRicke, Jens 29 May 2001 (has links)
Ziel: Eine Optimierung medizinischer Bilddatenkompression. Evaluation des Einflusses unterschiedlicher Filter auf die Bildqualität waveletkomprimierter Röntgenbilder. Material und Methode: Im Rahmen von Vorstudien Optimierung der digitalen Bildbefundung anhand von ROC-Analysen. Auswahl geeigneter Kompressionsverfahren durch methodischen und ROC-gestützten Vergleich von Wavelet- mit fraktaler und JPEG-Kompression. Im Rahmen der Hauptstudie ROC-basierter und statistischer Vergleich von 4 unterschiedlichen Waveletfiltern verschiedener Komplexität mittels Prüfkörper für niedrigfrequente, gemischt-frequente und hochfrequente Bildinformation im schwellenwertnahen Bereich. Ergebnisse: Durch Einsatz unterschiedlicher Filter insbesondere im Niedrigfrequenzbereich entstehen signifikante Unterschiede des Rekonstruktionsergebnisses der Röntgenbilder. Trotz eines partiell uneinheitlichen Ergebnisses der visuellen Analyse fanden sich Vorteile für komplexere Filter. Für Details im hochfrequenten Bereich finden sich kaum signifikante Unterschiede. Schlußfolgerungen: Die durch die ROC-Analyse erhobenen Ergebnisse korrelierten in keiner Weise mit den gleichzeitig mathematisch erhobenen PSNR-Werten. Ursache hierfür ist, daß die Reduktion des Bildrauschens durch die Waveletkompression in der PSNR als negative Einflußgröße abgebildet wird. Bei medizinischen Röntgenbildern führt jedoch die Minimierung des Bildrauschens zu einer erhöhten Erkennbarkeit von Details insbesondere im schwellenwertnahen Bereich. Entsprechend verbesserten sich die Ergebnisse der schwellenwertnah durchgeführten ROC-Analyse ungleichsinnig zu den PSNR-Werten. Eine detaillierte Beschreibung des Einflusses der Komplexität von Waveletfiltern auf die Rekonstruktionsqualität medizinsicher Bilder findet sich im Diskussionsteil der Studie. / Aim: Optimisation of medical image compression. Evaluation of wavelet-filters for wavelet-compression. Materials and methods: Optimisation of image review applying ROC analysis. Analysis of medical image compression methods comparing wavelet-compression, fractal compression and JPEG by ROC analysis. Evaluation of 4 different wavelet-filters with different complexity applying phantoms for low frequency, high and mixed frequency information. Results: Application of filters with different complexity results in significant variations in the quality of image reconstruction after compression specifically in low frequency informatiin. Filters of high complexity proved to be advantagous despite of heterogenous results during visual analysis. For high frequency details, complexity of filters did not prove to be of significant impact on image quality after reconstruction. Conclusions: Results of ROC analysis did not correspond with PSNR values. Reduction of image noise in reconstructed images by wavelet-filtering is expressed negatively in PSNR values. In medical images, reduction of image noise enhances detection specifically of low contrast details. A detailed discussion of the influence of filter complexity on the reconstruction quality of medical images can be found in the discussion section of the study.
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