Klasifikace patologických obratlů v CT snímcích páteře s využitím metod strojového učení

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Valentýna Provazník, Ph.D. (předseda) Ing. Vratislav Harabiš, Ph.D. (místopředseda) Ing. Jan Odstrčilík, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Chmelík, Ph.D. (člen) MUDr. Michal Jurajda, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Potočňák (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Potočňák položil otázku - Byla při snížení počtu příznaků nějaká datová úspora? Ing. Odstrčilík položil otázku - Mělo snížení počtu příznaků dopad na přesnost klasifikace? Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programElektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorChmelík, Jiřícs
dc.contributor.authorTyshchenko, Bohdancs
dc.contributor.refereeFilipenská, Marinacs
dc.date.created2019cs
dc.description.abstractTato diplomová práce se zaměřuje na detekci patologických obratlů v CT snímcích páteře s využitím metod strojového učení. V rámci teoretické části je popsána anatomie páteře, výskyt patologií v CT obrazových datech, je vypracován přehled existujících metod určených pro automatickou detekci patologických obratlů. Praktická část je věnována návrhu počítačového systému, který realizuje detekci patologie obratlů a určuje jejich typ. Jako klasifikátor se používá neuronová síť. Aplikace analýzy hlavních komponent (PCA) zajišťuje redukci počátečního počtu příznaků. Pro řešení daného zadání byla získána reálná data. Závěr obsahuje hodnocení dosažených výsledků.cs
dc.description.abstractThis master's thesis focuses on detection of pathological vertebrae in spinal CT utilized by machine learning. Theoretical part describes anatomy of the spine and occurrence of pathologies in CT image data, contains an overview of existing methods intended for automated detection of pathological vertebrae. Practical part devotes to design a computer aided detection systems to identify pathological vertebrae and to classify a type of pathology. Designed classification system is based on using neural network, which performs classification step and on principal component analysis (PCA), which is used to reducing the original number of observation features. For completing this task were used real data. Conclusion contains evaluation of obtained results.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationTYSHCHENKO, B. Klasifikace patologických obratlů v CT snímcích páteře s využitím metod strojového učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.cs
dc.identifier.other118368cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/177658
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.subjectNeuronová síťcs
dc.subjectKlasifikacecs
dc.subjectCT datacs
dc.subjectStrojové učenícs
dc.subjectPatologie páteřecs
dc.subjectAnalýza hlavních komponentcs
dc.subjectObratelcs
dc.subjectNeural networken
dc.subjectClassificationen
dc.subjectCT dataen
dc.subjectMachine learningen
dc.subjectPathologies of spineen
dc.subjectPrincipal component analysisen
dc.subjectVertebraen
dc.titleKlasifikace patologických obratlů v CT snímcích páteře s využitím metod strojového učenícs
dc.title.alternativeDetection of pathological vertebrae in spinal CTs utilised by machine learning methodsen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2019-06-06cs
dcterms.modified2019-06-06-16:02:50cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid118368en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 13:36:35en
sync.item.modts2025.01.17 12:42:47en
thesis.disciplineBiomedicínské a ekologické inženýrstvícs
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:
3.31 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.rar
Size:
98.81 KB
Format:
Unknown data format
Description:
appendix-1.rar
Download
Thumbnail Image
Name:
review_118368.html
Size:
6.86 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_118368.html
Download
Collections
2019