Vícetřídá segmentace 3D lékařských dat pomocí hlubokého učení

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Ivan Baroňák, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Václav Zeman, Ph.D. (místopředseda) Ing. Radomír Svoboda, Ph.D. (člen) Ing. Stanislav Uchytil, Ph. D. (člen) Ing. Miroslav Balík, Ph.D. (člen) doc. Ing. Petr Münster, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Student obhájil magisterskou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta. Otázky: Jaké změny v architektuře a nastavení U-Net sítě jste provedl vůči originálnímu řešení? Jakou velikost má obraz v páté úrovni zanoření (nejmenší velikost obrazu v síti), má tato úrověň ještě vliv na výsledek? Máte informaci o odbornosti anotátorů segmentačních masek? V jaké úrovni abstrakce jste program implementoval? Jednalo se o implementaci algoritmu pomocí knihoven s vyšší mírou abstrakce, nebo o přímou implementaci v jazyku CUDA?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programElektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorKolařík, Martincs
dc.contributor.authorSlunský, Tomášcs
dc.contributor.refereeUher, Václavcs
dc.date.created2019cs
dc.description.abstractDiplomová práce se zabývá segmentací obrazu do více tříd pomocí konvolučních neuronových sítí. Teoretická část práce se zaměřuje na souhrn problematiky segmentace obrazu, kde jsou popsány základní principy fungování jak samotných neuronových sítí, tak segmentací obrazu včetně popsání jejich různých typů a variant. V praktické částí je zvolena pro segmentace obrazu a podrobněji popsána architektura U-net, která byla aplikována na dataset medicínských dat. Dále je tu popsán postup zpracování trojrozměrných dat, jejich předzpracování a metody, jakými byla provedena celá vícetřídá segmentace. Závěr práce vyhodnocuje dosažené výsledky a zasazuje je do širšího kontextu.cs
dc.description.abstractMaster's thesis deals with multiclass image segmentation using convolutional neural networks. The theoretical part of the Master's thesis focuses on image segmentation. There are basics principles of neural networks and image segmentation with more types of approaches. In practical part the Unet architecture is choosen and is described for image segmentation more. U-net was applied for medicine dataset. There is processing procedure which is more described for image proccesing of three-dimmensional data. There are also methods for data preproccessing which were applied for image multiclass segmentation. Final part of current master's thesis evaluates results.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationSLUNSKÝ, T. Vícetřídá segmentace 3D lékařských dat pomocí hlubokého učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.cs
dc.identifier.other118177cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/177588
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjecthluboké učenícs
dc.subjectkonvoluční neuronové sítěcs
dc.subjectsegmentace obrazucs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectneuronová síťcs
dc.subjectumělá inteligencecs
dc.subjectvícetřídá segmentace obrazucs
dc.subjectdeep learningen
dc.subjectconvolutional neural networksen
dc.subjectimage segmentationen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectneural networken
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectmulti-class image segmentationen
dc.titleVícetřídá segmentace 3D lékařských dat pomocí hlubokého učenícs
dc.title.alternativeMulticlass segmentation of 3D medical data using deep learningen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2019-06-05cs
dcterms.modified2019-06-06-13:46:22cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid118177en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 13:35:46en
sync.item.modts2025.01.17 10:51:03en
thesis.disciplineTelekomunikační a informační technikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
4.49 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
12.37 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_118177.html
Size:
4.43 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_118177.html
Download
Collections
2019