\chapter*{Závěr}
\phantomsection
\addcontentsline{toc}{chapter}{Závěr}

Tato práce se zabývala možností využití konvolučních neuronových sítí pro segmentaci klenby lebeční v CT snímcích pacientů po kraniektomii, jejich implementací a~vyhodnocením úspěšnosti predikce. Pro realizaci řešení byla vybrána architektura U-Net, přesněji její 2D i 3D verze.

Varianta 2D architektury měla v sestupné části umístěnu síť MobilNetV2. Trénovací sadu tvořily snímky pocházející od 50 pacientů (od každého bylo ještě náhodně vybráno 120 řezů), validace probíhala na čtyřech pacientech a pro testování bylo vybráno 13 pacientů. 
Nejprve bylo nutné zvolit chybovou funkci vhodnou pro data s~nerovnoměrně zastoupenými kategoriemi. Nejlepších výsledků bylo u této architektury dosaženo s fokální chybovou funkcí. Dále bylo ověřeno, že trénování enkodující části s MobilNetV2 zajistí vyšší úspěšnost klasifikace.
Testování 2D architektury bylo provedeno naučením dvaceti sítí vždy s odlišnou datovou sadou, ale o stejné velikosti. Průměrná přesnost naučených sítí po dosažení 50 epoch byla 99,1~\% se~směrodatnou odchylkou 0,2~\%, kvůli velké nevyrovnanosti zastoupení tříd byla ale sledována především průměrná hodnota IoU odpovídající téměř 89,4~\% se~směrodatnou odchylkou 1,6~\%. 
Následně byly provedeny finální úpravy, které odstranily některé falešně pozitivní shluky, hodnota IoU se díky nim zvýšila na 89,6~\%. Nedošlo tedy k významně velkému zlepšení úspěšnosti, ale při posouzení grafických výstupů pomohly odstranit zásadní chyby v podobě nesprávné predikce pixelů podložky pod~pacientem.

Druhým způsobem řešení bylo využití 3D architektury sítě U-Net, která na rozdíl od první varianty nevyužívala axiální řezy, ale 3D datové krychle. Datová množina zahrnovala 40 pacientů trénovacích, 4 validační a 10 testovacích. Opět se jednalo o~náhodný výběr. Tento způsob implementace vyžadoval výběr optimálního vytváření krychlí z vybraných dat i jejich velikost, dále například způsob zpětného sestavení predikovaných dat do celého objemu. 
Kvůli omezení technickými možnostmi bylo nakonec natrénováno 20 sítí po 20 epochách, s velikostí vstupních datových krychlí 32$\times$32$\times$32, kdy od každého trénovacího pacienta jich bylo náhodně vygenerováno 30. Přesnost výstupů 3D architektury byla 97,6~\% se směrodatnou odchylkou 0,7~\%, metrika IoU byla vyčíslena na 67,1~\% se směrodatnou odchylkou 8,1~\%.

Pro srovnání 2D a 3D architektury byla vytvořena další testovací množina zahrnující 10 pacientů, která byla otestována všemi naučenými sítěmi. U všech z vybraných pacientů dosáhla vyšší úspěšnosti 2D síť. Při grafickém porovnání výsledků je patrné, že 3D sítě velice špatně predikují oblasti dutin a také často predikují širší stěny plochých kostí lebky. 

Protože dutiny jsou do anotací zahrnuty především z praktických důvodů, byly další srovnávací analýzy zaměřeny na oblast po chirurgickém zákroku, která je pro~plánování kranioplastiky nejdůležitější. V těchto místech bylo dosaženo srovnatelného výsledku IoU metriky, pro 2D průměrně 98,4 \% a pro 3D 97,0 \%. U 3D varianty byla ale téměř dvojnásobná směrodatná odchylka 3,1 \% oproti 1,6 \% pro~2D architekturu.


Pro využití v praxi se jeví být vhodnější 2D architektura, která dosáhla lepších výsledků v oblasti po chirurgickém zákroku a o dost lépe klasifikovala dutiny. Všechna predikovaná data musí být ještě zkontrolována a je nutné manuálně provést doladění detailů. Závěrečné přípravy před procesem návrhu implantátu by tak u výstupu 2D sítě zabraly méně času, než kolik by ho bylo potřeba u 3D sítě.
