Hybridi PET/TT-kuvantamisen pitkäaikaisennusten kehittäminen koneoppimista hyödyntäen

Tietueen suppeat tiedot
dc.contributor.authorNiemi, Mikael
dc.contributor.departmentfi=Lääketieteelliset oppiaineet|en=Faculty of Medicine|
dc.contributor.facultyfi=Lääketieteellinen tiedekunta|en=Faculty of Medicine|
dc.contributor.studysubjectfi=LL-tutkinto, syventävät opinnot|en=Advenced Studies in Medicine|
dc.date.accessioned2019-05-20T21:02:29Z
dc.date.available2019-05-20T21:02:29Z
dc.date.issued2019-03-25
dc.description.abstractSepelvaltimotaudin riskin arvion parantaminen koneoppimista hyväksi käyttäen. Sydämen hybridi PET/TT kuvantamisella saadun datan analysointi LogitBoost menetelmällä.
dc.format.extent3
dc.identifier.olddbid164277
dc.identifier.oldhandle10024/147445
dc.identifier.urihttps://www.utupub.fi/handle/11111/10971
dc.identifier.urnURN:NBN:fi-fe2019052016216
dc.language.isofin
dc.rightsfi=Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.|en=This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.|
dc.rights.accessrightsavoin
dc.source.identifierhttps://www.utupub.fi/handle/10024/147445
dc.subjectKoneoppiminen, machine learning, Hybridi PET/TT, kuvantaminen, logit boost, TT-angiografia, tietokonetomografia, PET-kuvantaminen,
dc.titleHybridi PET/TT-kuvantamisen pitkäaikaisennusten kehittäminen koneoppimista hyödyntäen
dc.type.ontasotfi=Syventävien opintojen kirjallinen työ|en=Second Cycle degree thesis|

Tiedostot

Näytetään 1 - 1 / 1
Name:
niemi_mikael_opinnayte.pdf
Size:
196.98 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Lataa

Kokoelmat

Pro gradu -tutkielmat ja diplomityöt sekä syventävien opintojen opinnäytetyöt (kokotekstit)