Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1333412568 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Deep Learning Ansätze zur automatischen Klassifikation und Segmentierung von PET/CT Daten / Dominik Steube |
| Person(en) | Steube, Dominik (Verfasser) |
| Verlag | Ulm : Universität Ulm |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Hochschulschrift | Dissertation, Ulm, Universität Ulm, 2024 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:bsz:289-oparu-53138-1 DOI: 10.18725/OPARU-53062 |
| URL | http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:289-oparu-53138-1 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Deutsch (ger) |
| Schlagwörter |
Künstliche Intelligenz ; Deep learning ; Positronen-Emissions-Tomografie ; Computertomografie ; Tumor ; Diagnostik ; Bildgebendes Verfahren Maschinelles Lernen* ; Künstliche Intelligenz* ; Merkmalsextraktion* ; Deep Learning* ; Bildgebendes Verfahren* ; Automatische Klassifikation* ; Bildsegmentierung* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 616.075 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 610 Medizin, Gesundheit |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |

