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Deep learning and variational analysis for high-dimensional and geometric biomedical data ; Deep Learning und Variationsrechnung für hochdimensionale und geometrische biomedizinische Daten

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Cremers, Daniel (Prof. Dr.); Goldlücke, Bastian (Prof. Dr.)
    • بيانات النشر:
      Technical University of Munich
      Technische Universität München
    • الموضوع:
      2021
    • Collection:
      Munich University of Technology (TUM): mediaTUM
    • نبذة مختصرة :
      In this thesis, we use deep learning and variational analysis to solve various problems from biology and medicine related to advanced data structures. We predict the structure of proteins from their evolutionary statistics, and the function of proteins and small molecules from their structure. We also present image processing methods for diffusion MRI that reduce the scan duration by a factor of twelve and improve the image quality. ; In dieser Dissertation wenden wir Deep Learning und Variationsrechnung auf Probleme aus der Biologie und Medizin mit komplizierten Datenstrukturen an. Wir sagen die Struktur von Proteinen aus deren Evolutionsstatistiken voraus, sowie die Funktion von Proteinen und kleinen Molekülen aus ihrer Struktur. Für Diffusions-MRT stellen wir Methoden vor, die die Scanzeit um ein Zwölffaches verkürzen und die Bildqualität erhöhen.
    • File Description:
      application/pdf
    • Relation:
      https://mediatum.ub.tum.de/1615936; https://mediatum.ub.tum.de/doc/1615936/document.pdf; http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210826-1615936-1-7
    • الدخول الالكتروني :
      https://mediatum.ub.tum.de/1615936
      https://mediatum.ub.tum.de/doc/1615936/document.pdf
      http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210826-1615936-1-7
    • Rights:
      info:eu-repo/semantics/openAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.87250F5A