Applying deep learning techniques for the localization and classification of digestive tract lesions = ứng dụng kỹ thuật học sâu trong khoanh vùng và phân loại tổn thương đường tiêu hóa
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Applying deep learning techniques for the localization and classification of digestive tract lesions = ứng dụng kỹ thuật học sâu trong khoanh vùng và phân loại tổn thương đường tiêu hóa
Applying deep learning techniques for the localization and classification of digestive tract lesions = ứng dụng kỹ thuật học sâu trong khoanh vùng và phân loại tổn thương đường tiêu hóa
HANOI UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGYMaster’s Thesis in Data Science and Artificial IntelligenceApplying Deep Learning Techniques for the Localiz Applying deep learning techniques for the localization and classification of digestive tract lesions = ứng dụng kỹ thuật học sâu trong khoanh vùng và phân loại tổn thương đường tiêu hóa zation and Classification of Digestive Tract LesionsPHAN NGOC LANLan.PN202634M Ssis.hust.edu.vnSupervisor: Dr. Dinh Viet Sang Department: Computer ScienceHa Noi, 10/2021Declaration of Authorship and Topic Sentences1Personal informationHill name: Phan Ngoc LanPhone number: 094 979 1149Hmail: I .an. I Applying deep learning techniques for the localization and classification of digestive tract lesions = ứng dụng kỹ thuật học sâu trong khoanh vùng và phân loại tổn thương đường tiêu hóa 20263-1 Mtìsis.hust.cdu.vnMajor: Data Science and Artificial Intelligence2TopicApplying Deep loaming techniquesfor the localization and classificatioApplying deep learning techniques for the localization and classification of digestive tract lesions = ứng dụng kỹ thuật học sâu trong khoanh vùng và phân loại tổn thương đường tiêu hóa
n of digestive tract lesions3Contributions•Propose an extension of the polyp segmentation problem that accounts for neoplasm detection;•Propose a noveHANOI UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGYMaster’s Thesis in Data Science and Artificial IntelligenceApplying Deep Learning Techniques for the Localiz Applying deep learning techniques for the localization and classification of digestive tract lesions = ứng dụng kỹ thuật học sâu trong khoanh vùng và phân loại tổn thương đường tiêu hóa el on the new dataset , with comparisons to existing segmentation models.4Declaration of AuthorshipIhereby declare that my thesis, titled ’’Applying Deep Learning techniques for the localization and classification of digestive tract lesions”, is the work of myself and my supervisor Dr. Dinh Viet San Applying deep learning techniques for the localization and classification of digestive tract lesions = ứng dụng kỹ thuật học sâu trong khoanh vùng và phân loại tổn thương đường tiêu hóa g. All papers, sources, tables, ... used in this thesis have been thoroughly cited.5Supervisor confirmationIla Noi. October 2021 SupervisorDr. Dinh ViApplying deep learning techniques for the localization and classification of digestive tract lesions = ứng dụng kỹ thuật học sâu trong khoanh vùng và phân loại tổn thương đường tiêu hóa
et SangAcknowledgmentsI would like Io thank my supervisor. Dr. Dinh Viet Sang, for his continued support and guidance throughout the course of my MastHANOI UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGYMaster’s Thesis in Data Science and Artificial IntelligenceApplying Deep Learning Techniques for the Localiz Applying deep learning techniques for the localization and classification of digestive tract lesions = ứng dụng kỹ thuật học sâu trong khoanh vùng và phân loại tổn thương đường tiêu hóa rvision.I would also like to thank Dr. Dao Viet Hang and the team of doctors and physicians at the Institute of Gastroenterology and Hepatology'. Their tireless efforts have resulted in the NeoPolyp dataset presented ill I his thesis, and this work would not have been possible without their contribu Applying deep learning techniques for the localization and classification of digestive tract lesions = ứng dụng kỹ thuật học sâu trong khoanh vùng và phân loại tổn thương đường tiêu hóa tions.The work in this thesis is also supported by the VINIF research project “Development of a Real-time Al-assisted System to Detect Colon Polyps anApplying deep learning techniques for the localization and classification of digestive tract lesions = ứng dụng kỹ thuật học sâu trong khoanh vùng và phân loại tổn thương đường tiêu hóa
d Identify Lesions at High Risk of Malignancy During Endoscopy”, code VINIF.2020.DA17. I would like to thank Vingroup and the Vingroup Innovation FounHANOI UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGYMaster’s Thesis in Data Science and Artificial IntelligenceApplying Deep Learning Techniques for the Localiz Applying deep learning techniques for the localization and classification of digestive tract lesions = ứng dụng kỹ thuật học sâu trong khoanh vùng và phân loại tổn thương đường tiêu hóa k my family, my fiancee, and my friends, who have given me their unconditional love and support to finish my Masters’ studies.Finally. I would like to again thank Vingroup and the Vingroup Innovation Foundation, who have supported my studies through I heir Domestic Master/Ph. D Scholarship program.P Applying deep learning techniques for the localization and classification of digestive tract lesions = ứng dụng kỹ thuật học sâu trong khoanh vùng và phân loại tổn thương đường tiêu hóa arts of this work wore published in the paper “NcoUNct: Towards accurate polyp segmentat ion and neoplasm detection" by Phan Ngoc Lan, Nguyen Sy An, DApplying deep learning techniques for the localization and classification of digestive tract lesions = ứng dụng kỹ thuật học sâu trong khoanh vùng và phân loại tổn thương đường tiêu hóa
ao Viet Hang. Dao Van Long, Iran Quang Tri mg, Nguyen Thi Ihuy and Dinh Viet Sang in the Proceedings of the 16th International Symposium on Visual ComHANOI UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGYMaster’s Thesis in Data Science and Artificial IntelligenceApplying Deep Learning Techniques for the LocalizHANOI UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGYMaster’s Thesis in Data Science and Artificial IntelligenceApplying Deep Learning Techniques for the LocalizGọi ngay
Chat zalo
Facebook