Použití metod hlubokého učení v úlohách zpracování obrazu
| but.committee | doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (předseda) doc. Mgr. Ctirad Hofr, Ph.D. (místopředseda) Doc. MUDr. Jaromír Gumulec, Ph.D. (člen) Ing. Denisa Maděránková, Ph.D. (člen) Ing. Oto Janoušek, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Doc. Kolář položil otázku - Proč se používají různé velikosti oken? Jaké knihovny v Matlabu byly využity pro práci? MUDr. Gumulec položil otázku - Jak probíhá segmentace oblasti zájmu? Na jak velkém vzorku dat se neuronová síť trénovala? Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta. | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Biomedicínské inženýrství a bioinformatika | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Mikulka, Jan | cs |
| dc.contributor.author | Polášková, Lenka | cs |
| dc.contributor.referee | Marcoň, Petr | cs |
| dc.date.created | 2016 | cs |
| dc.description.abstract | Učení rozpoznávání objektů pomocí neuronové sítě spočívá v napodobení chování živočišné neuronové sítě. Přestože nejsou ani zdaleka známy detaily fungování mozku, týmy složené z vědců z různých oborů medicíny a techniky se snaží po těchto detailech pátrat. Díky velikánům jako je Geoffrey Hinton věda v tomto oboru velice pokročila. Konvoluční neuronové sítě, které se vycházejí z živočišného modelu optického systému, lze s výhodou použít pro segmentování obrazu, a proto byly vybrány pro segmentaci nádorů a edémů z obrazů magnetické resonance. Modely neuronové sítě, použité v této práci, dosáhly úspěšnosti 41\% procent v segmentaci edémů a 79\% v segmentaci nádorů z mozkové tkáně. | cs |
| dc.description.abstract | The clue of learning to recognize objects using neural network lies in imitation of animal neural network's behavior. In spite the details of how brain works is not known yet, the teams consisting of scientists from various medical or technical professions are trying to search for them. Thanks to giants like Geoffrey Hinton science made a big progress in this domain. The convolutional networks which are based on animal model of optical system can be advantageously used for image segmentation and therefore they ware chosen for segmentation of tumor and edema from images of magnetic resonance. The models of artificial neural networks used in this work had achieved the 41\% of success in edema segmentation and 79\% in segmentation of tumor from brain issue. | en |
| dc.description.mark | A | cs |
| dc.identifier.citation | POLÁŠKOVÁ, L. Použití metod hlubokého učení v úlohách zpracování obrazu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2016. | cs |
| dc.identifier.other | 93555 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/59778 | |
| 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 | strojové učení | cs |
| dc.subject | neuronová síť | cs |
| dc.subject | hluboké učení | cs |
| dc.subject | konvoluční sítě | cs |
| dc.subject | segmentace obrazů | cs |
| dc.subject | umělá inteligence | cs |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | neural network | en |
| dc.subject | deep learning | en |
| dc.subject | convolutional networks | en |
| dc.subject | image segmentation | en |
| dc.subject | artificial inteligence | en |
| dc.title | Použití metod hlubokého učení v úlohách zpracování obrazu | cs |
| dc.title.alternative | Methods of deep learning in image processing tasks | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2016-06-07 | cs |
| dcterms.modified | 2016-06-10-12:57:37 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 93555 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.26 13:23:20 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.17 13:05:07 | en |
| thesis.discipline | Biomedicínské inženýrství a bioinformatika | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrství | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |
Files
Original bundle
1 - 3 of 3
Loading...
- Name:
- final-thesis.pdf
- Size:
- 4.28 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- final-thesis.pdf
Loading...
- Name:
- review_93555.html
- Size:
- 5.49 KB
- Format:
- Hypertext Markup Language
- Description:
- file review_93555.html