|
|
Lokalizace intrakraniálních hemoragií v axiálních řezech CT snímků hlavy.
Kopečný, Kryštof ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Nemček, Jakub (vedoucí práce)
Tématem této práce je lokalizace intrakraniálních krvácení na snímcích počítačové tomografie pomocí jednofázového a dvoufázového detektoru založených na konvolučních neuronových sítích. Práce mimo základní poznatky z umělé inteligence klíčové pro pochopení procesu detekce objektů podává medicínské informace o patologii a zobrazování krvácení. Znalosti ze zmíněných okruhů se využijí pro vlastní návrh algoritmu pracujícím s veřejně dostupnými databázemi CT snímků hlavy a jejich anotací CQ500 a BHX. Součástí práce je vyhodnocení výsledků a jejich diskuse.
|
|
|
Aplikace lanového robota
Bulenínec, Martin ; Dokoupil, Jakub (oponent) ; Pivoňka, Petr (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá úpravami lanového robota na manipulátor. Mechanické úpravy spočívajú najmä v pridaní akčného člena na pohybujúcu sa platformu s možnosťou prenášať objekty. Hlavná časť práce predstavuje návrh a implementáciu algoritmu pre detekciu kolízii lanového robota s objektmi v jeho pracovnom poli.
|
|
|
Anotace obrazu a videa formou hry
Skowronek, Ondřej ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problémem získávání anotací k obrazu a videím. Tento problém řeší za pomocí crowdsourcingové přístupu. Pro řešení tohoto problému byly v práci navrženy a implementovány crowdsourcingové hry pro získávání anotací. Tyto hry v testování prokázali velkou kvalitu získaných anotací a oblíbenost u uživatelů. Spuštění těchto her v širším měřítku by mohlo přispět k vytvoření velké databáze anotovaných videí a obrázků.
|
|
|
Deep-learning-based pattern detection in medical images
Koščová, Zuzana ; Vičar, Tomáš (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
This Bachelor thesis deals with Deep-learning-based pattern detection in medical images. For better understanding of a subject artificial neural network and convolutional neural network (CNN) are described at first. Next chapter is focused on specific detection methods which use CNN. Within a bachelor thesis a dataset of abdominal CT a MRI scans was created. Faster R-CNN and YOLO algorithms were trained and tested on acquired scans for liver detection. Implementation of chosen methods took place in Python programming language using the Pytorch library. Finally, detection results and possible use in medicine are discussed.
|
|
|
Procedurálně generované město
Panáček, Petr ; Šolony, Marek (oponent) ; Kajan, Rudolf (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou procedurálně generovaného města. Jsou zde rozebrány jednotlivé kroky vytváření města. Těmito kroky jsou generování silnic, hledání minimálních cyklů uvnitř grafu tvořeného sítí silnic, dělení stavebních pozemků a generování budov. Silnice i budovy jsou generovány pomocí L-systému. Generování probíhá na základě vstupních map, jako jsou výšková mapa, mapa hustoty zalidnění a mapa vodních ploch. Navržené postupy jsou poté použity jako základ pro implementaci aplikace generující město.
|
|
|
Detekce mrkání
Jeništa, Petr ; Atassi, Hicham (oponent) ; Vlach, Jan (vedoucí práce)
Podstatou této bakalářské práce je popis teoretických základů metod pro detekci mrkání. Práce popisuje metody pro nalezení lidského obličeje v obraze s komplexním pozadím. Dále různé způsoby nalezení očí v obraze a jejich následné sledování. Posledním úkolem je analýza očí a vyhodnocení jestli došlo k mrknutí či ne. Jsou zde také popsány různé pomocné prostředky pro zpracování číslicového obrazu. V závěru práce je popsána praktická realizace některých zmínění metod, tedy realizace algoritmu detekující mrkající oční pár.
|
|
|
Lokalizace intrakraniálních hemoragií v axiálních řezech CT snímků hlavy.
Kopečný, Kryštof ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Nemček, Jakub (vedoucí práce)
Tématem této práce je lokalizace intrakraniálních krvácení na snímcích počítačové tomografie pomocí jednofázového a dvoufázového detektoru založených na konvolučních neuronových sítích. Práce mimo základní poznatky z umělé inteligence klíčové pro pochopení procesu detekce objektů podává medicínské informace o patologii a zobrazování krvácení. Znalosti ze zmíněných okruhů se využijí pro vlastní návrh algoritmu pracujícím s veřejně dostupnými databázemi CT snímků hlavy a jejich anotací CQ500 a BHX. Součástí práce je vyhodnocení výsledků a jejich diskuse.
|
|
|
Deep-learning-based pattern detection in medical images
Koščová, Zuzana ; Vičar, Tomáš (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
This Bachelor thesis deals with Deep-learning-based pattern detection in medical images. For better understanding of a subject artificial neural network and convolutional neural network (CNN) are described at first. Next chapter is focused on specific detection methods which use CNN. Within a bachelor thesis a dataset of abdominal CT a MRI scans was created. Faster R-CNN and YOLO algorithms were trained and tested on acquired scans for liver detection. Implementation of chosen methods took place in Python programming language using the Pytorch library. Finally, detection results and possible use in medicine are discussed.
|
|
|
Aplikace lanového robota
Bulenínec, Martin ; Dokoupil, Jakub (oponent) ; Pivoňka, Petr (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá úpravami lanového robota na manipulátor. Mechanické úpravy spočívajú najmä v pridaní akčného člena na pohybujúcu sa platformu s možnosťou prenášať objekty. Hlavná časť práce predstavuje návrh a implementáciu algoritmu pre detekciu kolízii lanového robota s objektmi v jeho pracovnom poli.
|
|
|
Procedurálně generované město
Panáček, Petr ; Šolony, Marek (oponent) ; Kajan, Rudolf (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou procedurálně generovaného města. Jsou zde rozebrány jednotlivé kroky vytváření města. Těmito kroky jsou generování silnic, hledání minimálních cyklů uvnitř grafu tvořeného sítí silnic, dělení stavebních pozemků a generování budov. Silnice i budovy jsou generovány pomocí L-systému. Generování probíhá na základě vstupních map, jako jsou výšková mapa, mapa hustoty zalidnění a mapa vodních ploch. Navržené postupy jsou poté použity jako základ pro implementaci aplikace generující město.
|
host ::
RSS.