User: Guest  Login
Original title:
Machine Learning for Biomedical Applications: From Crowdsourcing to Deep Learning 
Translated title:
Maschinelles Lernen für Biomedizinische Anwendungen: Von Crowdsourcing zu Deep Learning 
Year:
2017 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Advisor:
Navab, Nassir (Prof. Dr.) 
Referee:
Navab, Nassir (Prof. Dr.); Stoyanov, Dan (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Keywords:
Regularization, Laplacian Graph, Dictionary Learning, Deep Learning, Crowdsourcing, Gamification. 
Translated keywords:
Regularization, Laplacian Graph, Dictionary Learning, Deep Learning, Crowdsourcing, Gamification. 
TUM classification:
MED 230d; DAT 760d 
Abstract:
Aimed at improving machine learning algorithms by incorporating domain-specific knowledge, we develop a set of mathematical and technical methods that cope with different conditions of data abundance, reliable labels, and class balance. Proposed methods are evaluated for various biomedical applications, in particular, Tomographic Reconstruction and Noise Reduction in Cryo-Electron Tomography, Mitotic figure Detection in Breast Cancer Histology Images, and Visual Perception in Interventional Imag...    »
 
Translated abstract:
Bei der Verbesserung von maschinellen Lernalgorithmen durch die Integration von domänenspezifischen Kenntnissen entwickeln wir eine Reihe von mathematischen und technischen Methoden, die mit unterschiedlichen Bedingungen der Datenübertragung, zuverlässigen Annotationen und Klassenbilanz übereinstimmen. Die vorgeschlagenen Methoden werden für verschiedene biomedizinische Anwendungen, insbesondere Tomographische Rekonstruktion und Rauschreduktion in der Kryo-Elektronen-Tomographie, Mitose-Figur-De...    »
 
Oral examination:
22.11.2017 
File size:
50487987 bytes 
Pages:
115 
Last change:
11.01.2018