Amb motiu del tancament d'estiu, la validació de documents es reprendrà a partir del 28 d'agost de 2026. Disculpeu les molèsties.
Con motivo del cierre de verano, la validación de documentos se reanudará a partir del 28 de agosto de 2026. Disculpad las molestias
Due to the summer closure, document validation will resume starting August 28, 2026. We apologize for any inconvenience.

Fitxers

codi_font.zip (148.67 KB)
tfg_zhu_ling.pdf (4.58 MB)

Tipus de document

Treball de fi de màster

Data de publicació

2021-09-02

Llicència de publicació

cc-by-nc-nd (c) Ling Zhu, 2021
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/186091

Measuring domain shift effect for deep learning in mammography

Títol de la revista

Autors

Director/Tutor

ISSN de la revista

Títol del volum

Recurs relacionat

Resum

[en] Breast cancer remains a global challenge, affecting over 2.3 million women in 2020 (refs WHO). The most common screening technology is mammography. The use of deep learning approaches such as Convolutional Neural Networks has recently shown promising results. However, these models are constrained by the limited size of publicly available mammography datasets. Moreover, these models are highly dependent on the quality of the provided training data. In this work, we will study the breast cancer classification problem by using Convolutional Neural Networks. We will show the effectiveness of Convolutional neural networks in breast cancer problems, and we will explore the domain shift problem by using different mammography datasets. Extensive validation will be presented to show the strengths and limitations of breast cancer classification.

Descripció

Treballs finals del Màster de Fonaments de Ciència de Dades, Facultat de matemàtiques, Universitat de Barcelona. Curs: 2020-2021. Tutor: Laura Igual Muñoz, Lidia Garrucho Morras i Karim Lekadir

Matèries

Càncer de mama, Mamografia, Xarxes neuronals convolucionals, Treballs de fi de màster, Aprenentatge automàtic, Sistemes classificadors (Intel·ligència artificial)

Matèries (anglès)

Breast cancer, Mammography, Convolutional neural networks, Master's theses, Machine learning, Learning classifier systems

Citació

Col·leccions

Màster Oficial - Fonaments de la Ciència de Dades
Programari - Treballs de l'alumnat

Citació

ZHU, Ling. Measuring domain shift effect for deep learning in mammography. [consulted: 11 of August of 2026]. Available at: https://hdl.handle.net/2445/186091

Exportar metadades

JSON - METS

Compartir registre