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Originaltitel:
Machine Learning for Biomedical Applications: From Crowdsourcing to Deep Learning
Übersetzter Titel:
Maschinelles Lernen für Biomedizinische Anwendungen: Von Crowdsourcing zu Deep Learning
Autor:
Albarqouni, Shadi
Jahr:
2017
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Navab, Nassir (Prof. Dr.)
Gutachter:
Navab, Nassir (Prof. Dr.); Stoyanov, Dan (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
Regularization, Laplacian Graph, Dictionary Learning, Deep Learning, Crowdsourcing, Gamification.
Übersetzte Stichworte:
Regularization, Laplacian Graph, Dictionary Learning, Deep Learning, Crowdsourcing, Gamification.
TU-Systematik:
MED 230d; DAT 760d
Kurzfassung:
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...     »
Übersetzte Kurzfassung:
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...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1368117
Eingereicht am:
18.07.2017
Mündliche Prüfung:
22.11.2017
Dateigröße:
50487987 bytes
Seiten:
115
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20171122-1368117-1-8
Letzte Änderung:
11.01.2018
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