Detection of Diabetic Retinopathy using Deep Learning and Transfer Learning Techniques with Oversampling to Address Imbalanced Dataset – Teodora RANĐELOVIĆ
Teodora RANĐELOVIĆ
Bachelor's thesis
Detection of Diabetic Retinopathy using Deep Learning and Transfer Learning Techniques with Oversampling to Address Imbalanced Dataset
Detection of Diabetic Retinopathy using Deep Learning and Transfer Learning techniques with oversampling o address imbalanced dataset
Abstract:
The study aims to develop a system for detecting diabetic retinopathy using deep learning. In this study I have explored transfer learning with four distinct models and addressed the issue of an unbalanced dataset with oversampling. The final experiment achieved a significant improvement in accuracy and quadratic kappa score. The study highlights the potential of deep learning and the importance of …viacAbstract:
The study aims to develop a system for detecting diabetic retinopathy using deep learning. In this study I have explored transfer learning with four distinct models and addressed the issue of an unbalanced dataset with oversampling. The final experiment achieved a significant improvement in accuracy and quadratic kappa score. The study highlights the potential of deep learning and the importance of …viac
Jazyk práce: English
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 13. 5. 2023
Obhajoba závěrečné práce
- Vedúci: Elisabeth Rumetshofer, MSc.
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
RAN$\{\backslash$DJ$\}$ELOVI$\backslash$'C, Teodora. \textit{Detection of Diabetic Retinopathy using Deep Learning and Transfer Learning Techniques with Oversampling to Address Imbalanced Dataset}. Online. Bakalárska práca. České Budějovice: Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Faculty of Science. 2023. Dostupné z: https://theses.cz/id/dfvbxd/.
Jak správně citovat práci
RANĐELOVIĆ, Teodora. Detection of Diabetic Retinopathy using Deep Learning and Transfer Learning Techniques with Oversampling to Address Imbalanced Dataset. České Budějovice, 2023. bakalářská práce (Bc.). JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH. Přírodovědecká fakulta
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH, Přírodovědecká fakulta
UNIVERSITY OF SOUTH BOHEMIA IN ČESKÉ BUDĚJOVICE
Faculty of ScienceBachelor programme / odbor:
Applied Informatics / Bioinformatics
Práce na příbuzné téma
-
Explaining convolutional neural network using clustering methods
Adam Bajger -
Comparison of methods for clustering convolutional neural network intercomputation values with respect to explainability
Adrián Bindas -
Modelling small-RNA binding using Convolutional Neural Networks
Eva Klimentová -
Design and development of a web application based on a convolutional neural network for the detection of pulmonary diseases using medical images.
Karalina Dabul -
implement classification for traffic signs using convolutional neural network
Mohamad Abdulrahman -
Analysis of Neural-Network-Based Anomaly Detection Methods for Time Series
Bishoy KAMEL -
Improving Generalization of Deep Convolutional Neural Networks for Acoustic Scene Classification
Fabian PAISCHER -
Prediction of Hospital Readmission of Diabetic Patients
Md Rakibul Hasan
Názov
Vložil
Vložené
Práva
Theses dfvbxd dfvbxd/2
13. 5. 2023
Složky
Soubory
Bulánová, L.
14. 5. 2023
-
Přidání souboru
Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat. -
Další operace se soubory
Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku. -
Pohled pro experty
Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností. -
Vyhledávání souborů
Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku. -
Rychlý přístup k souborům
Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.