Počet záznamů: 1
Bayesian Selective Transfer Learning for Patient-Specific Inference in Thyroid Radiotherapy
- 1.
SYSNO ASEP 0538241 Druh ASEP V - Výzkumná zpráva Zařazení RIV Záznam nebyl označen do RIV Název Bayesian Selective Transfer Learning for Patient-Specific Inference in Thyroid Radiotherapy Tvůrce(i) Murray, Sean Ernest (UTIA-B)
Quinn, Anthony (UTIA-B) ORCIDCelkový počet autorů 2 Vyd. údaje Praha: ÚTIA AV ČR, 2020 Edice Research Report Č. sv. edice 2388 Forma vydání Tištěná - P Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. CZ - Česká republika Klíč. slova Bayesian estimation ; thyroid carcinoma ; patient-specific inferences Vědní obor RIV BD - Teorie informace Obor OECD Applied mathematics CEP GA18-15970S GA ČR - Grantová agentura ČR Institucionální podpora UTIA-B - RVO:67985556 Anotace This research report outlines a selective transfer approach for Bayesian estimation of patient-specific levels of radioiodine activity in the thyroid during the treatment of differentiated thyroid carcinoma. The work seeks to address some limitations of previous approaches [4] which involve generic, non-selective transfer of archival data. It is proposed that improvements in patient-specific inferences may be achieved via transferring external population knowledge selectively. This involves matching the patient to a similar sub-population based on available metadata, generating a Gaussian Mixture Model within the partitioned data, and optimally transferring a data predictive distribution from the sub-population to the specific patient. Additionally, a performance evaluation method is proposed and early-stage results presented. Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201. Rok sběru 2021
Počet záznamů: 1