Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Hluboké neuronové sítě pro analýzu medicínských obrazových dat
Dronzeková, Michaela ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je využitie konvolučných neurónových sietí na klasifikáciu röntgenových snímok ľudského tela. Na tento účel boli vytvorené štyri neurónové siete, ktoré sa testujú na troch klasifikačných úlohách: klasifikácia bočnej a predozadnej snímky hrudníka, klasifikácia snímok do viacerých kategórií a klasifikácia chorôb na predozadnej snímke hrudníka. Najlepšie výsledky dosiahli siete ResNet a SEResNet. Pri prvej úlohe dosiahla SEResNet presnosť 99,49%, pri druhej mala najlepšie výsledky ResNet s presnosťou 94,97% a v prípade tretej úlohy dosiahla najlepší výsledok opäť SEResNet, 31,53% s použitím metriky F1 measure.
Hluboké neuronové sítě pro analýzu medicínských obrazových dat
Dronzeková, Michaela ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je využitie konvolučných neurónových sietí na klasifikáciu röntgenových snímok ľudského tela. Na tento účel boli vytvorené štyri neurónové siete, ktoré sa testujú na troch klasifikačných úlohách: klasifikácia bočnej a predozadnej snímky hrudníka, klasifikácia snímok do viacerých kategórií a klasifikácia chorôb na predozadnej snímke hrudníka. Najlepšie výsledky dosiahli siete ResNet a SEResNet. Pri prvej úlohe dosiahla SEResNet presnosť 99,49%, pri druhej mala najlepšie výsledky ResNet s presnosťou 94,97% a v prípade tretej úlohy dosiahla najlepší výsledok opäť SEResNet, 31,53% s použitím metriky F1 measure.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.