\chapter{Závěr}
%%%%%%%%%%% O cem práce byla - cose resilo v jednotlivych kapitolach %%%%%%%%%%% 
Cílem  \zaverecnaprace práce byla vícetřídá segmentace 3D lékařských dat pomocí hlubokého učení. Segmentace byla prováděna nad datasetem \texttt{mrbrains18}, který byl publikován jako výzva ve třetím čtvrtletí 2018 a publikován na konferenci \zk{zkMICCAI} (\zkratkatext{zkMICCAI}). 

\Zaverecnaprace práce je dělena do čtyř základních kapitol. První kapitola se zabývá seznámením s neuronovými sítěmi, na kterých stojí i základy této práce. Jsou zde popsány principy neuronových sítí, jejich vrstvy a dělení. Kapitola umožňuje se rychle zorientovat v neuronových sítích a umožňuje jejich snadné pochopení. Další kapitolou je analýza problému, která se zaměřuje blíže na segmentační metody, techniky a vývojové prostředí pro práci s konvolučními neuronovými sítěmi. Dále se zaobírá popisem dat, které jsou v práci přímo zpracovávány pro její účely. Předposlední část práce se zaobírá postupy zpracování dat, sestavením modelu a implementací jako takovou. Poslední část práce je věnována vyhodnocení výstupních masek spolu s dosaženou přesností.
%%%%%%%%%%% O cem práce byla - cose resilo v jednotlivych kapitolach %%%%%%%%%%% 



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% NAROCNOST A  zadani problemu %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Ve vícetřídé segmentaci dramaticky rostou nároky na úspěšnou segmentaci. Ve srovnání s binární segmentací, kdy má neuronová síť pouze rozhodnout o jednoduché segmentaci tj. max jedné třídě, u vícetřídé se   náročnost násobí. Navzdory podmínkám,  se kterými byla vícetřídá segmentace prováděna, byla  vykonána úspěšně. Síť se potýkala zejména s nedostatkem dat, jelikož dataset se skládal pouze ze sedmi skenů, kde každý měl sice trojici skenů v různých režimech, ale i tak neuronová síť potřebovala pro trénování větší dataset. Z toho důvodu byla trénovací sada rozšířena pomocí augmentačních technik rotace a zvětšení.
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% NAROCNOST a  zadani problemu %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% jake bylo zjisteni  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Výsledkem práce  je 3D segmentace lékařských dat do více tříd.  Vstupními daty jsou výstupy z magnetické rezonance, které jsou poté segmentovány do různých tříd pomocí neuronových sítí. Postup zpracování vstupních dat byl zvolen pomocí exportu jednotlivých řezů hlavy, na kterých se pak celá neuronová síť učila. Model neuronové sítě následuje architekturu U-net, která byla modifikována tak, aby byla schopna realizovat vícetřídé rozeznávání. %Dosažená přesnost  3D segmentací dosáhla průměrné hladiny přesnosti pohybující se nad 70\%.
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% jake bylo zjisteni  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% k cemu by se ty vysledky daly pouzit  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Hlavním přínosem práce je řešení problematiky 3D segmentace do více tříd a  návrhem dílčích částí tak, aby tento problém mohla síť efektivně řešit. Práce nabízí hned dva možné přístupy, jak vícetřídou segmentaci provést.  Dalším přínosem práce je zpracování celého úvodu do neuronových sítí s podrobným popisem vnitřních procesů, díky kterým usnadňuje  jejich pochopení. Mezi další přínosy patří detailní přehled segmentačních metod, které se v současné době při segmentaci využívají. Výsledek této práce by se dal použít jako základ pro další pokračování v 3D segmentaci např. pří zvyšování přesnosti výsledků nebo zvětšení počtu klasifikačních tříd apod.
% Shrnutí studentské práce.
% 1.) O cem práce byla - cose resilo v jednotlivych kapitolach
% 2.) zadani problemu
% 3.) jake bylo zjisteni
% 4.) k cemu by se ty vysledky daly pouzit
% 5.) zminka o rozsireni prace a moznem pokracovani
% 6.) 


