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Quelle:Alm/Loch et al 2000

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Angaben zur Quelle [Bearbeiten]

Autor     T. Loch, I. Leuschner, C. Genberg, K. Weichen-Jacobsen, F. Küppers, M. Retz, J. Lehmann, E. Yfantis, M. Evans, V. Tsarev, M. Stöckle
Titel    Weiterentwicklung des transrektalen Ultraschalls
Zeitschrift    Urologe
Verlag    Springer
Ausgabe    39
Jahr    2000
Seiten    341-347
URL    http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs001200050367

Literaturverz.   

ja
Fußnoten    ja
Fragmente    1


Fragmente der Quelle:
[1.] Alm/Fragment 027 14 - Diskussion
Zuletzt bearbeitet: 2014-08-24 13:40:34 Schumann
Alm, BauernOpfer, Fragment, Gesichtet, Loch et al 2000, SMWFragment, Schutzlevel sysop

Typus
BauernOpfer
Bearbeiter
Hindemith
Gesichtet
Yes.png
Untersuchte Arbeit:
Seite: 27, Zeilen: 14-21
Quelle: Loch et al 2000
Seite(n): 341, Zeilen: 1. Spalte: 30ff
Um die diagnostischen Möglichkeiten des transrektalen Ultraschalls ( TRUS ) in der Prostatakarzinom-Früherkennung und –Stadieneinteilung zu erhöhen, wurde eine Artifizielle Neuronale Netzwerkanalyse ( ANNA ) von T.Loch et al 2000 eingesetzt [Loch 2000], die zusätzliche subvisuelle , graustufendifferente Informationen des TRUS erfassen und auswerten kann. Dieser Ansatz erscheint vielversprechend, da Artifizielle Neuronale Netzwerke die im Ultraschallbild vorhandenen komplexen Datenformationen erkennen können, sie gleichsam „lernen“ und diese dann bei noch nicht gesehenen Datenformationen wiedererkennen und korrekt klassifizieren können.

Loch T, Leuschner I, Genberg C, Weichert-Jacobsen K, Küppers F, Retz M, Lehmann J, Yfantis E, Evans M, Tsarev v; Stöckle M: Weiterentwicklung des transrektalen Ultraschalls; Artifizielle neuronale Netzwerkanalyse (ANNA) in der Erkennung und Stadieneinteilung des Prostatakarzinoms. Der Urologe[A]4 2000 39: 341-347.

Um die diagnostischen Möglichkeiten des transrektalen Ultraschalls (TRUS) in der Prostatakarzinom-Früherkennung und -Stadieneinteilung zu erhöhen, wird in der hier vorgestellten Studie eine Artifizielle Neuronale Netzwerkanalyse (ANNA) eingesetzt, die zusätzliche subvisuelle, graustufendifferente Informationen des TRUS erfassen und auswerten kann [12-14]. Dieser Ansatz erscheint vielversprechend, da Artifizielle Neuronale Netzwerke die im Ultraschallbild vorhandenen komplexen Datenformationen erkennen können, sie gleichsam „lernen" und diese dann bei noch nicht gesehenen Datenformationen wiedererkennen und korrekt klassifizieren können [15].

12. Loch T,Gouge J, Bertermann H (1987) Rechnergestützte ReaItime-Farbsonographie zur objektiven Bildanalyse.Ultraschall Klin Prax 2:242-244

13. Loch T, Gettys T, Cochran JS, Fulgham PF, Bertermann H (1990) Computer-aided image- analysis in transrectal ultrasound ofthe prostate.World J Urol 8:150-153

14. Loch T, Leuschner I, Genberg C, Weichert- Jacobsen K, Küppers F,YfantisY,EvansM,Tsarev V,Stückle M (1999) Artificial neural network analysis (ANNA) of prostatic transrectal ultrasound. Prostate 39:198-204

15. Snow PB,Smith DS,Catalona WJ (1994) Artificial neural networks in the diagnosis and prognosis of prostate ca ncer: A pilot study. J Urol 152:1923-1926

Anmerkungen

Die Quelle ist genannt, es ist aber nicht klar, dass aus ihr Text übernommen wurde. Im Gegenteil, der Satz beginnend mit "Dieser Ansatz erscheint vielversprechend" erweckt beim Leser den Eindruck, als handele es sich hier um eine Einschätzung des Autors.

Sichter
(Hindemith) Schumann

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