Kvůli rozdílnosti verzí použitých balíčků byla práce rozdělena do dvou samostatných projektů (složky unet_2D a unet_3D). 
Oba projekty obsahují balíček pro vytvoření datasetu, dále balíčky s modelem architektury a vykreslovacími nástroji. 
Celý chod je řízen skripty pro trénování a testování.
Soubor také obsahuje složku vykreslovani se skripty, pomocí kterých byly vytvářeny obrázky, vykreslovány srovnání 2D a 3D sítí a analyzovány okraje po chirurgickém zákroku.

DATASET:
Použitý dataset, ani jeho část sloužící pro ukázku nemohla být přiložena, data jsou výhradní majetek firmy Tescan Medical s.r.o. a pro účely diplomové práce byla zapůjčena pouze na omezený čas a pod podmínkou podpisu smlouvy o výpůjče s jasně vymezenými pravidly nakládání s nimi.
Jednotliví pacienti byli uloženi zvlášť do složek (pojmenovaných podle indexů pacientů), které obsahovaly dva soubory ve formátu .npy, jeden s originálními daty (v Housfieldových jednotkách)-nazvaný "orig.npy" a druhý s anotacemi (binární data - určení kategorie kost) -nazvaný "anot.npy". Pacienti neměly stejný počet axiálních řezů, velikost jednoho snímku byla 512x512 pixelů. 

U 2D varianty (unet_2D) slouží pro vytvoření datasetu (trénovacího, validačního a testovacího zvlášť) create_dataset.py  - zde jsou data načteny, normalizovány a je upravena jejich velikost.

U 3D varianty (unet_3D) se při práci s vybranými pacienty jednotlivých datasetů odkazuje na soubor .h5, kde jsou s využitím "create_3Ddataset.py" uloženy data po předzpracování (normalizace a zmenšení velikosti).


NÁVOD NA SPUŠTĚNÍ PREDIKCE:
Celý projekt byl vytvořen pomocí Python 3.7, v obou složkách (unet_2D i unet_3D) je soubor "requirements.txt", ve kterém jsou uvedeny použité balíčky a jejich verze.
Pět nejlepších sítí naučených modelů 2D i 3D architektury je možné stáhnout z: 
https://1drv.ms/u/s!ApFn6wQQJx68aWgqZUkW2BfUuPE?e=LO58AR

Vybraný model je nutné umístit do složky "trained_models".
Pro spuštění predikce slouží skript test.py (u unet_2D) a testing_3D.py (u unet_3D).



