Digital tools for dermoscopy and polarimetry in dermatological diagnostics

Diese Dissertation präsentiert innovative Ansätze für die Dermatologie mit Schwerpunkt auf künstlicher Intelligenz (KI) und fortschrittlichen Bildgebungstechnologien zur Hautdiagnostik. Zentrale Themen sind die Anwendung von Generativen Kontradiktorischen Netzen, Fokusstapelung für kontaktlose Dermatoskopie, digitale Haarentfernung in dermoskopischen Aufnahmen und Algorithmen für die in-vivo-Polarisationsanalyse menschlicher Haut. Die Arbeit löst das Problem der begrenzten Schärfentiefe kontaktloser Dermatoskope mithilfe einer elektrisch steuerbaren Flüssiglinse und ermöglicht hochauflösende, durchgehend fokussierte dermoskopische Aufnahmen. Ein neu entwickeltes kontaktloses Dermatoskop bietet ein 17,5-fach größeres Sichtfeld und eine um 10,9 % höhere Detailauflösung als vergleichbare Systeme. Zudem wurden zwei Methoden zur Entfernung von Haaren aus Dermatoskopiebildern entwickelt. Eine Methode nutzt mehrere Aufnahmen desselben Hautbereichs und arbeitet mit minimalem Einsatz generierter Daten, während die andere Methode auf KI basiert und bereits mit nur einem einzelnen Bild präzise Ergebnisse liefert. Des Weiteren wurde Generative KI verwendet, um Veränderungen von Hautläsionen zu simulieren und Anwendungsperspektiven von Generativer KI in der Kunsttherapie für Melanompatienten zu untersuchen. Im Bereich der Polarisationsanalyse ermöglicht die Arbeit erstmals eine in-vivo-Müller-Matrix- Polarisationsanalyse mit vergrößertem Sichtfeld, was insbesondere für die Diagnose entzündlicher Hauterkrankungen und Narben bedeutsam ist. Zusammenfassend zeigt die Dissertation technologische Fortschritte für die frühzeitige Melanomdiagnostik und erweitert die Möglichkeiten der Polarisationsanalyse, um umfassendere Ansätze in der dermatologischen Diagnostik zu fördern.