- -

Applications of Deep Leaning on Cardiac MRI: Design Approaches for a Computer Aided Diagnosis

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

Share/Send to

Cited by

Statistics

  • Estadisticas de Uso

Applications of Deep Leaning on Cardiac MRI: Design Approaches for a Computer Aided Diagnosis

Show full item record

Pérez Pelegrí, M. (2023). Applications of Deep Leaning on Cardiac MRI: Design Approaches for a Computer Aided Diagnosis [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/192988

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/192988

Files in this item

Item Metadata

Title: Applications of Deep Leaning on Cardiac MRI: Design Approaches for a Computer Aided Diagnosis
Author: Pérez Pelegrí, Manuel
Director(s): López Lereu, María Pilar Monmeneu Menadas, José Vicente Moratal Pérez, David
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Electrónica - Departament d'Enginyeria Electrònica
Read date / Event date:
2023-03-24
Issued date:
Abstract:
[ES] Las enfermedades cardiovasculares son una de las causas más predominantes de muerte y comorbilidad en los países desarrollados, por ello se han realizado grandes inversiones en las últimas décadas para producir ...[+]


[CA] Les malalties cardiovasculars són una de les causes de mort i comorbiditat més predominants als països desenvolupats, s'han fet grans inversions en les últimes dècades per tal de produir eines de diagnòstic d'alta ...[+]


[EN] Cardiovascular diseases are one of the most predominant causes of death and comorbidity in developed countries, as such heavy investments have been done in recent decades in order to produce high quality diagnosis ...[+]
Subjects: Inteligencia artificial explicable , Redes neuronales convolucionales (CNN) , Imagen por resonancia magnética cardíaca , Aprendizaje profundo , Diagnóstico asistido por computadora , Segmentación de imágenes , IA explicable , Aprendizaje débilmente supervisado , Detección de eventos en imágenes dinámicas , Explainable artificial intelligence , Explainable AI (XAI) , Weakly supervised learning , Image segmentation , Computer-aided diagnosis , Convolutional Neural Networks (CNN) , Cardiac magnetic resonance imaging , Deep learning
Copyrigths: Reserva de todos los derechos
DOI: 10.4995/Thesis/10251/192988
Publisher:
Universitat Politècnica de València
Type: Tesis doctoral

recommendations

 

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record