Die jüngsten Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep Learning, und die Sammlung von immer umfangreicheren multimodalen Neuroimaging-Datensätzen versprechen eine Verbesserung der Gesundheitsversorgung. Diese Dissertation zielt darauf ab, diese Engpässe durch die Entwicklung effizienter, bereichsübergreifender Deep-Learning-Methoden zu beheben, die Neuroimaging-Daten effizient verarbeiten, die Unvollkommenheit von Datensätzen berücksichtigen und sich gut auf die verschobenen Bereiche verallgemeinern lassen.     «

Die jüngsten Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep Learning, und die Sammlung von immer umfangreicheren multimodalen Neuroimaging-Datensätzen versprechen eine Verbesserung der Gesundheitsversorgung. Diese Dissertation zielt darauf ab, diese Engpässe durch die Entwicklung effizienter, bereichsübergreifender Deep-Learning-Methoden zu beheben, die Neuroimaging-Daten effizient verarbeiten, die Unvollkommenheit von Datensätzen berücksichtigen und sich gut auf die ver...     »