|
|
Object Detection Networks For Localization And Classification Of Intracranial Hemorrhages
Nemcek, Jakub
Intracranial hemorrhages represent life-threatening brain injuries. This paper presents twostate-of-the-art object detection systems (Faster R-CNN and YOLO v2) which are trained to localizeand classify hemorrhages in axial head CT slices by providing labelled rectangular bounding boxes.Publicly available datasets of head CT data and ground truth bounding boxes are used to evaluate andcompare the performance of both detectors. The Faster R-CNN shows better results by achieving anaverage Jaccard coefficient of 58.7 %.
|
|
|
Detection Of Intracranial Haemorrhages In Head Ct Data Based On Deep Learning
Nemček, Jakub
In this paper, we present a method for detection of intracranial haemorrhages in the head CT data using convolutional neural networks. We introduce three 2D image classifiers that perform in three perpendicular anatomical planes and classify the CT slices into healthy or pathological, whereby they provide the information about the position of the haemorrhage in the 3D CT image. The accuracies of the three models are 90.19%, 88.15%, and 80.90% for the axial, sagittal and coronal plane.
|
|
|
Segmentace meziobratlové ploténky v obrazových datech
Meloun, Jan ; Nemček, Jakub (oponent) ; Mézl, Martin (vedoucí práce)
Práce je zaměřena segmentaci meziobratlové ploténky v obrazových datech. Úvod prácese věnuje problematice páteře, výhřezu meziobratlové ploténky. Dále se věnuje zobrazo-vacím modalitám, především výpočetní tomografii a magnetické rezonanci. V praktickéčásti práce je popsána segmentace obrazových dat a následně provedena. realizace tří zpublikovaných segmentačních metod.
|
|
|
Detection of intracranial hemorrhages in head CT data
Nemček, Jakub ; Jan, Jiří (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
This thesis deals with the detection of intracranial haemorrhages and their type classification in head CT images. The method of haemorrhages detection is based on a series of classifiers of the presence and type of haemorrhages in 2D CT slices in axial, sagittal and coronal plane, that may localise the bleedings and determine their types. The classifiers are based on the convolutional neural network architecture Inception-ResNet-v2. The head CT dataset CQ500 which is made available for public access, is used for the experiments. The thesis describes an additional manual annotation of the data, as the available annotations are insufficient for the purposes of the experiments. This thesis includes a theoretical basis of the essential medical knowledge, machine learning based classification and detection methods, and the detection algorithm proposal, realisation and testing. The algorithm performance is evaluated and discussed together with the potential implementation of the algorithm in computer-aided diagnosis systems.
|
|
|
Detekce a segmentace lumbálních obratlů v 3D CT datech
Nemček, Jakub ; Kolář, Radim (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá detekciou a segmentáciou lumbálnych stavcov v CT obrazových dátach. Popísaná detekčná metóda je založená na používaní natrénovaného SVM klasifikátora a histogramoch orientovaných gradientov ako obrazových príznakoch. Detekcia je aplikovaná na dvojrozmerné sagitálne rezy CT obrazu. Segmentácia je realizovaná metódou deformovania trojuholníkových mriežkových modelov získaných zo spriemerovaných stavcov z reálnych CT dát. V prvej časti práce sú popísané potrebné teoretické poznatky o anatómii osového skeletu, počítačovej tomografii, metódach spracovania obrazu a o problematike detekcie a segmentácie. Druhá časť obsahuje postup realizácie algoritmov, ďalej vyhodnotenie a diskusiu výsledkov u detekčného a segmentačného algoritmu. Na záver je diskutované možné využitie algoritmov v CAD systémoch. Aplikácia všetkých praktických bodov je realizovaná v programovacom prostredí Matlab.
|
|
|
Vytvoření automatizovaného měřicího pracoviště pro nábojová a vysokoimpedanční měření
Nemček, Jakub ; Bartušek, Karel (oponent) ; Gescheidtová, Eva (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je o vytvoření automatizovaného měřicího pracoviště pro nábojová a vysokoimpedanční měření. Toto automatizované měřicí pracoviště je realizováno pomocí válcového aspiračního kondenzátoru, který je připojen přes diferenciální převodník U/I k měřicí ústředny HP 34970A. Ústředna je zároveň připojena pomocí sériové linky RS-232 k počítači tipu PC, na kterém je nainstalován řídící program Agilent VEE Pro 7.0, Agilent I/O Libraries verze M.01.01.04 a také Agilent Visa Com I/O a VXI Plug&Play driver pro HP34970A. Ke správnému propojení měřicí ústředny HP34970A a PC je nutné nastavení stejných parametru na této ústředně, tak i v I/O configu a také v Instrument manageru programu Agilent VEE Pro 7.0, kde se mimo jiné nastaví i Plug&Play driver pro HP34970A. Programování v Agilent VEE Pro 7.0 je založeno na objektově orientovaném programování. Sestavený program se spustí po stisknutí tlačítka “START“ a začne provádět automatické měření koncentrace vzdušných iontů, jehož trend vykresluje do grafu. Program dále indikuje jestli je zapnut/vypnut ventilátor,který vhání vzduch do aspiračního kondenzátoru a vykresluje trend napětí na tomto ventilátoru do grafu. Zastavení programu se provede stiskem tlačítka “STOP“. Změřená data exportuje mnou sestavený program do programu Excel, který musí být spuštěn před začátkem měření. Funkce programu je ověřena změřením pozadí kladných a záporných iontů, vlivem polohy zdroje iontů před aspiračním kondenzátorem a vlivem různých materiálů (plech, papírový karton, dřevo, vodivý nátěr) na koncentraci záporných iontů.
|
host ::
RSS.