Odhad věku ze snímků sítnice
| but.committee | prof. Ing. Martin Černý, Ph.D. (předseda) Ing. Lukáš Smital, Ph.D. (místopředseda) MUDr. Zuzana Nováková, Ph.D. (člen) Ing. Helena Vítková, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Sekora, MBA (člen) doc. Mgr. Zdenka Fohlerová, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Smital položil otázku, kdo a proč používá zmíněný algoritmus odhadu věku? Zkoušel jste porovnávat krevní řečiště mladších a starších jedinců? Doc. Fohlerová položila otázku ohledně etnického složení testovací skupiny. Ing. Sekora položil otázku, zda byl dataset tvořen zdravými jedinci. Zkoušel jste to i na jiných skupinách jedinců? Student obhájil bakalářskou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta. | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Biomedicínská technika a bioinformatika | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Kolář, Radim | cs |
| dc.contributor.author | Kadlec, Vojtěch | cs |
| dc.contributor.referee | Jakubíček, Roman | cs |
| dc.date.created | 2023 | cs |
| dc.description.abstract | Lidský věk je považován za důležitý biometrický údaj parametr, který bývá obtížné určit. Předchozí studie ukázaly, že některé nespecifické anatomické a fyziologické jevy jsou charakteristické pro proces stárnutí. Tato bakalářská práce se věnuje odhadu věku ze snímků sítnice. V první části se práce věnuje sítnice lidského oka jako takové včetně fyziologických a patologických změn v průběhu stárnutí. Dále jsou popsány principy neuronových sítí a principy klasifikace věku z obrazových dat. Praktická část se věnuje samotné implementaci algoritmu. Ten využívá konvoluční neuronovou síť založenou na architektuře ResNet-34 a algoritmu Consistent Rank Logits predikující věk jako ordinální proměnnou. Nejlepší model dosáhl průměrné absolutní chyby 3.42 roku, čímž překonal stávající modely odhadující věk ze snímků sítnice. Veškeré algoritmy jsou implementovány v programovacím jazyce Python s využitím knihovny Pytorch. | cs |
| dc.description.abstract | Human age is considered an important biometric parameter that is often difficult to determine. Previous studies have shown that the non-specific general anatomical and physiological characteristics seen on fundus images are all likely signs of ageing. This bachelor thesis focuses on age estimation from retinal images. The first part of the thesis deals with the retina of the human eye as such, including physiological and pathological changes during aging. Then the principles of neural networks and principles of age classification from image data are described. The practical part is devoted to the implementation of the algorithm itself. The convolutional neural network framework is based on the ResNet-34 architecture together with the Consistent Rank Logits algorithm estimating age as an ordinal variable. The best model achieved a mean absolute error of 3.42 years, outperforming existing models estimating age from retinal images. All algorithms are implemented in the Python programming language using the Pytorch library. | en |
| dc.description.mark | A | cs |
| dc.identifier.citation | KADLEC, V. Odhad věku ze snímků sítnice [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023. | cs |
| dc.identifier.other | 150803 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/210832 | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | Hluboké učení | cs |
| dc.subject | počítačové vidění | cs |
| dc.subject | odhad věku | cs |
| dc.subject | snímky sítnice | cs |
| dc.subject | Deep learning | en |
| dc.subject | computer vision | en |
| dc.subject | age estimation | en |
| dc.subject | retinal images | en |
| dc.title | Odhad věku ze snímků sítnice | cs |
| dc.title.alternative | Age estimation from retinal images | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | bachelorThesis | en |
| dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2023-06-14 | cs |
| dcterms.modified | 2023-06-16-08:33:59 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 150803 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.17 16:27:16 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.15 23:48:57 | en |
| thesis.discipline | bez specializace | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrství | cs |
| thesis.level | Bakalářský | cs |
| thesis.name | Bc. | cs |
Files
Original bundle
1 - 3 of 3
Loading...
- Name:
- final-thesis.pdf
- Size:
- 10.62 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- final-thesis.pdf
Loading...
- Name:
- review_150803.html
- Size:
- 6.46 KB
- Format:
- Hypertext Markup Language
- Description:
- file review_150803.html