Rozšiřující modul platformy 3D Slicer pro segmentaci tomografických obrazů

Abstract

Tato práce pojednává o využití strojového učení při úlohách klasifikace medicínských obrazů. Obsahuje literární rešerši pojednávající o klasických a moderních metodách segmentace obrazů. Hlavním cílem práce je navržení a vytvoření rozšíření pro platformu 3D Slicer. Rozšíření využívá strojové učení ke klasifikaci obrazů dle zadaných parametrů. Testování rozšíření probíhá na reálných tomografických obrazech z nukleární magnetické rezonance a sleduje přesnost klasifikace a využitelnost v praxi.This work explores machine learning as a tool for medical images' classification. A literary research is contained concerning both classical and modern approaches to image segmentation. The main purpose of this work is to design and implement an extension for the 3D Slicer platform. The extension uses machine learning to classify images using set parameters. The extension is tested on tomographic images obtained by nuclear magnetic resonance and observes the accuracy of the classification and usability in practice.