In dieser Thesis stellen wir neuartige maschinelle Lernmethoden für die medizinische Bildanalyse
vor.. Wir führen ein: i) ein Modell, das Abweichungen von der gesunden Alterungsbahn des Gehirns unter Verwendung von auf Unsicherheiten basierenden Metriken misst; ii) das Trainieren von Machine Learning-Modellen unter Verwendung begrenzter Mengen an markierten Daten, modelliert als mehrarmiges Banditenproblem, iii) ein Machine Learning basierter Ansatz zur direkten Abschätzung von Transformationsparametern für die Registrierung multimodaler Bilder.
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In dieser Thesis stellen wir neuartige maschinelle Lernmethoden für die medizinische Bildanalyse
vor.. Wir führen ein: i) ein Modell, das Abweichungen von der gesunden Alterungsbahn des Gehirns unter Verwendung von auf Unsicherheiten basierenden Metriken misst; ii) das Trainieren von Machine Learning-Modellen unter Verwendung begrenzter Mengen an markierten Daten, modelliert als mehrarmiges Banditenproblem, iii) ein Machine Learning basierter Ansatz zur direkten Abschätzung von Transformation...
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