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In der vorliegenden Arbeit werden verschiedene Ansätze zur Kalibrierung eines optischen Mikroskops behandelt. Dabei werden sowohl State-of-the-Art-Verfahren der Literatur implementiert als auch Verbesserungen an diesen Algorithmen durchgeführt, um die Ergebnisse stabiler und die Kalibrierung flexibler zu gestalten. Hierzu werden Algorithmen entwickelt, die einzelne Parameter der Kalibrierung vorkalibrieren können und somit das Endergebnis der eigentlichen Kalibrierung verbessern. Des weiteren werden diverse Techniken behandelt, die Störungen in den Eingabedaten unterdrücken und dadurch eine korrekte Modellschätzung für die Kalibrierung ermöglichen. Die Algorithmen werden dabei sowohl auf realen als auch auf synthetischen Daten untersucht und miteinander verglichen.
Die zytologische Untersuchung des Knochenmarks dient der Abklärung von
Abweichungen des Differentialblutbildausstriches, zur Ursachenbestimmung bei Blutarmut (Anämie), dem Ausschluss eines Knochenmarkbefalls bei Lymphknotenvergrößerungen (Lymphomen) und wird zudem bei Verdacht auf Leukämie durchgeführt.
Selbst für erfahrene Hämatologen ist die manuelle Klassifikation von Knochenmarkzellen zeitaufwändig, fehleranfällig und subjektiv. Aus diesem Grund wurden im Rahmen dieser Arbeit neue Methoden der Bildverarbeitung und Mustererkennung für eine automatische Klassifikation von hämatopoetischen Zellen samt Vorverarbeitung für ein computer-assistiertes Mikroskopiesystem entwickelt, welche anhand einer einzigartig großen Referenzdatenbank evaluiert und ausgewertet wurden. Die vorgeschlagenen Bildanalyseverfahren für Knochenmarkpräparate, welche insbesondere die Detektion der Ausstriche, die Bestimmung von relevanten Regionen, die Lokalisierung und Segmentierung von einzelnen Zellen sowie die Merkmalsextraktion und Klassifikation automatisieren, liefern die Basis für das weltweit erste System zur automatischen, morphologischen Analyse von Knochenmarkpräparaten für die Leukämiediagnose und stellen daher einen wichtigen Beitrag für eine bessere und effizientere Patientenversorgung in der Zukunft dar.