Repository logo
Thesis

Zastosowanie zaawansowanych metod uczenia maszynowego do detekcji raka trzustki na podstawie obrazowania chemicznego w podczerwienii (IR)

Simple item page
dc.contributor.authorSkibińska, Justyna
dc.contributor.departmentWydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
dc.contributor.reviewerBenko, Aleksandra
dc.contributor.supervisorWróbel, Tomasz P.
dc.date.available2020-04-22T00:44:19Z
dc.date.defence2018-09-24
dc.date.submitted2018-09-18
dc.description.typepraca magisterska
dc.identifier.other0006336
dc.identifier.urihttps://repo.agh.edu.pl/handle/AGH/91194
dc.language.isopol
dc.rightsAccess rights reserved
dc.rights.accesszastrzeżony dostęp
dc.rights.accessNoteZarządzenie Rektora AGH
dc.rights.urihttps://repo.agh.edu.pl/info/restricted-access
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectpancreatic canceren
dc.subjectIR imagingen
dc.subjectuczenie maszynowepl
dc.subjectrak trzustkipl
dc.subjectobrazowanie IRpl
dc.titleZastosowanie zaawansowanych metod uczenia maszynowego do detekcji raka trzustki na podstawie obrazowania chemicznego w podczerwienii (IR)pl
dc.title.alternativeApplication of advanced machine learning approaches for the detection of pancreatic cancer based on infrared (IR) chemical imagingen
dc.typepraca dyplomowa
dspace.entity.typePublication
thesis.degree.disciplineInżynieria Biomedyczna (WEAIiIB)pl
thesis.degree.formOfStudystacjonarnepl
thesis.degree.grantorAkademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowiepl
thesis.degree.levelstudia drugiego stopniapl
thesis.degree.namemagister inżynierpl
thesis.identifier.dxp239834
thesis.statusORPDORPPD1_sent

Files

Collections

03. Prace magisterskie WEAIiIB (WEAIiIB-pdm)