Deep learning: evaluarea prognosticului în tumorile mamare folosind rețele neuronale artificiale

Având în vedere solicitările repetate de detalii privind prognosticul în cazul pacienților cu tumori mamare, reiau aici rezultatele unui studiu efectuat acum câțiva ani: „Fractal Analysis and Neural Networks Used for Survival Time Estimation in Cancer Patients”. Autori: Liviu Gaiță, Claudiu Gal, Diana Parvan, Manuella Militaru

Analiza fractală folosită în diagnosticul și prognosticul tumorilor la câine și pisică

Aplicații ale analizei fractale în examenul anatomopatologic al proceselor tumorale - susținerea publică a tezei de doctorat, 19 februarie 2016

Textul complet al tezei

Introducerea și rezumatul

Evaluări ale tezei

Fotografii de la Sesiunea de susținere publică a tezei (prin bunăvoința doamnei Prof. M. Militaru)

INTRODUCERE

Gordon E. Moore, cofondator al corporației Intel, a formulat încă din 1965 o predicție care s-a consacrat drept „legea lui Moore”: progresul tehnologic aduce dublarea performanței unui calculator la fiecare 2 ani [Moore, 1965]. Repetat contestată, expusă la ambiguitățile care derivă din schimbarea cu timpul a ceea ce înseamnă „calculator” sau „performanță de calcul”, această previziune a rezistat și rezistă dincolo de orizontul a 50 de ani de când a fost emisă, spre surpriza declarată a lui Moore însuși: cinzeci de ani au adus o creștere aproximativă a performanței unui calculator de 2²⁵ = 33.554.432 ori.