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Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"



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Link zu diesem Datensatz https://d-nb.info/1348249374
Art des Inhalts Hochschulschrift
Titel Computer-Aided-Diagnosis for Laryngeal Lesion Assessment: A Feature Extraction and Machine Learning Approach Applied on Enhanced Contact Endoscopy Images / Nazila Esmaeili ; Gutachter: Nassir Navab, Felix Nensa, Michael Friebe ; Betreuer: Nassir Navab
Person(en) Esmaeili, Nazila (Verfasser)
Navab, Nassir (Akademischer Betreuer)
Navab, Nassir (Gutachter)
Nensa, Felix (Gutachter)
Friebe, Michael (Gutachter)
Verlag München : Universitätsbibliothek der TU München
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2024
Umfang/Format Online-Ressource
Hochschulschrift Dissertation, München, Technische Universität München, 2024
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241015-1711528-1-1
URL http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241015-1711528-1-1 (Verlag) (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n) Englisch (eng)
Schlagwörter Merkmalsextraktion* ; Bildgebendes Verfahren* ; Maschinelles Lernen* ; Kehlkopfkrankheit* ; Minimal-invasive Chirurgie* (*maschinell ermittelt)
DDC-Notation 617.5 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n) 610 Medizin, Gesundheit

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