Možnosti neuronových sítí využívajících kapsle pro zpracování medicínských obrazů

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Martin Augustynek, Ph.D. (předseda) Ing. Martin Mézl, Ph.D. (místopředseda) Ing. Vratislav Harabiš, Ph.D. (člen) Ing. Filip Plešinger, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Vičar, Ph.D. (člen) prof. Ing. Valentýna Provazník, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykslovenština (Slovak)
but.programBioinženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorChmelík, Jiřísk
dc.contributor.authorŠipula, Samuelsk
dc.contributor.refereeVičar, Tomášsk
dc.date.created2024cs
dc.description.abstractNasledujúca 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.sk
dc.description.abstractThe 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.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationŠIPULA, S. Možnosti neuronových sítí využívajících kapsle pro zpracování medicínských obrazů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024.cs
dc.identifier.other159780cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/247175
dc.language.isoskcs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectkapsulask
dc.subjectkapsulová sieťsk
dc.subjectkonvolučná neurónová sieťsk
dc.subjectdynamické trasovaniesk
dc.subjectekvivarianciask
dc.subjectaktivačný vektorsk
dc.subjectpredikčný vektorsk
dc.subjectcapsuleen
dc.subjectcapsule networken
dc.subjectconvolutional neural networken
dc.subjectdynamic routingen
dc.subjectequivarianceen
dc.subjectactivation vectoren
dc.subjectprediction vectoren
dc.titleMožnosti neuronových sítí využívajících kapsle pro zpracování medicínských obrazůsk
dc.title.alternativePotential of neural networks using capsules for medical image processingen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2024-06-11cs
dcterms.modified2024-06-11-15:19:39cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid159780en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 14:42:28en
sync.item.modts2025.01.17 13:55:59en
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:
6.32 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
3.1 MB
Format:
Unknown data format
Description:
file appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_159780.html
Size:
5.16 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_159780.html
Download
Collections
2024