Název: Segmentace cévního řečiště ve snímcích sítnice metodami hlubokého učení
Překlad názvu: Blood vessel segmentation in retinal images using deep learning approaches
Autoři: Serečunová, Stanislava ; Vičar, Tomáš (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2018
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Táto diplomová práca sa zaoberá využitím hlbokých neurónových sietí so zameraním na segmentáciu obrazu. Teoretická časť obsahuje popis hlbokých neurónových sietí a súhrn využívaných architektúr konvolučných sietí v oblasti segmentácie objektov z obrazu. V praktickej časti bola testovaním existujúcich príkladov používaných architektúr sietí naštudovaná open-source softwarová knižnica pre strojové učenie Tensorflow, implementovaná v programovacom jazyku Python. Obecným problémom použitia konvolučných neurónových sietí je požadované veľké množstvo vstupných dát. Z tohto dôvodu bola vytvorená nová dátová sada skladajúca sa z kombinácie piatich voľne dostupných databáz. Zvolená architektúra siete U-net bola testovaná prvou modifikáciou novo vytvorenej dátovej sady. Na základe výsledkov je zvolená architektúra siete modifikovaná, vďaka čomu bola vytvorená nová sieť, ktorá dosahuje lepšie výsledky než originálna sieť. Modifikovaná architektúra je následne trénovaná na vytvorenej dátovej sade, ktorá obsahuje snímky z rôznych typov fundus kamier. Natrénovaná sieť je vďaka tomuto prístupu vo výsledku robustnejšia a umožňuje segmentaciu cievneho riečiska snímkov z rôznymi parametrami. Modifikovaná architektúra bola otestovaná na databázach STARE, CHASE a HRF. Výsledky boli porovnané z publikovanými metódami segmentácie z literatúry, založených na konvolučných neurónových sieťach, ale aj klasickými metódami segmentácie. Vytvorená sieť vykazuje vysokú úspešnosť segmentácie cievneho riečiska porovnateľnú so state-of-the-art metódami. This diploma thesis deals with the application of deep neural networks with focus on image segmentation. The theoretical part contains a description of deep neural networks and a summary of widely used convolutional architectures for segmentation of objects from the image. Practical part of the work was devoted to testing of an existing network architectures. For this purpose, an open-source software library Tensorflow, implemented in Python programming language, was used. A frequent problem incorporating the use of convolutional neural networks is the requirement on large amount of input data. In order to overcome this obstacle a new data set, consisting of a combination of five freely available databases was created. The selected U-net network architecture was tested by first modification of the newly created data set. Based on the test results, the chosen network architecture has been modified. By these means a new network has been created achieving better performance in comparison to the original network. The modified architecture is then trained on a newly created data set, that contains images of different types taken with various fundus cameras. As a result, the trained network is more robust and allows segmentation of retina blood vessels from images with different parameters. The modified architecture was tested on the STARE, CHASE, and HRF databases. Results were compared with published segmentation methods from literature, which are based on convolutional neural networks, as well as classical segmentation methods. The created network shows a high success rate of retina blood vessels segmentation comparable to state-of-the-art methods.
Klíčová slova: dátová sada; hlboké neurónové siete; Keras; konvolúcia; neurón; segmentácia obrazu; snímky očného pozadia; Tensorflow; convolution; deep learning neural network; image dataset; image segmentation; Keras; neuron; retinal images; Tensorflow

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/11012/81548

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-581806


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