Deep Learning Approach for Semantic Segmentation of Pathological Images

Deep Learning Approach for Semantic Segmentation of Pathological Images

L'analyse et l'interprétation d'images biomédicales est un sujet de recherche précieux. L'analyse de l'image pathologique est une phase indispensable dans le diagnostic et le classement du cancer. En particulier, la segmentation de l'image pathologique pour l'analy...

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Autore principale: Feng, Yanbo, 1992-
Altri autori: Laurent, Hélène, 19..-...., Maître de conférences (Relatore della tesi, Opponente), Hafiane, Adel, 1973- (Relatore della tesi, Opponente), Ruan, Su, 19..-...., enseignante-chercheuse en informatique (Opponente), Lézoray, Olivier, 1972- (Opponente), Cheddad, Abbas, 19..- (Opponente), Mériaudeau, Fabrice, 19..-...., chercheur en informatique (Opponente)
Natura: Thèse numérique
Lingua:Anglais
Pubblicazione: 2022.
Soggetti:
Thèses et écrits académiques
Accesso online:Accès au texte intégral
http://www.theses.fr/2022ISAB0005/abes
Nota: Titre provenant de l'écran-titre
Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire Pluridisciplinaire de recherche en ingénierie des systèmes, mécanique et énergétique (Orléans ; 2008-....) (Laboratoire)
Autre(s) contribution(s) : Hélène Laurent, Adel Hafiane, Su Ruan, Olivier Lézoray, Abbas Cheddad, Fabrice Mériaudeau (Membre(s) du jury) ; Su Ruan, Olivier Lézoray (Rapporteur(s))
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
Variante du titre:Approche d'apprentissage en profondeur pour la segmentation sémantique d'images pathologiques

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