• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 1
  • Tagged with
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

A novel nomenclature for the identification of ground truth in medical imaging data : Design, implementation and integration in a large knowledge database

Realini, Edoardo January 2023 (has links)
The annotation of medical images is a critical task for many downstream applications. However, the lack of a unified annotation nomenclature has resulted in inconsistency and ambiguity in the storage and use of such data. In this thesis, we propose and evaluate a novel annotation nomenclature for medical images. Our nomenclature is designed to be intuitive, easy to use and to expand. We also developed a knowledge database storing large medical image datasets that integrates the new nomenclature. The database is implemented as a server application exposing REST APIs. This allows users to upload/download datasets and query the data based on the annotations and to integrate the system in existing frameworks. We conducted a user study to assess the usability characteristics of the label nomenclature and its integration in the new system. The results collected from the user base are positive. The nomenclature is well perceived and the users had rated positively the usability of the whole system. / Annotering av medicinska bilder är en kritisk uppgift för många efterföljande tillämpningar. Bristen på en enhetlig annoteringsnomenklatur har emellertid resulterat i inkonsekvens och tvetydighet i lagring och användning av sådana data. I denna avhandling föreslår och utvärderar vi en ny annoteringsnomenklatur för medicinska bilder. Vår nomenklatur är utformad för att vara intuitiv, lätt att använda och att expandera. Vi har också utvecklat en kunskapsdatabas som lagrar stora medicinska bildsätt som integrerar den nya nomenklaturen. Databasen är implementerad som en serverapplikation som exponerar REST API: er. Detta gör att användare kan ladda upp / ladda ner datasätt och söka efter data baserat på annotationer och integrera systemet i befintliga ramverk. Vi genomförde en användarstudie för att bedöma användbarhetskaraktäristikerna för etikettnomenklaturen och dess integration i det nya systemet. Resultaten som samlades in från användarbasen är positiva. Nomenklaturen är väl uppfattad och användarna har positivt betygsatt användbarheten i hela systemet.

Page generated in 0.0799 seconds