Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 5 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Automatická segmentace zájmových oblastí lidského obratle
Novosadová, Michaela ; Jan, Jiří (oponent) ; Peter, Roman (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje anatomii páteře a její nejčastější patologie se zaměřením na nádorová onemocnění, která v dnešní době postihují stále vyšší procento populace. Dále práce obsahuje teoretické pojednání o registraci obrazu. Cílem práce je vytvoření algoritmu, který bude schopen automaticky segmentovat lidský obratel na zájmové oblasti (tj. tělo a zadní elementy). Takto segmentovaný obratel by mohl v budoucnu usnadnit klasifikaci nádorových onemocnění páteře. Na základě teoretických znalostí bylo navrženo řešení využívající registrace segmentovaných modelů na originální data. Práce popisuje postup řešení daného problému. Popis postupu řešení a hodnocení výsledků jsou prezentovány pro názornost řadou tabulek, grafů a obrázků.
Klasifikace patologických obratlů v CT snímcích páteře s využitím metod strojového učení
Tyshchenko, Bohdan ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zaměřuje na detekci patologických obratlů v CT snímcích páteře s využitím metod strojového učení. V rámci teoretické části je popsána anatomie páteře, výskyt patologií v CT obrazových datech, je vypracován přehled existujících metod určených pro automatickou detekci patologických obratlů. Praktická část je věnována návrhu počítačového systému, který realizuje detekci patologie obratlů a určuje jejich typ. Jako klasifikátor se používá neuronová síť. Aplikace analýzy hlavních komponent (PCA) zajišťuje redukci počátečního počtu příznaků. Pro řešení daného zadání byla získána reálná data. Závěr obsahuje hodnocení dosažených výsledků.
Detection Of Pathological Vertebrae In Spinal Ct Utilised By Machine Learning Methods
Tyshchenko, Bohdan
This paper presents a computer aided detection system to identify pathological vertebrae and to classify a type of pathology. Designed classification system is based on using neural network (NN), which performs classification step and on principal component analysis (PCA), which is used to reducing the original number of observation features.
Klasifikace patologických obratlů v CT snímcích páteře s využitím metod strojového učení
Tyshchenko, Bohdan ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zaměřuje na detekci patologických obratlů v CT snímcích páteře s využitím metod strojového učení. V rámci teoretické části je popsána anatomie páteře, výskyt patologií v CT obrazových datech, je vypracován přehled existujících metod určených pro automatickou detekci patologických obratlů. Praktická část je věnována návrhu počítačového systému, který realizuje detekci patologie obratlů a určuje jejich typ. Jako klasifikátor se používá neuronová síť. Aplikace analýzy hlavních komponent (PCA) zajišťuje redukci počátečního počtu příznaků. Pro řešení daného zadání byla získána reálná data. Závěr obsahuje hodnocení dosažených výsledků.
Automatická segmentace zájmových oblastí lidského obratle
Novosadová, Michaela ; Jan, Jiří (oponent) ; Peter, Roman (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje anatomii páteře a její nejčastější patologie se zaměřením na nádorová onemocnění, která v dnešní době postihují stále vyšší procento populace. Dále práce obsahuje teoretické pojednání o registraci obrazu. Cílem práce je vytvoření algoritmu, který bude schopen automaticky segmentovat lidský obratel na zájmové oblasti (tj. tělo a zadní elementy). Takto segmentovaný obratel by mohl v budoucnu usnadnit klasifikaci nádorových onemocnění páteře. Na základě teoretických znalostí bylo navrženo řešení využívající registrace segmentovaných modelů na originální data. Práce popisuje postup řešení daného problému. Popis postupu řešení a hodnocení výsledků jsou prezentovány pro názornost řadou tabulek, grafů a obrázků.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.