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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 
Jahr:
2017 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
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...    »
 
Mündliche Prüfung:
22.11.2017 
Dateigröße:
50487987 bytes 
Seiten:
115 
Letzte Änderung:
11.01.2018