Deep learning for computer-aided early diagnosis of breast cancer

Deep learning for computer-aided early diagnosis of breast cancer

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Tardy Mickael (Auteur), Mateus Lamus Diana Carolina auteure en mathématiques appliquées (Directeur de thèse, Membre du jury), Rousseau François chercheur en sciences de l'ingénieur (Président du jury de soutenance, Membre du jury), Angelini Elsa D. (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Carneiro Gustavo (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Zuluaga Valencia Maria Alejandra (Membre du jury), Molière Sébastien (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Centrale Nantes 1991-.... (Organisme de soutenance), École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication Rennes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Deep learning for computer-aided early diagnosis of breast cancer / Mickael Tardy; sous la direction de Diana Carolina Mateus Lamus
Publié : 2021
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Ecole centrale de Nantes : 2021
Sujets :
Sein > Cancer
Apprentissage profond
Imagerie pour le diagnostic
Intelligence artificielle en médecine
Imagerie du sein
Classification
Segmentation
Supervision faible
Thèses et écrits académiques

Internet

http://www.theses.fr/2021ECDN0035/document