Detekce anatomických struktur v CT datech s využitím konvolučních neuronových sítí
| but.committee | doc. Ing. Daniel Schwarz, Ph.D. (předseda) Ing. Vratislav Harabiš, Ph.D. (místopředseda) Ing. Jan Odstrčilík, Ph.D. (člen) RNDr. Jan Balvan, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Jaromír Baštinec, CSc. (člen) Ing. Helena Vítková, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Doc. Baštinec se zeptal na důvod rozdílné velikosti ledvin na prezentovaných obrazcích. Ing. Schwarz se zeptal jaké jsou limitace v navrženém postupu testování dat a jak by se případně tato limitace dala snížit. Ing. Odstrčilík se zeptal jaká by byla možnost návaznosti práce. Ing. Škutková se zeptala jestli je možné použít i jiné metody než konvoluční sítě, případně jestli proběhlo nějaké srovnání. Ing. Schwarz se zeptal jestli bude program fungovat stejně dobře, pokud budou v testovaných obrazech patologie. Studentka obhájila diplomovou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta. | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Biomedicínské inženýrství a bioinformatika | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Jakubíček, Roman | cs |
| dc.contributor.author | Kozlová, Dominika | cs |
| dc.contributor.referee | Jan, Jiří | cs |
| dc.date.created | 2018 | cs |
| dc.description.abstract | Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce anatomických struktur v medicínských obrazech s využitím konvolučních neuronových sítí (CNN). Nejprve jsou popsány metody strojového učení, konvoluční neuronové sítě a vybrané přístupy k detekci s využitím CNN. V rámci práce byla vytvořena databáze anotovaných CT snímků deseti anatomických struktur (hlava, srdce, aorta, levá a pravá plíce, páteř, játra, levá a pravá ledvina, slezina). Dále byla navržena metoda umožňující jejich detekci, která obsahuje dva postupy získání oblastí ze snímku, CNN a závěrečné zpracování pro získání výsledku detekce. Navržený algoritmus byl implementován v programovacím jazyce Python s využitím knihovny TensorFlow. Získané výsledky validace sítě a výsledky detekce jsou uvedeny a diskutovány v poslední kapitole. | cs |
| dc.description.abstract | This thesis deals with the issue of detection of anatomical structures in medical images using convolutional neural networks (CNN). At first there are described methods of machine learning, convolutional neural networks and selected methods for detection using CNN. In this work was created a database of annotated CT images of ten anatomical structures (head, heart, aorta, left and right lung, spine, liver, left and right kidney, spleen). A method for detecting these structures was designed, that contains two approaches of region proposals from image, CNN and postprocessing to obtain the detection result. The designed algorithm was implemented in the Python programming language using the TensorFlow library. Obtained results of validation of the network and the detection results are presented and discussed in the last chapter. | en |
| dc.description.mark | A | cs |
| dc.identifier.citation | KOZLOVÁ, D. Detekce anatomických struktur v CT datech s využitím konvolučních neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2018. | cs |
| dc.identifier.other | 110567 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/81921 | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | Detekce | cs |
| dc.subject | Konvoluční neuronová síť | cs |
| dc.subject | Strojové učení | cs |
| dc.subject | Hluboké učení | cs |
| dc.subject | Detection | en |
| dc.subject | Convolutional Neural Network | en |
| dc.subject | Machine learning | en |
| dc.subject | Deep learning | en |
| dc.title | Detekce anatomických struktur v CT datech s využitím konvolučních neuronových sítí | cs |
| dc.title.alternative | Detection of specific anatomical structures in CT data via convolutional neural networks | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2018-06-13 | cs |
| dcterms.modified | 2018-06-14-07:30:24 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 110567 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.26 13:34:27 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.16 00:47:42 | en |
| thesis.discipline | Biomedicínské inženýrství a bioinformatika | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrství | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |
Files
Original bundle
1 - 3 of 3
Loading...
- Name:
- final-thesis.pdf
- Size:
- 4.91 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- final-thesis.pdf
Loading...
- Name:
- review_110567.html
- Size:
- 10.3 KB
- Format:
- Hypertext Markup Language
- Description:
- file review_110567.html