Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 103 záznamů.  1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Lokalizace intrakraniálních hemoragií v axiálních řezech CT snímků hlavy.
Kopečný, Kryštof ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Nemček, Jakub (vedoucí práce)
Tématem této práce je lokalizace intrakraniálních krvácení na snímcích počítačové tomografie pomocí jednofázového a dvoufázového detektoru založených na konvolučních neuronových sítích. Práce mimo základní poznatky z umělé inteligence klíčové pro pochopení procesu detekce objektů podává medicínské informace o patologii a zobrazování krvácení. Znalosti ze zmíněných okruhů se využijí pro vlastní návrh algoritmu pracujícím s veřejně dostupnými databázemi CT snímků hlavy a jejich anotací CQ500 a BHX. Součástí práce je vyhodnocení výsledků a jejich diskuse.
Detekce cizích objektů v rentgenových snímcích hrudníku s využitím metod strojového učení
Matoušková, Barbora ; Kolář, Radim (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Cizí objekty v RTG snímcích hrudníku způsobují komplikace během automatického zpracování snímku. Abychom zabránily chybám, které vznikají právě kvůli těmto cizím objektům, je třeba je nejprve automaticky vyhledat a z následné analýzy je vynechat. Jedná se především o knoflíky, šperky, implantáty, dráty či trubičky. Zároveň nalezení pacemakerů a jiných voperovaných zařízení může pomoct při automatickém zpracování. Cílem této práce bylo navrhnout metodu pro detekci cizích objektů v RTG snímcích hrudníku. Pro tento úkol byla zvolena metoda Faster R-CNN s předtrénovanou sítí ResNet50 pro extrakci příznaků, která byla natrénována na 4 000 snímcích a následně otestována na 1 000 snímcích z veřejně dostupné databáze. Po nalezení optimálních učících parametrů se podařilo natrénovat síť, která dosahuje 75% přesnosti, 77% senzitivity a 76% F1 skóre. Určitá část chyby je ovšem tvořena nejednotnými anotacemi objektů v datech, kdy ne všechny anotované cizí objekty se nachází v oblasti plic, jak je udáno v popisu.
Identifikace typu obratlů z CT dat s využitím metod strojového učení
Matoušková, Barbora ; Kolář, Radim (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Identifikace typu obratlů pomocí strojového učení je důležitý úkol pro usnadnění práce lékařů. Tento úkol je znesnadněn mnoha faktory. Za prvé se CT snímky páteře obvykle provádí u pacientů s patologiemi jako jsou léze, nádory, kyfóza, lordóza, skolióza či u pacientů s různými implantáty, které způsobují ve snímcích artefakty. Dále jsou si sousední obratle velmi podobné, což také tento úkol komplikuje. Tato práce se zabývá klasifikací již vysegmentovaných obratlů do skupin krční, hrudní a bederní. Pro klasifikaci je využita metoda podpůrných vektorů (SVM) a konvoluční neuronové sítě (CNN) AlexNet a VGG16. Dosažené výsledky jsou v závěru porovnány.
Metody detekce, segmentace a klasifikace obtížně definovatelných kostních nádorových lézí ve 3D CT datech
Chmelík, Jiří ; Flusser,, Jan (oponent) ; Kozubek, Michal (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této práce byl vývoj algoritmů pro detekci, segmentaci a klasifikaci obtížně definovatelných kostních metastatických nádorových lézí v oblasti páteře z obrazových CT dat. Pro tyto účely byla vytvořena pacientská databáze anotovaná lékařskými experty. Postupně byly navrženy tři metody, z nichž první je založena na přepracování a kombinaci metod dostupných z předchozího řešení projektu, druhá je velmi rychlá varianta založená na fuzzy k-means shlukové analýze, třetí metoda využívá moderních metod strojového učení, konkrétně hluboké učení konvolučních neuronových sítí. Dále byla navržena modifikace upřesňující výsledky následnou meta-analýzou nalezených kandidátů lézí pomocí náhodného lesa. Dosažené výsledky byly objektivně vyhodnoceny a porovnány s výsledky algoritmů publikovaných jinými autory. Pro hodnocení byly použity dva přístupy: technický, voxelově založený a klinický, objektově založený. Dosažené výsledky byly následně zhodnoceny a diskutovány.
Využití metod tvarové analýzy pro klasifikaci objektů v medicínských obrazech
Karela, Jiří ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou tvarové analýzy. Popisuje některé postupy a metody, které s touto analýzou souvisí. Práce je rozdělena na teoretickou část, praktickou část a závěr. V teoretické části jsou popsané do většího detailu některé metody, s pomocí kterých poté byla řešena část praktická. Také je zde ale popsána i další teorie, která souvisí s tématem. V praktické části se poté navazuje na danou teorii a je řešen problém tvarové analýzy díky znalostem v teorii získaných. Algoritmus je otestován na medicínských datech z CT obratel. Závěr slouží jako shrnutí a zhodnocení řešení tvarové analýzy. Také slouží jako úvaha nad realizací naší metody, tedy jak by se mohlo naše řešení a výsledek zlepšit.
Thrombi detection in main brain arteries in CT image data
Líška, Martin ; Nemček, Jakub (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
The master’s thesis deals with automatic preprocessing, segmentation and consecutive analysis of volume data of anonymized patient CTA acquisitions with an indication of stroke. Preprocessing of volume data is an essential step for proper vascular tree segmentation and analysis. The region growing method was used to segment the vascular tree of the brain. After extracting the vascular tree, the labeling of individual branches was applied in the algorithm and the appropriate features were extracted. The analysis examined the features of vessel lengths, their diameter and local brightness profiles, which are important indicators of possible stenosis or occlusion of the main vessels of the brain. The output of the algorithm are various modalities of diagnostic, assisted visualizations of the segmented vascular tree. The segmentation and analysis algorithm of cerebrovascular system was created in the MATLAB programming environment.
Detection and evaluation of distorted frames in retinal image data
Vašíčková, Zuzana ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
The master's thesis deals with detection and evaluation of distorted frames in retinal image data. The theoretical part contains brief summary of eye anatomy and methods for image quality assessment generally, and also particularly on retinal images. The practical part is carried out in programming language Python. It contains preprocessing of the available retinal images in order to create an appropriate dataset. Further a method for evaluation of three types of blur in distorted retinal images is proposed, specifically Inception-ResNet-v2 model. This method is not feasible and thus another method consisting of two steps is designed - classification of the type of blur and subsequently evaluation of the particular blur level. Filtered Fourier spectrum is used to classify the type of blur and features extracted by ResNet50 serve as the input for regression model. This method is further extended with initial step of detection of blurred frames in retinal sequences.
Segmentation of amyloid plaques in brains of trangenic rats based on microCT image data
Kačníková, Diana ; Kolář, Radim (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
The presence of amyloid plaques in the hippocampus highlights the incidence of Alzheimer’s disease. Manual segmentation of amyloid plaques is very time consuming and increases the time that can be used to monitor the distribution of amyloid plaques. Distribution carries significant information about disease progression and the impact of potential therapy. The automatic or semi-automatic segmentation method can lead to significant savings in the time which are required when the disease has rapid progression. The description of amyloid plaques and the computed tomography are included in this work. In this diploma thesis are three implemented algorithms, two of them are based on published articles and one’s own methodological solution. The conclusion of the thesis is a quantitative evaluation of the accuracy of implemented segmentation procedures.
Segmentace hipokampu v MRI datech
Kodym, Oldřich ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Walek, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá využitím grafových metod pro segmentaci málo kontrastních obrazových dat, konkrétně pro segmentaci hipokampu ze snímků magnetické rezonance. Nejprve je uvedena základní problematika a terminologie teorie grafů. Následně je popsána me toda minimálního řezu grafem včetně algoritmů schopných tento minimální řez nalézt. Následuje popis její implementace pro segmentaci 2D a 3D obrazových dat. Metoda byla testována na zkušebních datech a poté implemetována jako modul pro software 3D Slicer. Zde byla testována na snímcích hipokampu zdravých pacientů stejně jako na pacientů trpících Alzheimerovou chorobou. Nastíněny jsou nejčastější problémy vyskytující se při segmentaci a možné postupy jejich řešení.
Konstrukční návrh dopravníku
Chmelík, Jiří ; Čípek, Pavel (oponent) ; Foltýnová, Dana (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá konstrukčním návrhem dopravníku pro přepravu svařených nosníků s proměnlivými rozměry. V úvodu práce jsou sepsány některé dopravníky, které se běžně používají v praxi. Následuje analýza dostupných konstrukčních řešení, konstrukční návrhy zařízení, jejich popis a na základě porovnání bylo vybráno nejvhodnější konstrukční řešení. V průběhu práce je provedena analýza bezpečnosti u vybraných uzlů. V závěru práce je zhodnocena celá konstrukce a zpracována výkresová dokumentace zařízení. Navržené řešení lze použít i na přepravu součástí podobných tvarů.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 103 záznamů.   1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam:
Viz též: podobná jména autorů
1 Chmelik, J.
8 Chmelík, Jakub
3 Chmelík, Jakub Evan
6 Chmelík, Jan
2 Chmelík, Josef
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.