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Original title:
Deep Convolutional Neural Networks for Biomedical Image Analysis
Translated title:
Tiefe Convolutional Neural Networks für die Biomedizinische Bildanalyse
Author:
Schoppe, Oliver
Year:
2021
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Informatik
Advisor:
Menze, Bjoern H. (Prof. Dr.)
Referee:
Menze, Bjoern H. (Prof. Dr.); Razansky, Daniel (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin
TUM classification:
DAT 760d; MED 230d
Abstract:
Despite the breakthroughs of machine learning in biomedical image analysis, adoption in practice is slow due to several bottlenecks: scarcity of annotated training data, limited reliability of those annotations, and insufficient generalization of the models. This dissertation aims at addressing these bottlenecks by developing efficient training strategies for models that generalize well and appreciate the imperfection of labels along three use cases: cancer metastasis detection down to single ca...     »
Translated abstract:
Trotz der Durchbrüche in der biomedizinischen Bildanalyse durch maschinelles Lernen hält diese Methode in der Praxis nur langsam Einzug. Dies liegt am Mangel annotierter Trainingsdaten, begrenzter Zuverlässigkeit dieser Annotationen, und unzureichender Allgemeingültigkeit der Modelle. Diese Dissertation entwickelt effiziente Trainingsstrategien für Modelle mit hoher Allgemeingültigkeit und unter Berücksichtigung der Fehlerhaftigkeit der Annotationen entlang von drei Anwendungsfällen: Detektion v...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1551029
Date of submission:
28.09.2020
Oral examination:
09.02.2021
File size:
23309656 bytes
Pages:
170
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210209-1551029-1-1
Last change:
28.04.2021
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