Physikalische Multiparameter-Analyse biologischer Strukturen zur Bewertung des Prostata-Karzinoms

Inhaltsverzeichnis

• Zusammenfassung
• Abstract

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Erforschung der physikalischen Multiparameter-Analyse biologischer Strukturen, um eine zuverlässige Unterscheidung zwischen benignen und malignen Geweben im Kontext des Prostatakarzinoms zu ermöglichen. Die Arbeit analysiert Daten aus einer Studie des Fraunhofer-Instituts (IZFP) in Dresden in Zusammenarbeit mit der Universitätsklinik (UKE) Hamburg, die verschiedene Messmethoden zur Charakterisierung von Prostatagewebe einsetzt.

• Entwicklung und Anwendung von Multiparameter-Messtechniken zur Unterscheidung von benignen und malignen Geweben im Prostatakarzinom
• Analyse der Messdaten aus verschiedenen Messverfahren, darunter laserinduzierte Fluoreszenz, zeitaufgelöste Fluoreszenz, Weißlicht-Remission und Impedanz
• Anwendung statistischer Verfahren, wie Hauptkomponenten-Analyse (PCA) und Diskriminanz-Analyse (LDA), zur Interpretation der Daten und Identifizierung relevanter Attribute
• Bewertung der Leistung von Data-Mining-Methoden zur Klassifizierung von Gewebsarten
• Diskussion der Herausforderungen und zukünftigen Entwicklungspotenziale der Multiparameter-Analyse in der medizinischen Diagnostik

Zusammenfassung der Kapitel

• Zusammenfassung: Die Arbeit beschreibt die Motivation, den Hintergrund und die Methodik der Studie, in der physikalische Multiparameter-Analyse zur Unterscheidung von Prostatakarzinom-Gewebe eingesetzt wird. Die Studie zielt darauf ab, die Eignung von verschiedenen Messverfahren zur Diagnose und Unterscheidung von benignen und malignen Geweben zu bewerten.
• Abstract: Die englische Zusammenfassung präsentiert die zentralen Ergebnisse der Studie und betont die Notwendigkeit, zuverlässige Messmethoden zur Unterscheidung von malignen Zellen zu entwickeln. Die Studie untersucht, ob die Kombination von vier verschiedenen Messverfahren relevante Parameter zur Unterscheidung von benignen und malignen Geweben liefert.

Schlüsselwörter

Prostatakarzinom, Multiparameter-Analyse, Laserinduzierte Fluoreszenz, Zeitaufgelöste Fluoreszenz, Weißlicht-Remission, Impedanz, Hauptkomponenten-Analyse (PCA), Diskriminanz-Analyse (LDA), Knowledge Discovery in Databases (KDD), Data Mining, Klassifizierung, Diagnostik, medizinische Bildgebung.