Název: Trainable Image Segmentation Using Deep Neural Networks
Autoři: Majtán, Martin
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Jazyk: slo
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: This paper is focused on trainable segmentation of image with use of deep neural networks. In this paper, the principle of creating images from magnetic resonance, generating data with algorithm of sliding window, creating a data set used for training neural network and principal segmentation of image with neural network is described. In practical part the algorithm of sliding window is created for generating data from magnetic resonance images and created model of artificial neural network used for image segmentation. In the practical part was achieved accuracy of segmentation 64 %.
Klíčová slova: deep learning; DL4J; MRI; multiple sclerosis; neural network; segmentation
Zdrojový dokument: Proceedings of the 22nd Conference STUDENT EEICT 2016, ISBN 978-80-214-5350-0

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/83909

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-383627


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Konferenční materiály > Příspěvky z konference