Název: Segmentace klenby lebeční u pacientů po kraniektomii
Překlad názvu: Segmentation of cranial bone after craniectomy
Autoři: Vavřinová, Pavlína ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2020
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Tato práce se zabývá segmentací klenby lebeční v CT snímcích pacientů po kraniektomii. Zadaná problematika byla řešena pomocí segmentační architektury U-Net, konkrétně její 2D i 3D variantou. S první verzí architektury bylo dosaženo průměrné hodnoty Jaccardova indexu 89,4 %, u druhé úspěšnosti 67,1 % vyhodnocené stejnou metrikou. Při zaměření na oblasti po chirurgickém zákroku nebyl u výsledků jednotlivých variant již tak velký rozdíl, zjištěný Jaccardův index pro 2D síťě byl průměrně 98,4 % a pro 3D verze 97,0 %. This thesis deals with the segmentation of cranial bone in CT patient’s data after craniectomy. The U-Net architecture in 2D and 3D variant were selected for the intention of solving this problem. Jaccard index for 2D U-Net was evaluate as 89,4 % and for 3D U-Net it was 67,1 %. In the area after surgical intervention evaluating index has smaller difference between both variant, the average success rate of skull classification was 98,4 % for 2D U-Net and 97,0 % for 3D U-Net.
Klíčová slova: dekompresivní zákroky; hluboké učení; konvoluční neuronové sítě; U-Net; convolutional neural networks; decompression operation; deep learning; U-Net

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/11012/189158

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-564060


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