Original title:
Segmentace obrazu nevyvážených dat pomocí umělé inteligence
Translated title:
Image segmentation of unbalanced data using artificial intelligence
Authors:
Polách, Michal ; Rajnoha, Martin (referee) ; Kolařík, Martin (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2019
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Tato práce se zaměřuje na problematiku segmentace nevyvážených dat pomocí uměléinteligence. V práci jsou prozkoumány známé metody pro vypořádání se s nevyváženýmidaty, z nichž jsou vybrány vhodné metody, a ty jsou aplikovány na reálný problém, vekterém je cílem segmentovat nevyvážená data s poměrem tříd větším než 6000:1.
This thesis focuses on problematics of segmentation of unbalanced datasets by the useof artificial inteligence. Numerous existing methods for dealing with unbalanced datasetsare examined, and some of them are then applied to real problem that consist of seg-mentation of dataset with class ratio of more than 6000:1.
Keywords:
Artificial intelligence; Clasification; Dice coeficient; Focal loss; Loss function; Metric; Multiple sclerosis; Neural network; Segmentation; Unbalanced data; Diceův koeficient; Fokální ztráta; Klasifikace; Metrika; Neuronová síť; Nevyvážená data; Roztroušená skleróza; Segmentace; Umělá inteligence; Ztrátová funkce
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/177590