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| intensivmedizinischen Sekundärdaten mit Machine Learning}} | intensivmedizinischen Sekundärdaten mit Machine Learning}} | ||
| * {{ :lehre:abschlussarbeiten:akr-expose_nguyen.pdf | (Master) Neural networks and ensemble methods for imputation of inconsistent intensive care data}} | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:akr-expose_nguyen.pdf | (Master) Neural networks and ensemble methods for imputation of inconsistent intensive care data}} | ||
| + | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_pauli_final.pdf | Automatische Erkennung von bilateralen Infiltraten in Röntgenbildern mit Hilfe von Vision Transformern}} | ||
| + | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose-goldermann.pdf | (Master) Novelty Detection using Deep Learning-based Methods in Intensive Care Data}} | ||
| + | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_ibach_final.pdf | (Master) An approach to explainable artificial intelligence in the con-text of medical care for ARDS patients}} | ||
| + | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose-hammad_ahmed.pdf | (Master) Detection of ARDS in time series clinical data using Deep Learning models}} | ||
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| * {{ :lehre:abschlussarbeiten:mb:expose_ba_bach.pdf | Automatisierte Erkennung von ausgewählten Komplikationen bei der Beatmung von Neugeborenen }} | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:mb:expose_ba_bach.pdf | Automatisierte Erkennung von ausgewählten Komplikationen bei der Beatmung von Neugeborenen }} | ||