Segmentace klenby lebeční u pacientů po kraniektomii

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Valentýna Provazník, Ph.D. (předseda) Ing. Martin Vítek, Ph.D. (místopředseda) Ing. Oto Janoušek, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Chmelík, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Zdenka Fohlerová, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Janoušek položil otázku: Jak jste vybrala trénovací data? Jak dlouho trvalo učení sítí? Prof. Provazník položil otázku: Kolik bylo řezů u jednotlivých pacientů? Proč jste zmenšila velikost obrazů? Ing. Chmelík položil otázku: Byla dostupná data standardizovaná? Jak jste řešila jejich rozdílnost? Studentka obhájila diplomovou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programBiomedicínské inženýrství a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorJakubíček, Romancs
dc.contributor.authorVídeňská, Pavlínacs
dc.contributor.refereeChmelík, Jiřícs
dc.date.created2020cs
dc.description.abstractTato práce se zabývá segmentací klenby lebeční v CT snímcích pacientů po kraniektomii. Zadaná problematika byla řešena pomocí segmentační architektury U-Net, konkrétně její 2D i 3D variantou. S první verzí architektury bylo dosaženo průměrné hodnoty Jaccardova indexu 89,4 %, u druhé úspěšnosti 67,1 % vyhodnocené stejnou metrikou. Při zaměření na oblasti po chirurgickém zákroku nebyl u výsledků jednotlivých variant již tak velký rozdíl, zjištěný Jaccardův index pro 2D síťě byl průměrně 98,4 % a pro 3D verze 97,0 %.cs
dc.description.abstractThis thesis deals with the segmentation of cranial bone in CT patient’s data after craniectomy. The U-Net architecture in 2D and 3D variant were selected for the intention of solving this problem. Jaccard index for 2D U-Net was evaluate as 89,4 % and for 3D U-Net it was 67,1 %. In the area after surgical intervention evaluating index has smaller difference between both variant, the average success rate of skull classification was 98,4 % for 2D U-Net and 97,0 % for 3D U-Net.en
dc.description.markBcs
dc.identifier.citationVÍDEŇSKÁ, P. Segmentace klenby lebeční u pacientů po kraniektomii [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.cs
dc.identifier.other126852cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/189158
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.subjectdekompresivní zákrokycs
dc.subjecthluboké učenícs
dc.subjectkonvoluční neuronové sítěcs
dc.subjectU-Netcs
dc.subjectdecompression operationen
dc.subjectdeep learningen
dc.subjectconvolutional neural networksen
dc.subjectU-Neten
dc.titleSegmentace klenby lebeční u pacientů po kraniektomiics
dc.title.alternativeSegmentation of cranial bone after craniectomyen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2020-06-16cs
dcterms.modified2020-06-19-13:01:40cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid126852en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 14:23:00en
sync.item.modts2025.01.15 14:04:49en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
5.36 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
8.76 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_126852.html
Size:
6.66 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_126852.html
Download
Collections
2020