Potlačení artefaktů způsobených přítomností kovů v dentálních CT snímcích
| but.committee | doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Radek Burget, Ph.D. (člen) Ing. Vojtěch Mrázek, Ph.D. (člen) Ing. David Bařina, Ph.D. (člen) Ing. Jaroslav Rozman, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných, např. ohledně generování použitého datasetu či původu viditelných artefaktů. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm výborně / A. | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Informační technologie | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Španěl, Michal | cs |
| dc.contributor.author | Vágner, Dominik | cs |
| dc.contributor.referee | Juránková, Markéta | cs |
| dc.date.accessioned | 2023-07-17T08:03:43Z | |
| dc.date.available | 2023-07-17T08:03:43Z | |
| dc.date.created | 2023 | cs |
| dc.description.abstract | Artefakty způsobené přítomností kovů v snímcích výpočetní tomografie mohou ovlivnit jejich čitelnost a způsobit komplikace při rozhodování lékařských profesionálů. V posled- ních letech metody založené na hlubokém učení zaznamenaly při řešení tohoto problému značný úspěch v porovnaní oproti klasickým specializovaným metodám. V této práci byly implementovány a vyzkoušeny dva modely neuronových sítí (Autoencoder, U-Net), spo- lečně s lepším způsobem pro generovaní syntetické datové sady, která je v daném případě přirozeně nemožná vytvořit. Bylo dosaženo výsledků hodnotících metrik (PSNR, SSIM) porovnatelných s jinými nejmodernějšími přístupy, zatímco byly sníženy požadavky pro po- třebná předzpracovaná data, která je obtížné získat. Tento obecnější přístup umožňuje širší a jednodušší použití bez nutnosti specifického kontrolovaného prostředí. | cs |
| dc.description.abstract | Artifacts caused by the presence of metals in computed tomography scans impact their readability and can cause problems when making decisions for medical professionals. In recent years, deep learning-based methods have seen considerable success in solving this problem, compared to older hand-crafted solutions. In this work, two supervised neural network models (Autoencoder, U-net) are implemented, along with a better way to solve the problem of creating a synthetic dataset, as otherwise in this case it is naturally impossible to obtain. The results in evaluation metrics (PSNR, SSIM) achieved are on par with those of state-of-the-art solutions while reducing the need for prerequisites that are complicated to prepare. This generalized solution enables a broader and easier application without needing a specific controlled environment. | en |
| dc.description.mark | A | cs |
| dc.identifier.citation | VÁGNER, D. Potlačení artefaktů způsobených přítomností kovů v dentálních CT snímcích [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023. | cs |
| dc.identifier.other | 144210 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/211060 | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | výpočetní tomografie | cs |
| dc.subject | CT | cs |
| dc.subject | potlačení kovových artefaktů | cs |
| dc.subject | MAR | cs |
| dc.subject | hluboké učení | cs |
| dc.subject | konvoluční neuronové sítě | cs |
| dc.subject | Autoencoder | cs |
| dc.subject | U-Net | cs |
| dc.subject | vytvoření umělého datasetu | cs |
| dc.subject | computed tomography | en |
| dc.subject | CT | en |
| dc.subject | metal artifact reduction | en |
| dc.subject | MAR | en |
| dc.subject | deep learning | en |
| dc.subject | convolutional neural networks | en |
| dc.subject | Autoencoder | en |
| dc.subject | U-Net | en |
| dc.subject | synthethic dataset creation | en |
| dc.title | Potlačení artefaktů způsobených přítomností kovů v dentálních CT snímcích | cs |
| dc.title.alternative | Metal Artifacts Reduction in Dental CT Scans | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | bachelorThesis | en |
| dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2023-06-15 | cs |
| dcterms.modified | 2023-06-19-10:07:50 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 144210 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2023.07.17 10:03:43 | en |
| sync.item.modts | 2023.07.17 09:23:53 | en |
| thesis.discipline | Informační technologie | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií | cs |
| thesis.level | Bakalářský | cs |
| thesis.name | Bc. | cs |