Segmentace kostních lézí v CT snímcích páteře

Abstract

Cieľom bakalárskej práce bolo oboznámiť sa s anatómiou a onkologickými ochoreniami chrbtice. Spraviť rešerš segmentačných techník a implementovať mnou zvolenú techniku strojového učenia na úlohu segmentácie kostných lézii tiel stavcov. Vybraná a implementovaná bola U-net architektúra konvolučných neurónových sietí, ktorá je vo všeobecnosti široko používaná pri segmentácii biomedicínskych obrazov. Dosiahnuté výsledky sú dostatočne vysoké na to, aby bola sieť využitá na prvotnú hrubú detekciu a segmentáciu, avšak jej využitie v klinickom svete sa neodporúča.The aim of the bachelor thesis was to get acquainted with the anatomy and oncological diseases of spine. Search for segmentation techniques and implement my chosen machine learning technique for the task of segmenting bone lesions of vertebral bodies. The U-net architecture of convolutional neural networks, which is generally widely used in the segmentation of biomedical images, was selected and implemented. The results obtained are high enough for the network to be used for initial rough detection and segmentation, but its use in the clinical world is not recommended.