Deep learning and Bayesian inference for medical imaging

Projektinformationen

DeeBMED

ID Finanzhilfevereinbarung: 702666

DOI 10.3030/702666

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 17 Februar 2016

Startdatum 1 Oktober 2016

Enddatum 30 September 2018

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten € 177 598,80

EU-Beitrag € 177 598,80

Koordiniert durch

UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM
Netherlands

Veröffentlichungen

Conference proceedings (11)

VAE with a VampPrior

Autoren: Jakub Tomczak, Max Welling
Veröffentlicht in: Proceedings of the Twenty-First International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Ausgabe PMLR 84, 2018, Seite(n) 1214-1223
Herausgeber: Journal of Machine Learning Research

Improving variational auto-encoders using householder flow

Autoren: Jakub M Tomczak, Max Welling
Veröffentlicht in: Bayesian Deep Learning Workshop @ NIPS 2016, 2016, Seite(n) 8
Herausgeber: Bayesian Deep Learning Workshop @ NIPS 2016

Improving Variational Auto-Encoders using convex combination linear Inverse Autoregressive Flow

Autoren: Jakub M. Tomczak, M Welling
Veröffentlicht in: Benelearn 2017: Proceedings of the Twenty-Sixth Benelux Conference on Machine Learning, 2017, Seite(n) 162-164
Herausgeber: TU/e

A deep multiple instance model to predict prostate cancer metastasis from nuclear morphology

Autoren: Nathan Ing, Jakub M Tomczak, Eric Miller, Isla P Garraway, Max Welling, Beatrice S Knudsen, Arkadiusz Gertych
Veröffentlicht in: Medical Imaging with Deep Learning, 2018
Herausgeber: OpenReview

Deep Learning with Order-invariant Operator for Multi-instance Histopathology Classification

Autoren: Jakub Tomczak, Maximilian Ilse and Max Welling
Veröffentlicht in: MEDICAL IMAGING MEETS NIPS 2017, 2017
Herausgeber: arXiv

Sylvester Normalizing Flows for Variational Inference

Autoren: Rianne van den Berg, Leonard Hasenclever, Jakub M. Tomczak, Max Welling
Veröffentlicht in: Uncertainty in Artificial Intelligence Proceedings of the Thirty-Fourth Conference (2018), 2018
Herausgeber: UAI 2018

Attention-based Deep Multiple Instance Learning

Autoren: Maximilian Ilse, Jakub Tomczak, Max Welling
Veröffentlicht in: Volume 80: International Conference on Machine Learning, 10-15 July 2018, Stockholmsmässan, Stockholm Sweden, Ausgabe PMLR 80, 2018, Seite(n) 2127-2136
Herausgeber: PMLR

Hierarchical VampPrior Variational Fair Auto-Encoder

Autoren: Philip Botros and Jakub Tomczak
Veröffentlicht in: Theoretical Foundations and Applications of Deep Generative Models @ ICML 2018, 2018
Herausgeber: Theoretical Foundations and Applications of Deep Generative Models @ ICML 2018

Variational Inference with Orthogonal Normalizing Flows

Autoren: Leonard Hasenclever, Jakub Tomczak, Rianne van den Berg and Max Welling
Veröffentlicht in: Bayesian Deep Learning @ NIPS 2017, 2017
Herausgeber: Bayesian Deep Learning @ NIPS 2017

Histopathological classification of precursor lesions of esophageal adenocarcinoma: A Deep Multiple Instance Learning Approach

Autoren: Jakub M Tomczak, Maximilian Ilse, Max Welling, Marnix Jansen, Helen G Coleman, Marit Lucas, Kikki de Laat, Martijn de Bruin, Henk Marquering, Myrtle J van der Wel, Onno J de Boer, C Dilara Savci Heijink, Sybren L Meijer
Veröffentlicht in: Medical Imaging with Deep Learning, 2018
Herausgeber: OpenReview

Hyperspherical Variational Auto-Encoders

Autoren: Tim R. Davidson, Luca Falorsi, Nicola De Cao, Thomas Kipf, Jakub M. Tomczak
Veröffentlicht in: Uncertainty in Artificial Intelligence Proceedings of the Thirty-Fourth Conference (2018), 2018
Herausgeber: UAI 2018