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Originaltitel:
Convolutional Neural Networks for Classification and Segmentation of Medical Images 
Übersetzter Titel:
Convolutional Neural Networks zur Klassifizierung und Segmentierung von medizinischen Bilddaten 
Jahr:
2017 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Menze, Bjoern (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Menze, Bjoern (Prof. Dr.); Diepold, Klaus (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin 
Stichworte:
convolutional neural networks, fully convolutional neural networks, deep learning 
TU-Systematik:
DAT 760d; MED 230d 
Kurzfassung:
Automatic Detection, segmentation and classification of cancer plays an important role in the development of computer-aided diagnosis systems (CADs). This thesis investigates the application of convolutional and fully convolutional neural networks CNN/FCN for automatic detection, segmentation of liver and liver tumor in CT and MRI and classification of tumor malignancy of HCC in DW-MRI. 
Übersetzte Kurzfassung:
In der medizinischen Bildverarbeitung spielen die automatische Detektion, Segmentierung und Klassifizierung von Tumorerkankungen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von computer-gestützten Diagnosesystemen (CADs). Diese Arbeit untersucht den Einsatz von Convolutional und Fully Convolutional Neural Network CNN/FCN zur automatische Detektion und Segmentierung von der Leber und Lebertumor in CT und MRI und die Klassifizierung der Tumormaliginität von HCC Tumoren in DW-MRI. 
Mündliche Prüfung:
28.11.2017 
Dateigröße:
11209728 bytes 
Seiten:
137 
Letzte Änderung:
13.12.2017