Original title: Vícetřídá segmentace 3D lékařských dat pomocí hlubokého učení
Translated title: Multiclass segmentation of 3D medical data using deep learning
Authors: Slunský, Tomáš ; Uher, Václav (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]
Diplomová práce se zabývá segmentací obrazu do více tříd pomocí konvolučních neuronových sítí. Teoretická část práce se zaměřuje na souhrn problematiky segmentace obrazu, kde jsou popsány základní principy fungování jak samotných neuronových sítí, tak segmentací obrazu včetně popsání jejich různých typů a variant. V praktické částí je zvolena pro segmentace obrazu a podrobněji popsána architektura U-net, která byla aplikována na dataset medicínských dat. Dále je tu popsán postup zpracování trojrozměrných dat, jejich předzpracování a metody, jakými byla provedena celá vícetřídá segmentace. Závěr práce vyhodnocuje dosažené výsledky a zasazuje je do širšího kontextu. Master's thesis deals with multiclass image segmentation using convolutional neural networks. The theoretical part of the Master's thesis focuses on image segmentation. There are basics principles of neural networks and image segmentation with more types of approaches. In practical part the Unet architecture is choosen and is described for image segmentation more. U-net was applied for medicine dataset. There is processing procedure which is more described for image proccesing of three-dimmensional data. There are also methods for data preproccessing which were applied for image multiclass segmentation. Final part of current master's thesis evaluates results.
Keywords: artificial intelligence; convolutional neural networks; deep learning; image segmentation; machine learning; multi-class image segmentation; neural network; hluboké učení; konvoluční neuronové sítě; neuronová síť; segmentace obrazu; strojové učení; umělá inteligence; vícetřídá segmentace obrazu

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/11012/177588

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-545083


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses