Možnosti neuronových sítí využívajících kapsle pro zpracování medicínských obrazů

Abstract

Nasledujúca diplomová práca zoznamuje čitateľa s pomerne novým prístupom hlbokého učenia, kapsulovou neurónovou sieťou. Práca popisuje princíp fungovania kapsulových sietí a porovnáva ich so zaužívanými konvolučnými sieťami. Ďalej sa čitateľ zoznamuje s využitím tejto techniky pri spracovaní medicínskych obrazov. V praktickej časti práce je opísaný postup učenia kapsulovej siete a referenčnej konvolučnej siete na dvoch datasetoch. Cieľom diplomovej práce je porovnať vplyv veľkosti datasetu na výslednú efektivitu oboch typov sietí.The following master thesis introduces the reader to a relatively new deep learning approach, the capsule neural network. The thesis describes the working principle of capsule networks and compares them with established convolutional networks. Further, the reader is introduced to the use of this technique in medical image processing. The practical part of the paper describes the procedure of learning a capsule network and a reference convolutional network on two datasets. The aim of the thesis is to compare the effect of dataset size on the resulting efficiency of the two types of networks.