Master Thesis Online
Multi-Instance Multi-Stage Deep Learning for Medical Image Recognition
Mastrodicasa, Simon 
Promoteur(s) :
Phillips, Christophe
Date de soutenance : 25-jui-2018/26-jui-2018 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/4673
Détails
| Titre : | Multi-Instance Multi-Stage Deep Learning for Medical Image Recognition |
| Titre traduit : | [fr] Deep Learning Multi-Cas Multi-Etapes pour la Reconnaissance en Imagerie Medicale |
| Auteur : | Mastrodicasa, Simon
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| Date de soutenance : | 25-jui-2018/26-jui-2018 |
| Promoteur(s) : | Phillips, Christophe
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| Membre(s) du jury : | Zhang, Gary
Geurts, Pierre
Louppe, Gilles
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| Langue : | Anglais |
| Nombre de pages : | 65 |
| Mots-clés : | [en] Machine learning [en] MRI [en] Deep Learning [en] Multi-Instance |
| Discipline(s) : | Ingénierie, informatique & technologie > Sciences informatiques |
| Centre(s) de recherche : | University College of London |
| Public cible : | Chercheurs |
| URL complémentaire : | https: //github.com/Mastrodicasa/Master_Thesis.git |
| Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
| Diplôme : | Master en ingénieur civil biomédical, à finalité spécialisée |
| Faculté : | Mémoires de la Faculté des Sciences appliquées |
Résumé
[en] Given a 2D transversal slice, identify which body section it belongs to, which is a
classification problem.
The twist is, instead of having a database with segmented body parts (example:
in this image, the heart is placed there, which is the discriminative feature of the
"cardiac" body section), image level label (example:this image belongs to the "car-
diac" body section) are used to train the algorithm, reducing greatly the annotation
time done by a specialist.
Fichier(s)
Document(s)
Multi_Stage_Medical_Imaging_Recognition_Mastrodicasa_Simon.pdf
Description: -
Taille: 1.32 MB
Format: Adobe PDF
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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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