Evaluation of Kidney Histological Images Using Unsupervised Deep Learning / 教師なし深層学習を用いた腎病理所見評価手法の開発

Description

京都大学 / 新制・論文博士 / 博士(医学) / 乙第13501号 / 論医博第2260号 / 新制||医||1061(附属図書館) / 京都大学大学院医学研究科医学専攻 / (主査)教授 小林 恭, 教授 中本 裕士, 教授 黒田 知宏 / 学位規則第4条第2項該当 / Doctor of Medical Science / Kyoto University / DFAM

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1. http://hdl.handle.net/2433/277290
2. 10.14989/doctor.r13501
3. 14301

Tags

autoencoder

convolutional neural networks

deep learning

histopathology

machine learning

nephropathology

490

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:kyoto-u.ac.jp/oai:repository.kulib.kyoto-u.ac.jp:2433/277290
Date	26 September 2022
Creators	Sato, Noriaki
Contributors	佐藤, 憲明, サトウ, ノリアキ
Publisher	Kyoto University, 京都大学
Source Sets	Kyoto University
Language	English
Detected Language	English
Type	doctoral thesis, Thesis or Dissertation
Rights	The Creative Commons Attribution-Noncommercial-NoDerivative Works 4.0 International License (CC-BY-NC-ND) http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode Sato, N. et al. (2021) Evaluation of Kidney Histological Images Using Unsupervised Deep Learning. Kidney Int Rep, 6, 2445–2454. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ekir.2021.06.008
Relation	https://doi.org/10.1016/j.ekir.2021.06.008