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Evaluation Kombination mit Metadaten Generalisierung mit Referenzdatensatz 2 In Folge werden die Ergebnisse auf Basis des besten Modells je Ansatz in der Kombination mit den Metadaten dargestellt. Abbildung 7 (6.1) zeigt die Ergebnisse des besten Modells auf Basis der Support Vector Machine. Die SVM erbrachte die höchste Genauigkeit von 82% auf den Testdaten. Die [...]

Evaluation und Vorstellung der Ergebnisse Im fünften Teil unserer Blogserie kommen wir nun zu der Evaluation und Vorstellung der Ergebnisse. Zu Beginn werden wir grundlegende Metriken und Vorgehensweise der Evaluation vorstellen. Zum Abschluss folgen dann auszugsweise einige Ergebnisse der unterschiedlichen Modelle auf Basis der genutzten Referenzdatensätze. Evaluation In diesem Abschnitt werden die im weiteren [...]

In unserem letzten Beitrag zeigten wir, wie die Architektur der CNN-Modelle genauer aussieht und welche Vor- bzw. Nachteile die jeweiligen Architekturansätze erbringen. Darüber hinaus haben wir das generelle Vorgehen bei der Bildklassifikation mit diesen Modellen aufgezeigt. In unserem heutigen Beitrag erläutern wir, wie die Bildklassifikation durch Hinzunahme weiterer diagnostischer Merkmale gesteigert werden kann. Kombination von [...]

In den ersten beiden Blogeinträgen haben wir uns mit der Glaukomerkrankung und den Grundlagen des „Deep learnings“ beschäftigt. Dabei stellten wir heraus, wie tückisch diese Erkrankung verläuft und warum eine frühe Diagnose wichtig ist. Von besonderem Interesse ist hierbei, inwiefern eine Diagnose durch moderne bildgebende Verfahren mithilfe von künstlicher Intelligenz unterstützt werden kann. Im weiteren [...]