Název: Zlepšení kvality obrazu v rentgenové výpočetní mikrotomografii s velkým úhlovým krokem s využitím hlubokého učení
Překlad názvu: Improving the image quality in sparse-angle X-ray computed microtomography using deep learning
Autoři: Šrámek, Vojtěch ; Šalplachta, Jakub (oponent) ; Zikmund, Tomáš (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2023
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstrakt: [cze] [eng]
Rentgenová výpočetní mikrotomografie představuje neinvazivní metodu, díky které jsme schopni zobrazit vnitřní strukturu objektů, proto se využívá v průmyslu i ve výzkumu. Doba měření rentgenových projekcí, které jsou potřebné pro tomografickou rekonstrukci obrazu objektu, se však může pohybovat v řádu desítek hodin. Jeden ze způsobů, jak zkrátit čas měření, spočívá ve zmenšení počtu naměřených projekcí, což ovšem negativním způsobem ovlivňuje kvalitu výsledné rekonstrukce obrazu. Pro zlepšení kvality rekonstruovaného obrazu je však možné aplikovat různé interpolační techniky. V této práci budou na data z laboratoře rentgenové mikro a nano výpočetní tomografie na CEITEC VUT a na data z veřejného zdroje aplikovány vybrané interpolační metody, které využívají hluboké učení, a bude vyhodnocena jejich úspěšnost. X-ray computed microtomography represents a non-invasive method, which allows us to visualize the internal structure of objects, and therefore it is used in both industry and research. However, the measurement time required for data acquisition can be in the range of tens of hours. One way to shorten the measurement time is to reduce the number of acquired data, but this negatively affects the quality of the resulting image reconstruction. To improve the quality of the resulting image reconstruction, various interpolation techniques can be applied. In this work, selected interpolation methods that use deep learning will be applied to data from the laboratory of X-ray micro and nano computed tomography at CEITEC BUT and to data from a public source, and their effectiveness will be evaluated.
Klíčová slova: hluboké učení; interpolace; rentgenová výpočetní mikrotomografie; umělá neuronová síť; velký úhlový krok; artificial neural network; deep learning; interpolation; large angle step; X-ray computed microtomography

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/11012/211859

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-530130


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce