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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| digar02260.pdf | Dissertation_全文 | 4.33 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| yigar02260.pdf | Abstract_要旨 | 169.43 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | Evaluation of Kidney Histological Images Using Unsupervised Deep Learning |
| その他のタイトル: | 教師なし深層学習を用いた腎病理所見評価手法の開発 |
| 著者: | Sato, Noriaki |
| 著者名の別形: | 佐藤, 憲明 |
| キーワード: | autoencoder convolutional neural networks deep learning histopathology machine learning nephropathology |
| 発行日: | 26-Sep-2022 |
| 出版者: | Kyoto University |
| 学位授与大学: | 京都大学 |
| 学位の種類: | 新制・論文博士 |
| 取得分野: | 博士(医学) |
| 報告番号: | 乙第13501号 |
| 学位記番号: | 論医博第2260号 |
| 学位授与年月日: | 2022-09-26 |
| 請求記号: | 新制||医||1061(附属図書館) |
| 研究科・専攻: | 京都大学大学院医学研究科医学専攻 |
| 論文調査委員: | (主査)教授 小林 恭, 教授 中本 裕士, 教授 黒田 知宏 |
| 学位授与の要件: | 学位規則第4条第2項該当 |
| 著作権等: | 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 |
| DOI: | 10.14989/doctor.r13501 |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/277290 |
| 関連リンク: | https://doi.org/10.1016/j.ekir.2021.06.008 |
| 出現コレクション: | 060_1 博士(医学) |
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