Kurzfassung
Die echtzeitfähige Detektion mannigfaltiger viraler Strukturen gewinnt zunehmend an Bedeutung. Hier setzt die vorliegende Arbeit an, welche die adaptive Modellierung und Optimierung eines Biosensors vorstellt und zur automatischen Synthese von segmentierten Trainingsdaten nutzt, was den manuellen Aufwand zur Adaption an unterschiedliche Virustypen nachhaltig reduziert. Im vorliegenden Anwendungsfall des PAMONO-Sensors werden über diesen Ansatz die Parameter eines GPGPU-basierten Objekt-Detektors genetisch optimiert. Die Güte des Ansatzes zeigt sich bei der Übertragung der optimierten Parameter auf reale Eingabedaten: Die Qualitätsmaße Precision und Recall erreichen Werte größer als 0.92.
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Siedhoff, D., Libuschewski, P., Weichert, F., Zybin, A., Marwedel, P., Müller, H. (2014). Modellierung und Optimierung eines Biosensors zur Detektion viraler Strukturen. In: Deserno, T., Handels, H., Meinzer, HP., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2014. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-54111-7_24
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