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- Originaltitel:
- Deep learning based medical image segmentation and classification for artificial intelligence healthcare
- Übersetzter Titel:
- Deep Learning-basierte medizinische Bildsegmentierung und -klassifizierung für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen
- Autor:
- Zhao, Yu
- Jahr:
- 2021
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- Fakultät für Informatik
- Betreuer:
- Menze, Bjoern H. (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Menze, Bjoern H. (Prof. Dr.); Langs, Georg (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin
- TU-Systematik:
- DAT 760d; MED 230d
- Kurzfassung:
- This thesis focuses on developing novel deep-learning-based methods to address medical image segmentation and classification issues such as small organ segmentation, prostate cancer lesion characterization, parkinsonian syndrome diagnosis, lymph node metastasis prediction, and microsatellite instability prediction.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Diese Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung neuer Deep-Learning-basierter Methoden zur Bearbeitung medizinischer Bildsegmentierungs- und Klassifizierungsprobleme wie die Segmentierung kleiner Organe, Charakterisierung von Prostatakrebs-Läsionen, Diagnose des Parkinson-Syndroms und Vorhersage von Lymphknotenmetastasen sowie von Mikrosatelliteninstabilität.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1575096
- Eingereicht am:
- 06.10.2020
- Mündliche Prüfung:
- 12.04.2021
- Dateigröße:
- 15759554 bytes
- Seiten:
- 112
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210412-1575096-1-7
- Letzte Änderung:
- 10.05.2021
BibTeX