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Originaltitel:
Towards Automated Clinical Diagnostic Decision Support using Machine Learning
Übersetzter Titel:
Automatisierte klinisch-diagnostische Entscheidungshilfe durch maschinelles Lernen
Autor:
Vivar, Gerome
Jahr:
2022
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Betreuer:
Navab, Nassir (Prof. Dr.)
Gutachter:
Navab, Nassir (Prof. Dr.); Wachinger, Christian (Prof. Dr.); Zwergal, Andreas (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
MED 230; DAT 760
Kurzfassung:
Applications for clinical diagnostic decision support have received a lot of attention recently and research works are ongoing. Despite recent successes, there are still open challenges that remain. In this work, we address the challenge of incomplete information in clinical data, the notion of cost-aware and peri-diagnostic support, and the translation of these approaches to the clinical research setting.
Übersetzte Kurzfassung:
Anwendungen für die klinische Diagnoseunterstützung haben in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit erhalten und die Forschungsarbeiten sind im Gange.Trotz der jüngsten Erfolge gibt es immer noch offene Herausforderungen, die bestehen bleiben. In dieser Arbeit befassen wir uns mit der Herausforderung der unvollständigen Informationen in klinischen Daten, dem Konzept der kostenbewussten und peri-diagnostischen Unterstützung und der Übertragung dieser Ansätze auf die klinische Forschung.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1652140
Eingereicht am:
23.03.2022
Mündliche Prüfung:
21.12.2022
Dateigröße:
9708878 bytes
Seiten:
131
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20221221-1652140-1-1
Letzte Änderung:
11.09.2023
 BibTeX