|
|
Hluboké neuronové sítě pro analýzu medicínských obrazových dat
Szöllösi, Albert ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Táto práca ponúka možné riešenie automatickej lokalizácie anatomických landmarkov v 3D dentálnych skenoch. Tieto skeny slúžia k uľahčeniu modelovania zubných koruniek a ortodontických aparátov pomocou špecializovaného softvéru. Predtým však musia byť anotované, aby softvér vedel určiť, kde sa jednotlivé zuby nachádzajú. Anotácia prebieha ručne, čo síce zaručuje presnosť, ale zaberá veľa času. Výsledok tejto práce by mohol spomínaný postup výrazne zjednodušiť aplikovaním hlbokého učenia. Lokalizácia landmarkov bola riešená pomocou konvolučnej neurónovej siete.
|
|
|
Deep Learning for Medical Image Analysis
Szöllösi, Albert ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
This thesis offers possible solution to automatic 3D dental scan landmark localization. These scans are used in dental crown design to make the design process easier using specialized software. Before that, though, the scan has to be annotated for the software to know the positions of the teeth. The annotation process is done manually, which guarantees precision, but takes a lot of time. The result of this work could make said process much simpler by applying deep learning. Landmark localization was implemented as heat map regression. Results of the regression were then used to comput the estimated landmark coordinates.
|
|
|
Hluboké neuronové sítě pro analýzu medicínských obrazových dat
Szöllösi, Albert ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Táto práca ponúka možné riešenie automatickej lokalizácie anatomických landmarkov v 3D dentálnych skenoch. Tieto skeny slúžia k uľahčeniu modelovania zubných koruniek a ortodontických aparátov pomocou špecializovaného softvéru. Predtým však musia byť anotované, aby softvér vedel určiť, kde sa jednotlivé zuby nachádzajú. Anotácia prebieha ručne, čo síce zaručuje presnosť, ale zaberá veľa času. Výsledok tejto práce by mohol spomínaný postup výrazne zjednodušiť aplikovaním hlbokého učenia. Lokalizácia landmarkov bola riešená pomocou konvolučnej neurónovej siete.
|
|
|
Deep Learning for Medical Image Analysis
Szöllösi, Albert ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
This thesis offers possible solution to automatic 3D dental scan landmark localization. These scans are used in dental crown design to make the design process easier using specialized software. Before that, though, the scan has to be annotated for the software to know the positions of the teeth. The annotation process is done manually, which guarantees precision, but takes a lot of time. The result of this work could make said process much simpler by applying deep learning. Landmark localization was implemented as heat map regression. Results of the regression were then used to comput the estimated landmark coordinates.
|
host ::
RSS.