Sökning: "Medicinsk bildbehandling"

Visar resultat 1 - 5 av 12 uppsatser innehållade orden Medicinsk bildbehandling.

1. 1. Robustness Analysis of Perfusion Parameter Calculations

   Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

   Författare :Alicia Palmér; [2024]
   Nyckelord :Perfusion; Medical image analysis; Dynamic Contrast Enhanced Magnetic Resonance Imaging; Tofts model; Functional imaging; Optimization; T1 map; Perfusion; Medicinsk bildanalys; Dynamisk kontrastförstärkt magnetisk resonanstomografibildtagning; Tofts-modell; Funktionell bildbehandling; Optimering; T1 karta;

   Sammanfattning : Cancer is one of the most common causes of death worldwide. When given optimal treatment, however, the risk of severe illness may greatly be reduced. Determining optimal treatment in turn requires evaluation of disease progression and response to potential, previous treatment. LÄS MER

3. 2. Optic nerve sheath diameter semantic segmentation and feature extraction

   Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

   Författare :Simone Bonato; [2023]
   Nyckelord :Machine Learning; Computer Vision; Image Segmentation; Medical Imaging; Optic Nerve Sheath Diameter; nnU-Net; Maskininlärning; datorseende; bildsegmentering; medicinsk bildbehandling; optisk nervslidsdiameter; nnU-Net;

   Sammanfattning : Traumatic brain injury (TBI) affects millions of people worldwide, leading to significant mortality and disability rates. Elevated intracranial pressure (ICP) resulting from TBI can cause severe complications and requires early detection to improve patient outcomes. LÄS MER

4. 3. Deep Generative Modeling : An Overview of Recent Advances in Likelihood-based Models and an Application to 3D Point Cloud Generation

   Master-uppsats, Umeå universitet/Institutionen för matematik och matematisk statistik

   Författare :Shams Methnani; [2023]
   Nyckelord :;

   Sammanfattning : Deep generative modeling refers to the process of constructing a model, parameterized by a deep neural network, that learns the underlying patterns and structures of the data generating process which produced the samples in a given dataset, in order to generate novel samples that resemble those in the original dataset. Deep generative models for 3D shape generation hold significant importance to various fields including robotics, medical imaging, manufacturing, computer animation and more. LÄS MER

5. 4. Segmentering av medicinska bilder med inspiration från en quantum walk algoritm

   Kandidat-uppsats, KTH/Medicinteknik och hälsosystem

   Författare :Bestun Altuni; Jasin Aman Ali; [2023]
   Nyckelord :Discrete time quantum walk; medical image segmentation; random walk; quantum walk; Tidsdiskret kvantvandring; medicinsk bildsegmentering; slumpmässig vandring; kvantvandring;

   Sammanfattning : För närvarande utforskas quantum walk som en potentiell metod för att analysera medicinska bilder. Med inspiration från Gradys random walk-algoritm för bildbehandling har vi utvecklat en metod som bygger på de kvantmekaniska fördelar som quantum walk innehar för att detektera och segmentera medicinska bilder. LÄS MER

7. 5. Explanation Methods for a Medical Image Classifier by Analysis of its Uncertainty

   Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

   Författare :Sanskar Gupta; [2022]
   Nyckelord :Uncertainty; Confidences; Calibration; Clustering; Multiclass classification;

   Sammanfattning : Over the last decade, neural networks have reached almost every field of science and technology. They have become a crucial part of various real-world applications, such as medical imaging. LÄS MER