Classification Of 3D MRI Head Scans using pretrained CNNS – comparison, optimization and evaluation of approaches
- This work focuses on providing a convolutional neural network (CNN) architecture for the classification of 3D MRI head scans. In order to offer a comprehensible recommendation for an architecture, this work has four main objectives: 1. Implementation of two CNN architectures based on transfer learning, for the classification of 3D MRI head scans 2. Optimization of both architectures to provide a fair comparison 3. Comparison of both architectures with relevant criteria for the usage of the CNNs in medical diagnosis 4. Evaluation of the effects of transfer learning on both architectures
Verfasserangaben: | Roland Stolz |
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URN: | urn:nbn:de:bvb:860-opus4-2005 |
Gutachter/Betreuer: | Stefanie RemmeleGND |
Dokumentart: | Bachelorarbeit |
Sprache: | Englisch |
Jahr der Fertigstellung: | 2020 |
Veröffentlichende Institution: | Hochschule für Angewandte Wissenschaften Landshut |
Titel verleihende Institution: | Hochschule für Angewandte Wissenschaften Landshut |
Datum der Freischaltung: | 22.04.2020 |
Freies Schlagwort / Tag: | Artificial Intelligence; MRI; medical imaging |
GND-Schlagwort: | Künstliche IntelligenzGND; KernspintomografieGND; Bildgebendes VerfahrenGND |
Seitenzahl: | 59 |
Fakultät / Institut: | Fakultät Elektrotechnik und Wirtschaftsingenieurwesen |
Lizenz (Deutsch): | Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International |