Počet záznamů: 1  

Bayesian Selective Transfer Learning for Patient-Specific Inference in Thyroid Radiotherapy

  1. 1.
    SYSNO ASEP0538241
    Druh ASEPV - Výzkumná zpráva
    Zařazení RIVZáznam nebyl označen do RIV
    NázevBayesian Selective Transfer Learning for Patient-Specific Inference in Thyroid Radiotherapy
    Tvůrce(i) Murray, Sean Ernest (UTIA-B)
    Quinn, Anthony (UTIA-B)
    Celkový počet autorů2
    Vyd. údajePraha: ÚTIA AV ČR, 2020
    EdiceResearch Report
    Č. sv. edice2388
    Forma vydáníTištěná - P
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.CZ - Česká republika
    Klíč. slovaBayesian estimation ; thyroid carcinoma ; patient-specific inferences
    Vědní obor RIVBD - Teorie informace
    Obor OECDApplied mathematics
    CEPGA18-15970S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    AnotaceThis 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.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2021
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.