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Originaltitel:
The Hitchhiker's Guide to Machine Learning for Biomedical Image Analysis
Übersetzter Titel:
Maschinelles Lernen zur Biomedizinischen Bildanalyse
Autor:
Kofler, Florian
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Betreuer:
Menze, Björn (Prof. Dr.)
Gutachter:
Menze, Björn (Prof. Dr.); Wiest, Roland (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
NAT Naturwissenschaften (allgemein)
Stichworte:
machine learning, deep learning, biomedical image analysis, segmentation, MR, CT
Übersetzte Stichworte:
machine learning, deep learning, biomedical image analysis, segmentation, MR, CT
TU-Systematik:
DAT 760; MED 230
Kurzfassung:
The Hitchiker’s Guide to Machine Learning for Biomedical Image Analysis is a dissertation for tackling biomedical image analysis problems with machine learning. It covers the whole iterative workflow from dataset curation, network training, evaluation, and interpretation of results to refining the model in three parts. Peer-reviewed academic contributions and an outlook complete the dissertation.
Übersetzte Kurzfassung:
The Hitchiker’s Guide to Machine Learning for Biomedical Image Analysis ist eine Dissertation zur Bearbeitung biomedizinischer Bildanalyseprobleme mittels maschinellem Lernen. In drei Teilen wird der gesamte iterative Arbeitsablauf vom Kuratieren von Datensätzen, Netzwerktraining, Evaluation und Interpretation von Ergebnissen, bis hin zum Verfeinern von Modellen behandelt. Akademische Veröffentlichen, sowie ein Ausblick komplettieren die Dissertation.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1662442
Eingereicht am:
27.06.2022
Mündliche Prüfung:
14.02.2023
Dateigröße:
7011327 bytes
Seiten:
84
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230511-1662442-1-3
Letzte Änderung:
10.07.2023
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