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Originaltitel:
Convolutional Neural Networks for Classification and Segmentation of Medical Images
Übersetzter Titel:
Convolutional Neural Networks zur Klassifizierung und Segmentierung von medizinischen Bilddaten
Autor:
Christ, Patrick Ferdinand
Jahr:
2017
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Menze, Bjoern (Prof. Dr.)
Gutachter:
Menze, Bjoern (Prof. Dr.); Diepold, Klaus (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin
Stichworte:
convolutional neural networks, fully convolutional neural networks, deep learning
TU-Systematik:
DAT 760d; MED 230d
Kurzfassung:
Automatic Detection, segmentation and classification of cancer plays an important role in the development of computer-aided diagnosis systems (CADs). This thesis investigates the application of convolutional and fully convolutional neural networks CNN/FCN for automatic detection, segmentation of liver and liver tumor in CT and MRI and classification of tumor malignancy of HCC in DW-MRI.
Übersetzte Kurzfassung:
In der medizinischen Bildverarbeitung spielen die automatische Detektion, Segmentierung und Klassifizierung von Tumorerkankungen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von computer-gestützten Diagnosesystemen (CADs). Diese Arbeit untersucht den Einsatz von Convolutional und Fully Convolutional Neural Network CNN/FCN zur automatische Detektion und Segmentierung von der Leber und Lebertumor in CT und MRI und die Klassifizierung der Tumormaliginität von HCC Tumoren in DW-MRI.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1364397
Eingereicht am:
06.07.2017
Mündliche Prüfung:
28.11.2017
Dateigröße:
11209728 bytes
Seiten:
137
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20171128-1364397-1-5
Letzte Änderung:
13.12.2017
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