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- Originaltitel:
- Deep Learning based Clinical Decision Support through Strong Differentiable Domain Priors
- Übersetzter Titel:
- Deep Learning basierte klinische Entscheidungshilfe durch starkes differenzierbares Domänenvorwissen
- Autor:
- Burwinkel, Hendrik
- Jahr:
- 2023
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Computation, Information and Technology
- Betreuer:
- Navab, Nassir (Prof., Ph.D.)
- Gutachter:
- Navab, Nassir (Prof., Ph.D.); Sznitman, Raphael (Prof., Ph.D.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik
- Stichworte:
- Deep learning, Domain prior knowledge, Graph neural networks, Physics-based learning
- TU-Systematik:
- MED 230; DAT 760
- Kurzfassung:
- Deep neural networks have shown great success for medical decision support, but their learning capabilities are strongly dependent on data quality, quantity and informativeness. This thesis highlights a path towards the effective incorporation of differentiable domain prior information for the optimization of the learning process. The developed approaches are based on graph neural networks as well as domain specific loss design and are demonstrated on suitable medical tasks.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Tiefe neuronale Netze sind bei der medizinischen Entscheidungshilfe sehr erfolgreich, ihre Lernfähigkeiten hängen jedoch stark von Qualität, Quantität und Informationsgehalt der Daten ab. In dieser Arbeit wird ein Weg zur effektiven Einbeziehung differenzierbarer Domänenvorinformation für die Optimierung des Lernprozesses aufgezeigt. Die entwickelten Ansätze basieren auf Graph Neuronalen Netzen sowie domänenspezifischem Loss Design und werden an geeigneten medizinischen Aufgaben demonstriert.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1661677
- Eingereicht am:
- 27.06.2022
- Mündliche Prüfung:
- 31.01.2023
- Dateigröße:
- 26313247 bytes
- Seiten:
- 227
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230131-1661677-1-3
- Letzte Änderung:
- 10.02.2023
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and TechnologyComputer Science
- mediaTUM GesamtbestandHochschulbibliographie2023Schools und FakultätenTUM School of Computation, Information and TechnologyInformatik 16 - Lehrstuhl für Anwendungen in der Medizin (Prof. Navab)
- mediaTUM GesamtbestandEinrichtungenSchools TUM School of Computation, Information and TechnologyPrüfungsarbeitenDissertationen