The potential of convolutional neural network in the evaluation of tumor-stroma ratio from colorectal cancer histopathological images

The potential of convolutional neural network in the evaluation of tumor-stroma ratio from colorectal cancer histopathological images

Tässä Pro gradu-työssä tutkitaan konvoluutioneuroverkkojen käyttömahdollisuuksia histopatologisista kuvista tehtävässä kasvain-strooma suhdeluvun arvioinnissa. Tarkoituksena on selvittää, mikä on siirto-opettamisen vaikutus, kun opettamisessa käytetään kohdealuespesifistä dataa. Mallin ennustamaa ka...

Täydet tiedot

Bibliografiset tiedot
Päätekijä: Petäinen, Liisa
Muut tekijät: Informaatioteknologian tiedekunta, Faculty of Information Technology, Informaatioteknologia, Information Technology, Jyväskylän yliopisto, University of Jyväskylä
Aineistotyyppi: Pro gradu
Kieli:eng
Julkaistu: 2022
Aiheet:
digital pathology
colorectal cancer
histopathology
medical image analysis
tumor-stroma ratio
Tietotekniikka
Mathematical Information Technology
602
neuroverkot
syöpätaudit
koneoppiminen
patologia
konenäkö
paksusuolisyöpä
neural networks (information technology)
cancerous diseases
machine learning
pathology
computer vision
cancer of the large intestine
Linkit: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/81181

Samankaltaisia teoksia