Tesis doctorals> Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

Self-supervised Advanced Deep Learning for Characterization of Brain Tumor Aggressiveness and Prognosis Analysis Through Multimodality MRI Imaging

Dades identificatives

Identificador: TDX:4289

Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/TDX4289

Autors: Mazher, Moona
Altres:

Data: 2023-12-11; 2024-01-29T11:40:12Z; 2024-01-29T11:40:12Z
Departament/Institut: Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques; Universitat Rovira i Virgili.
Idioma: eng
Identificador: http://hdl.handle.net/10803/689899
Font: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Autor: Mazher, Moona
Director: Abdelnasser Mohamed Mahmoud, Mohamed; Puig Valls, Domènec Savi
Format: application/pdf; 240 p.
Editor: Universitat Rovira i Virgili
Paraula Clau: Prognosis Analysis; Brain Tumor Segmentation; Deep Learning; Análisis de pronóstico; Segmentación de tumores cerebrales; Aprendizaje profundo; Anàlisi de pronòstic; Segmentació del tumor cerebral; Aprenentatge profund
Títol: Self-supervised Advanced Deep Learning for Characterization of Brain Tumor Aggressiveness and Prognosis Analysis Through Multimodality MRI Imaging
Matèria: 621.3; 61; 51; 004; Enginyeria i arquitectura; Prognosis Analysis; Brain Tumor Segmentation; Deep Learning; Análisis de pronóstico; Segmentación de tumores cerebrales; Aprendizaje profundo; Anàlisi de pronòstic; Segmentació del tumor cerebral; Aprenentatge profund

Paraules clau:

621.3
61
51
004
Enginyeria i arquitectura
Prognosis Analysis
Brain Tumor Segmentation
Deep Learning
Análisis de pronóstico
Segmentación de tumores cerebrales
Aprendizaje profundo
Anàlisi de pronòstic
Segmentació del tumor cerebral
Aprenentatge profund
Documents:

Memoria
Cerca a google