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Originaltitel:
Towards Reproducible, Stable, and Robust Machine Learning Research in Clinical Environments
Übersetzter Titel:
In Richtung reproduzierbarer, stabiler und robuster Forschung im Bereich des maschinellen Lernens in klinischen Umgebungen
Autor:
Pati, Sarthak
Jahr:
2025
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Informatik 16 - Professur für Bildbasierte biomedizinische Modellierung (N.N.)
Betreuer:
Menze, Björn (Prof. Dr.)
Gutachter:
Menze, Björn (Prof. Dr.); Makris, Dimitrios (Prof. Dr.); Albarqouni, Shadi (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
DAT 760; MED 230
Kurzfassung:
Towards Reproducible, Stable, and Robust Machine Learning Research in Clinical Environments is a dissertation that guides researchers to analyze their work through the lens of clinical deployment. It highlights the challenges a research project faces when considering clinical translation and the considerations needed to overcome them. It emphasizes the importance of healthcare data in medicine and showcases academic contributions and relevant publications. Finally, it summarizes the results of t...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Towards Reproducible, Stable, and Robust Machine Learning Research in Clinical Environments ist eine Dissertation begleitet Forschende dabei, ihre Arbeit am Maßstab der klinischen Anwendung zu prüfen. Sie beleuchtet die Herausforderungen der klinischen Translation und zeigt Strategien zu deren Bewältigung. Kernpunkte sind die Bedeutung klinischer Daten in der Medizin sowie akademische Beiträge und relevante Publikationen. Abschließend fasst die Arbeit die Ergebnisse zusammen und weist Zukunftspe...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1734184
Eingereicht am:
12.02.2024
Mündliche Prüfung:
24.02.2025
Dateigröße:
26425841 bytes
Seiten:
147
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20250224-1734184-0-4
Letzte Änderung:
20.03.2025
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