Seznam

Téma:Deep learning for tumor detection from histopathological images
Vedoucí:Prof. Dr. Ing. Jan Kybic , Jan Hering Dipl.-Math.
Vypsáno jako:Diplomová práce,Bakalářská práce,Individuální projekt,Dobrovolná odborná práce,Semestrální projektPráce v týmu a její organizace
Popis:The task is to develop a deep learning (convolutional neural network) method to detect cancerous tissue in colorectal histopathological images. Several network architectures should be tried and the performance compared with a classical solution. In some cases, only weak annotations are available - we know whether a subject is healthy or not but a precise location of the lesion is not available. This leads to so-called multiple instance learning methods. Students will be able to compare their results with other authors in the frame of the CAMELYON challenge (https://camelyon17.grand-challenge.org)

Pokyny:Recommended implementation languages are Python or Julia.
Realizace:SW projekty
Vypsáno dne:13.05.2019
Max. počet studentů:6
Přihlášení studenti:
 

Upozornění: toto je závazné přihlášení. Zrušit ho může pouze vedoucí práce