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Original title:
Towards Reproducible, Stable, and Robust Machine Learning Research in Clinical Environments
Translated title:
In Richtung reproduzierbarer, stabiler und robuster Forschung im Bereich des maschinellen Lernens in klinischen Umgebungen
Author:
Pati, Sarthak
Year:
2025
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Informatik 16 - Professur für Bildbasierte biomedizinische Modellierung (N.N.)
Advisor:
Menze, Björn (Prof. Dr.)
Referee:
Menze, Björn (Prof. Dr.); Makris, Dimitrios (Prof. Dr.); Albarqouni, Shadi (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TUM classification:
DAT 760; MED 230
Abstract:
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...     »
Translated abstract:
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
Date of submission:
12.02.2024
Oral examination:
24.02.2025
File size:
26425841 bytes
Pages:
147
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20250224-1734184-0-4
Last change:
20.03.2025
 BibTeX