
Zwei neuartige bi-fold gewichtete Ensemble-Modelle zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit gewichteter Ensemble-Methoden für die Erkennung und Klassifizierung von Hirntumoren.


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Automatisierte Bi-Fold-Gewichtete-Ensemble-Algorithmen und ihre Anwendung auf die Erkennung und Klassifizierung von Hirntumoren


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Durch die Kombination von Deep Learning und Bayes'schen Netzwerken kann ein leistungsfähiges prädiktives Modell entwickelt werden, das große Datensätze verarbeiten und gleichzeitig mit Unsicherheit umgehen kann. Dieses Bayes'sche Deep-Learning-Modell kann die Genauigkeit der Bildinterpretation in der Krebsdiagnose erheblich verbessern.


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Verbesserung der Krebsbildgebungsdiagnose mit Bayes-Netzwerken und Deep Learning: Ein Bayes'scher Deep-Learning-Ansatz
