|
|
Hluboké neuronové sítě pro analýzu medicínských dat
Osvald, Martin ; Juránek, Roman (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je použitie 2D konvolučných neurónových sietí pre segmentáciu a detekciu zubov na 3D modeli čeľusti s využitím viac pohľadovej metódy. Pohľad je vyrendrovaný 2D obrázok 3D modelu. Následne na akýkoľvek 3D model zubov je možné použiť natrénované modely neurónových sietí v PyQt aplikáciach. Pri práci bol vytvorený vlastný anotačný skript na anotáciu zubov ako aj landmarkov. Táto práca rieši problém s dostupnosťou anotovaných 3D datasetov v medicínskom priemysle pomocou automatizácie v generovaní masiek z rôznych pohľadov na 3D modely.
|
|
|
Metody hlubokého učení pro segmentaci cév a optického disku v oftalmologických sekvencích
Rozhoňová, Andrea ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Hesko, Branislav (vedoucí práce)
Cílem následující diplomové práce bylo studium problematiky segmentace optického disku a cév sítnice v oftalmologických sekvencích. Teoretická část práce shrnuje principy různých přístupů z oblasti hlubokého učení, které se v souvislosti s danou problematikou využívají. Na základě teoretické části jsou navrženy metody pro segmentaci optického disku a pro segmentaci cév sítnice založené na konvolučních neuronových sítích Linknet, PSPNet, Unet a MaskRCNN. Popisem jejich implementace a následným zhodnocením se zabývá praktická část diplomové práce.
|
|
|
Hluboké neuronové sítě pro analýzu medicínských dat
Osvald, Martin ; Juránek, Roman (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je použitie 2D konvolučných neurónových sietí pre segmentáciu a detekciu zubov na 3D modeli čeľusti s využitím viac pohľadovej metódy. Pohľad je vyrendrovaný 2D obrázok 3D modelu. Následne na akýkoľvek 3D model zubov je možné použiť natrénované modely neurónových sietí v PyQt aplikáciach. Pri práci bol vytvorený vlastný anotačný skript na anotáciu zubov ako aj landmarkov. Táto práca rieši problém s dostupnosťou anotovaných 3D datasetov v medicínskom priemysle pomocou automatizácie v generovaní masiek z rôznych pohľadov na 3D modely.
|
|
|
Metody hlubokého učení pro segmentaci cév a optického disku v oftalmologických sekvencích
Rozhoňová, Andrea ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Hesko, Branislav (vedoucí práce)
Cílem následující diplomové práce bylo studium problematiky segmentace optického disku a cév sítnice v oftalmologických sekvencích. Teoretická část práce shrnuje principy různých přístupů z oblasti hlubokého učení, které se v souvislosti s danou problematikou využívají. Na základě teoretické části jsou navrženy metody pro segmentaci optického disku a pro segmentaci cév sítnice založené na konvolučních neuronových sítích Linknet, PSPNet, Unet a MaskRCNN. Popisem jejich implementace a následným zhodnocením se zabývá praktická část diplomové práce.
|
host ::
RSS.