Implementace modelu hlubokého učení pro segmentaci obratlů v CT datech
Loading...
Date
Authors
Blažková, Lenka
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato bakalářská práce se věnuje problematice segmentace obratlů v CT datech s využitím hlubokého učení. Nejprve je vytvořena teoretická rešerše zaměřená na anatomii a patologie páteře a obratlů, na CT systémy a na modely hlubokého učení pro segmentaci obratlů z 3D dat. Další část obsahuje podrobnější popis vybraného modelu pro segmentaci obratlů. V páté části je popsána samotná implementace vybraného modelu a navržená modifikace společně s výsledky na příslušné databázi. Nakonec je model s modifikací použit na klinická data poskytnutá vedoucím a popsána jeho úspěšnost na nich.
This bachelor’s thesis deals with the problem of vertebrae segmentation in CT data with the use of deep learning. Firstly, there is a theoretical review focused on the anatomy and the pathologies of the spine and the vertebrae, the CT systems, and the deep learning models for vertebrae segmentation in 3D data. The following section contains a more detailed description of the chosen model. The fifth section describes the implementation of the chosen model and the proposed modification, together with the results on the relevant database. In the end, the model with the modification is used on the clinical data provided by the supervisor and its evaluation is described.
This bachelor’s thesis deals with the problem of vertebrae segmentation in CT data with the use of deep learning. Firstly, there is a theoretical review focused on the anatomy and the pathologies of the spine and the vertebrae, the CT systems, and the deep learning models for vertebrae segmentation in 3D data. The following section contains a more detailed description of the chosen model. The fifth section describes the implementation of the chosen model and the proposed modification, together with the results on the relevant database. In the end, the model with the modification is used on the clinical data provided by the supervisor and its evaluation is described.
Description
Citation
BLAŽKOVÁ, L. Implementace modelu hlubokého učení pro segmentaci obratlů v CT datech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Marek Penhaker, Ph.D. (předseda)
Ing. Vratislav Harabiš, Ph.D. (místopředseda)
Doc. MUDr. Jaromír Gumulec, Ph.D. (člen)
doc. Mgr. Ing. Karel Sedlář, Ph.D. (člen)
Ing. Vratislav Čmiel, Ph.D. (člen)
Ing. Tomáš Vičar, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-14
Defence
Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Studentka odpověděla na otázky oponenta. Prof. Penhaker se doptal jeké bylo kritérium výběru metody. Víte jak Francouzi říkají jazyku Python? Doc. Gumulec se doptal na klasifikaci jednotlivých obratlů. Jak funguje detekce u postižených obratlů?
Studentka obhájila bakalářskou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení