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Master's Thesis : Cytomine modules for multispectral data analysis
Mathy, Lionel 
Promoteur(s) :
Marée, Raphaël
Date de soutenance : 22-jan-2021 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/11241
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master_thesis_Lionel_Mathy.pdfDétails
| Titre : | Master's Thesis : Cytomine modules for multispectral data analysis |
| Titre traduit : | [fr] Modules Cytomine pour l'analyse de données multispectrales |
| Auteur : | Mathy, Lionel
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| Date de soutenance : | 22-jan-2021 |
| Promoteur(s) : | Marée, Raphaël
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| Membre(s) du jury : | Geurts, Pierre
Sacré, Pierre
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| Langue : | Français |
| Discipline(s) : | Ingénierie, informatique & technologie > Sciences informatiques |
| Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
| Diplôme : | Master en science des données, à finalité spécialisée |
| Faculté : | Mémoires de la Faculté des Sciences appliquées |
Résumé
[en] The goal of this master thesis is to develop machine/deep learning algorithms for the analysis of large-scale multispectral images in the biomedical domain. The developed tools can be integrated in the Cytomine software in order to allow scientists to use these algorithms in a user-friendly web-based interface.
[fr] L'objectif de ce travail de fin d'études est de développer des algorithmes de machine/deep learning afin d'analyser des images multispectrales à grande échelle dans le domaine biomédical. Les outils développés pourront être intégrés dans le logiciel Cytomine pour permettre aux scientifiques d'utiliser ces algorithmes dans une interface web conviviale.
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L'Université de Liège ne garantit pas la qualité scientifique de ces travaux d'étudiants ni l'exactitude de l'ensemble des informations qu'ils contiennent.
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