Efficient Deep Learning Models and Their Applications to Health Informatics

Autor/a

Sarker, Md Mostafa Kamal

Director/a

Radeva, Petia Ivanova

Puig, Domènec

Fecha de defensa

2019-11-12

Páginas

161 p.



Departamento/Instituto

Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

Resumen

This thesis designed and implemented efficient deep learning methods to solve classification and segmentation problems in two major health informatics domains, namely pervasive sensing and medical imaging. In the area of pervasive sensing, this thesis focuses only on food and related scene classification for health and nutrition analysis. This thesis used deep learning models to find the answer of two important two questions, “where we eat?’’ and ‘’what we eat?’’ for properly monitoring our health and nutrition condition. This is a new research domain, so this thesis presented entire scenarios from the scratch (e.g. create a dataset, model selection, parameter optimization, etc.). To answer the first question, “where we eat?”, it introduced two new datasets, ``FoodPlaces'', ``EgoFoodPlaces'' and models, “MACNet”, “MACNet+SA” based on multi-scale atrous convolutional networks with the self-attention mechanism. To answer the second question, “what we eat?”, it presented a new dataset, ``Yummly48K'' and model, ``CuisineNet'‘, designed by aggregating convolution layers with various kernel sizes followed by residual and pyramid pooling module with two fully connected pathway. The proposed models performed state-of-the-art classification accuracy on their related datasets. In the field of medical imaging, this thesis targets skin lesion segmentation problem in the dermoscopic images. This thesis introduced two novel deep learning models to accurately segment the skin lesions, “SLSDeep” and “MobileGAN” based on dilated residual with pyramid pooling network and conditional Generative Adversarial Networks (cGANs). Both models show excellent performance on public benchmark datasets.

Materias

004 - Informática

Área de conocimiento

Enginyeria i arquitectura

Documentos

TESI.pdf

19.40Mb

 

Derechos

ADVERTIMENT. Tots els drets reservats. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)