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- Originaltitel:
- Convolutional Neural Networks for Classification and Segmentation of Medical Images
- Übersetzter Titel:
- Convolutional Neural Networks zur Klassifizierung und Segmentierung von medizinischen Bilddaten
- Autor:
- Christ, Patrick Ferdinand
- Jahr:
- 2017
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- Fakultät für Informatik
- Betreuer:
- Menze, Bjoern (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Menze, Bjoern (Prof. Dr.); Diepold, Klaus (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin
- Stichworte:
- convolutional neural networks, fully convolutional neural networks, deep learning
- TU-Systematik:
- DAT 760d; MED 230d
- Kurzfassung:
- Automatic Detection, segmentation and classification of cancer plays an important role in the development of computer-aided diagnosis systems (CADs). This thesis investigates the application of convolutional and fully convolutional neural networks CNN/FCN for automatic detection, segmentation of liver and liver tumor in CT and MRI and classification of tumor malignancy of HCC in DW-MRI.
- Übersetzte Kurzfassung:
- In der medizinischen Bildverarbeitung spielen die automatische Detektion, Segmentierung und Klassifizierung von Tumorerkankungen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von computer-gestützten Diagnosesystemen (CADs). Diese Arbeit untersucht den Einsatz von Convolutional und Fully Convolutional Neural Network CNN/FCN zur automatische Detektion und Segmentierung von der Leber und Lebertumor in CT und MRI und die Klassifizierung der Tumormaliginität von HCC Tumoren in DW-MRI.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1364397
- Eingereicht am:
- 06.07.2017
- Mündliche Prüfung:
- 28.11.2017
- Dateigröße:
- 11209728 bytes
- Seiten:
- 137
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20171128-1364397-1-5
- Letzte Änderung:
- 13.12.2017
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